Ultralytics YOLO11 kullanarak TrackZone

TrackZone nedir?

TrackZone, tüm çerçeve yerine bir çerçevenin belirlenmiş alanlarındaki nesneleri izlemeye odaklanır. Ultralytics YOLO11 üzerine inşa edilmiş olup, özellikle videolar ve canlı kamera yayınları için bölgeler içindeki nesne algılama ve izlemeyi entegre eder. YOLO11'in gelişmiş algoritmaları ve derin öğrenme teknolojileri, kalabalık izleme ve gözetim gibi uygulamalarda hassas ve verimli nesne izleme sunarak onu gerçek zamanlı kullanım durumları için mükemmel bir seçim haline getirir.

İzle: Ultralytics YOLO11 Kullanarak Bölgedeki Nesneler Nasıl İzlenir | TrackZone 🚀

Bölgelerde Nesne Takibinin Avantajları (TrackZone)

• Hedefli Analiz: Belirli bölgelerdeki nesneleri izlemek, daha odaklı içgörülere olanak tanır ve giriş noktaları veya kısıtlı bölgeler gibi ilgi alanlarının hassas bir şekilde izlenmesini ve analiz edilmesini sağlar.
• Geliştirilmiş Verimlilik: İzleme kapsamını tanımlı bölgelerle daraltarak, TrackZone hesaplama yükünü azaltır, daha hızlı işlem ve optimum performans sağlar.
• Gelişmiş Güvenlik: Bölgesel izleme, kritik alanları izleyerek gözetimi iyileştirir ve olağandışı etkinliklerin veya güvenlik ihlallerinin erken tespitine yardımcı olur.
• Ölçeklenebilir Çözümler: Belirli bölgelere odaklanma yeteneği, TrackZone'u perakende alanlarından endüstriyel ortamlara kadar çeşitli senaryolara uyarlanabilir hale getirerek sorunsuz entegrasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Tarım	Taşıma
Ultralytics YOLO11 Kullanarak Sahada Bitki Takibi	Ultralytics YOLO11 Kullanarak Yolda Araç Takibi

# Run a trackzone example
yolo solutions trackzone show=True

# Pass a source video
yolo solutions trackzone source="path/to/video.mp4" show=True

# Pass region coordinates
yolo solutions trackzone show=True region="[(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]"

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"

# Define region points
region_points = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

# Video writer
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
video_writer = cv2.VideoWriter("trackzone_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Init trackzone (object tracking in zones, not complete frame)
trackzone = solutions.TrackZone(
    show=True,  # display the output
    region=region_points,  # pass region points
    model="yolo11n.pt",  # use any model that Ultralytics support, i.e. YOLOv9, YOLOv10
    # line_width=2,  # adjust the line width for bounding boxes and text display
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or processing is complete.")
        break

    results = trackzone(im0)

    # print(results)  # access the output

    video_writer.write(results.plot_im)  # write the video file

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()  # destroy all opened windows

TrackZone Argümanlar

İşte şunları içeren bir tablo: TrackZone argümanlar:

TrackZone çözümü şunlar için destek içerir: track parametreler:

Ayrıca, aşağıdaki görselleştirme seçenekleri mevcuttur:

SSS

Ultralytics YOLO11 kullanarak bir video çerçevesinin belirli bir alanında veya bölgesinde nesneleri nasıl takip ederim?

Bir video karesinin tanımlı bir alanında veya bölgesinde nesneleri izlemek, Ultralytics YOLO11 ile basittir. İzlemeyi başlatmak için aşağıda verilen komutu kullanmanız yeterlidir. Bu yaklaşım, verimli analiz ve doğru sonuçlar sağlayarak gözetim, kalabalık yönetimi veya bölgesel izleme gerektiren herhangi bir senaryo gibi uygulamalar için idealdir.

yolo solutions trackzone source="path/to/video.mp4" show=True

Ultralytics YOLO11 ile TrackZone'u Python'da nasıl kullanabilirim?

Sadece birkaç satır kodla, belirli bölgelerde nesne takibini ayarlayabilir, projelerinize entegre etmeyi kolaylaştırabilirsiniz.

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))

# Define region points
region_points = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("object_counting_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Init trackzone (object tracking in zones, not complete frame)
trackzone = solutions.TrackZone(
    show=True,  # display the output
    region=region_points,  # pass region points
    model="yolo11n.pt",
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break
    results = trackzone(im0)
    video_writer.write(results.plot_im)

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()

Ultralytics TrackZone kullanarak video işleme için bölge noktalarını nasıl yapılandırırım?

Ultralytics TrackZone ile video işleme için bölge noktalarını yapılandırmak basit ve özelleştirilebilirdir. İzlemek istediğiniz alanlar üzerinde hassas kontrol sağlayarak, bölgeleri doğrudan bir Python betiği aracılığıyla tanımlayabilir ve ayarlayabilirsiniz.

# Define region points
region_points = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

# Initialize trackzone
trackzone = solutions.TrackZone(
    show=True,  # display the output
    region=region_points,  # pass region points
)

📅1 1 ay önce oluşturuldu ✏️ 5 gün önce güncellendi

Yorumlar