Ultralytics YOLO26 ile Nesne İzleme Isı Haritaları#

Ultralytics YOLO26 içindeki Isı Haritası çözümü, nesneleri video kareleri boyunca izler ve biriken hareket yoğunluklarını her karenin üzerine işler; böylece yoğun alanlar sıcak renklerle parlarken sakin alanlar soğuk renklerde kalır. YOLO26 nesne izleme üzerine kurulu olan çözüm, tek bir Python çağrısıyla veya CLI komutuyla herhangi bir videoyu trafik akışını, kalabalık hareketlerini ve bekleme bölgelerini ortaya çıkaran mekânsal bir etkinlik haritasına dönüştürür.

Video Analitiğinde Isı Haritaları Neden Kullanılır?#

• Etkinlik örüntülerini bir bakışta gör: İzlenen nesnelerin zaman geçirdiği her yerde yoğunluk birikir; böylece yoğun trafik şeritleri, popüler raflar veya kalabalık darboğazları kareleri tek tek incelemene gerek kalmadan öne çıkar.
• İzleme yerleşik olarak gelir: Çözüm, YOLO26 tespit ve izleme işlemlerini kendi içinde yürütür; bu nedenle ayrıca bir izleme iş akışı kurman gerekmez.
• Tek geçişte sayım: Isı haritası oluşturulurken bir bölgeye giren ve bölgeden çıkan nesneleri saymak için bir region ilet; böylece tek çalıştırmada iki analitik görevi birleştir.

Gerçek Dünya Uygulamaları#

Ulaşım	Perakende
Ultralytics YOLO Ulaşım Isı Haritası	Ultralytics YOLO Perakende Isı Haritası

Ultralytics YOLO ile Isı Haritaları Oluşturma#

Isı Haritası çözümünü CLI veya Python aracılığıyla bir video kaynağında çalıştır. Python örneği, işlenmiş kareleri bir çıktı video dosyasına yazar:

# Run a heatmap example
yolo solutions heatmap show=True

# Pass a source video
yolo solutions heatmap source="path/to/video.mp4"

# Pass a custom colormap
yolo solutions heatmap colormap=cv2.COLORMAP_INFERNO

# Heatmaps + object counting
yolo solutions heatmap region="[(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]"

Heatmap() Bağımsız Değişkenleri#

Aşağıda Heatmap bağımsız değişkenlerini içeren bir tablo bulabilirsin:

Heatmap çözümünde farklı track bağımsız değişkenlerini de kullanabilirsin.

Ayrıca desteklenen görselleştirme bağımsız değişkenleri aşağıda listelenmiştir:

Isı Haritası Renk Haritaları#

colormap bağımsız değişkeni herhangi bir OpenCV renk haritasını kabul eder. cv2 modülündeki sabiti, örneğin colormap=cv2.COLORMAP_INFERNO değerini ilet:

Isı Haritaları Nasıl Çalışır#

Isı Haritası çözümü, ObjectCounter sınıfını genişletir. İşlenen ilk karede, kare boyutlarıyla eşleşen boş bir yoğunluk katmanı oluşturur. Ardından her kare iki adımda işlenir:

1. YOLO26 tracking, karedeki her nesneyi algılar ve izler
2. İzlenen her nesne için, nesnenin sınırlayıcı kutusunun merkezindeki dairesel bir bölgede ısı haritası yoğunluğu artar

Her karede bir kez, birikmiş yoğunluk katmanı normalleştirilir, seçilen renk haritasıyla renklendirilir ve orijinal kareyle harmanlanır. Kaplama, en az bir nesne izlendikten sonra görünür; o zamana kadar kareler ısı haritası kaplaması olmadan gösterilir.

Sonuç, zaman içinde oluşan dinamik bir görselleştirmedir; video verilerindeki trafik düzenlerini, kalabalık hareketlerini veya diğer mekânsal davranışları ortaya çıkarır. Bir region ayarlandığında çözüm, ısı haritası oluşturulurken bu bölgeye giren ve çıkan nesneleri de sayar.

Sonuç#

Ultralytics YOLO26 Isı Haritası çözümü, birkaç satır kodla nesne izleme sonuçlarını sezgisel bir etkinlik kaplamasına dönüştürür. Daha fazlasını yapmak için çözümü nesne sayımı ile birleştir, diğer Ultralytics Solutions çözümlerini keşfet veya temelindeki tracking mode hakkında bilgi edin.

Sık Sorulan Sorular#