Ultralytics Çözümleri: Gerçek Dünya Problemlerini Çözmek İçin YOLO26'dan Yararlan#

Ultralytics Solutions, YOLO modellerinin en son teknoloji uygulamalarını sunarak nesne sayma, bulanıklaştırma ve güvenlik sistemleri gibi gerçek dünya çözümleri sağlar; böylece farklı endüstrilerde verimliliği ve doğruluğu artırır. Pratik ve etkili uygulamalar için YOLO26'nın gücünü keşfet.

Çözümler#

Harika computer vision projeleri oluşturmak için kullanabileceğin, özenle seçilmiş Ultralytics çözümleri listemiz burada.

• Analytics: Tanımlayıcı, öngörücü ve yönlendirici analitik için YOLO26'dan yararlanarak örüntüleri keşfetmek ve bilinçli kararlar almak üzere kapsamlı veri analizi gerçekleştir.
• Distance Calculation: Uzamsal analiz için gerekli olan YOLO26'daki bounding box merkezlerini kullanarak nesneler arasındaki mesafeleri hesapla.
• Heatmaps: Computer vision görevlerinde net içgörüler sağlayarak, bir matris üzerindeki veri yoğunluğunu görselleştirmek için algılama ısı haritalarını kullan.
• Instance Segmentation with Object Tracking: Hassas nesne sınırları ve kesintisiz izleme elde etmek için YOLO26 ile instance segmentation ve nesne izlemeyi uygula.
• Live Inference with Streamlit: Kullanıcı dostu bir Streamlit arayüzü ile doğrudan web tarayıcın üzerinden gerçek zamanlı object detection için YOLO26'nın gücünden yararlan.
• Object Blurring: Görüntü ve video işlemede gizliliği korumak için YOLO26 kullanarak nesne bulanıklaştırma uygula.
• Object Counting: YOLO26 ile gerçek zamanlı nesne sayımı yapmayı öğren. Canlı video akışlarında nesneleri doğru bir şekilde saymak için uzmanlık kazan.
• Object Counting in Regions: Farklı alanlarda doğru tespit için YOLO26'yı kullanarak belirli bölgelerdeki nesneleri say.
• Object Cropping: Görüntülerden ve videolardan nesneleri hassas bir şekilde çıkarmak için YOLO26 ile nesne kırpmada uzmanlaş.
• Parking Management: Alan kullanımını ve kullanıcı deneyimini optimize ederek YOLO26 ile otoparklardaki araç akışını düzenle ve yönlendir.
• Queue Management: YOLO26 kullanarak bekleme sürelerini en aza indirmek ve üretkenliği artırmak için verimli kuyruk yönetimi sistemleri uygula.
• Security Alarm System: Yeni nesneler algılandığında uyarılar tetikleyen YOLO26 tabanlı bir güvenlik alarm sistemi oluştur. Sistemi kendi özel ihtiyaçlarına göre özelleştir.
• Similarity Search: OpenAI CLIP gömmelerini kosinüs benzerliği aramasıyla birleştirerek akıllı görüntü alımı sağla ve "çanta taşıyan kişi" veya "hareket halindeki araçlar" gibi doğal dil sorgularına izin ver.
• Speed Estimation: Otonom araçlar ve trafik izleme gibi uygulamalar için çok önemli olan YOLO26 ve nesne izleme tekniklerini kullanarak nesne hızını tahmin et.
• Track Objects in Zone: Hassas ve verimli izleme için YOLO26 kullanarak video karelerinin belirli bölgelerindeki nesneleri nasıl izleyeceğini öğren.
• VisionEye View Objects Mapping: Bilgisayarın ayrıntıları ayırt etme ve önceliklendirme yeteneğini geliştiren, insan gözünün belirli nesnelere odaklanmasını taklit eden sistemler geliştir.
• Workouts Monitoring: YOLO26 kullanarak antrenmanları nasıl izleyeceğini keşfet. Çeşitli fitness rutinlerini gerçek zamanlı olarak takip etmeyi ve analiz etmeyi öğren.

Çözüm Argümanları#

SolutionAnnotator Kullanımı#

Tüm Ultralytics Solutions, ana Annotator sınıfını genişleten ayrı bir SolutionAnnotator sınıfı kullanır ve aşağıdaki yöntemlere sahiptir:

SolutionResults ile Çalışmak#

Similarity Search hariç, her Solution çağrısı bir SolutionResults nesnesi döndürür.

• Nesne sayımı için sonuçlar in_count, out_count ve classwise_count içerir.

import cv2

from ultralytics import solutions

im0 = cv2.imread("path/to/img")

region_points = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]

counter = solutions.ObjectCounter(
    show=True,  # display the output
    region=region_points,  # pass region points
    model="yolo26n.pt",  # model="yolo26n-obb.pt" for object counting with OBB model.
    # classes=[0, 2],  # count specific classes i.e. person and car with COCO pretrained model.
    # tracker="botsort.yaml"  # Choose trackers i.e "bytetrack.yaml"
)
results = counter(im0)
print(results.in_count)  # display in_counts
print(results.out_count)  # display out_counts
print(results.classwise_count)  # display classwise_count

SolutionResults nesnesi şu özniteliklere sahiptir:

Daha fazla ayrıntı için SolutionResults class documentation adresine bakın.

CLI ile Çözüm Kullanımı#

yolo solutions count show=True # for object counting

yolo solutions count source="path/to/video.mp4" # specify video file path

Çözümlerimize Katkıda Bulun#

Topluluktan gelecek katkıları memnuniyetle karşılıyoruz! Eğer Ultralytics YOLO'nun çözümlerimizde henüz ele alınmamış belirli bir alanında uzmanlaştıysan, deneyimini paylaşmanı teşvik ediyoruz. Bir rehber yazmak, topluluğa katkıda bulunmanın ve dokümantasyonumuzu daha kapsamlı ve kullanıcı dostu hale getirmemize yardımcı olmanın harika bir yoludur.

Başlamak için lütfen bir Pull Request (PR) 🛠️ açma yönergeleri için Contributing Guide kılavuzumuzu oku. Katkılarını sabırsızlıkla bekliyoruz!

Ultralytics YOLO ekosistemini daha sağlam ve çok yönlü hale getirmek için birlikte çalışalım 🙏!

SSS#