Ultralytics YOLO26 ile Nesne Takibi Isı Haritaları#

Ultralytics YOLO26 içindeki Isı haritası çözümü, video kareleri boyunca nesneleri takip eder ve biriken hareket yoğunluklarını her karenin üzerine bindirir; böylece yoğun alanlar sıcak renklerle parlar, sakin alanlar ise soğuk kalır. YOLO26 nesne takibi üzerine kurulu olan bu çözüm, tek bir Python çağrısı veya CLI komutuyla her videoyu trafik akışını, kalabalık hareketlerini ve bekleme bölgelerini ortaya çıkaran bir mekânsal etkinlik haritasına dönüştürür.

Video Analitiğinde Isı Haritaları Neden Kullanılır?#

• Etkinlik örüntülerini bir bakışta fark et: Yoğunluk, takip edilen nesnelerin zaman geçirdiği her yerde birikir; böylece yoğun trafik şeritleri, popüler raflar veya kalabalık darboğazları kare kare manuel inceleme yapmadan öne çıkar.
• Takip yerleşik olarak gelir: Çözüm, YOLO26 algılama ve takibini dahili olarak çalıştırır; bu nedenle ayrıca bağlaman gereken bir takip işlem hattı yoktur.
• Aynı geçişte sayım: Isı haritası oluşturulurken bir bölgeye giren ve çıkan nesneleri saymak için bir region ilet; böylece iki analitik görevi tek çalıştırmada birleştir.

Gerçek Dünya Uygulamaları#

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

Ultralytics YOLO ile Isı Haritaları Nasıl Oluşturulur?#

Isı haritası çözümünü CLI veya Python üzerinden bir video kaynağında çalıştır. Python örneği, işlenen 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#

Heatmap bağımsız değişkenlerini içeren tablo aşağıda verilmiştir:

Heatmap çözümünde farklı track bağımsız değişkenleri de uygulayabilirsin.

Ayrıca desteklenen görselleştirme bağımsız değişkenleri aşağıda listelenmiştir:

Isı Haritası Renk Haritaları#

colormap bağımsız değişkeni, herhangi bir OpenCV renk haritasını kabul eder. Sabiti cv2 modülünden ilet; örneğin colormap=cv2.COLORMAP_INFERNO:

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, karedeki her nesneyi algılar ve takip eder
2. Takip edilen her nesne için, sınırlayıcı kutusunun merkezindeki dairesel bir bölge içindeki ısı haritası yoğunluğu artırılır

Kare başına bir kez, biriken yoğunluk katmanı normalleştirilir, seçilen renk haritasıyla renklendirilir ve özgün kareyle harmanlanır. Bindirme, en az bir nesne takip edilir edilmez görünür; takip edilen nesne bulunmayan kareler ısı haritası bindirmesi olmadan gösterilir.

Sonuç, zaman içinde oluşan dinamik bir görselleştirmedir ve video verilerindeki trafik örüntülerini, 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 takibi sonuçlarını sezgisel bir etkinlik bindirmesine dönüştürür. Daha ileri gitmek için bunu nesne sayımı ile birleştirebilir, diğer Ultralytics Çözümlerini inceleyebilir veya temelindeki takip modu hakkında bilgi edinebilirsin.

SSS#