Ultralytics Çözümler: Gerçek Dünya Sorunlarını Çözmek için YOLO11 adresinden yararlanın
Ultralytics Çözümler, YOLO modellerinin en yeni uygulamalarını sunarak nesne sayma, bulanıklaştırma ve güvenlik sistemleri gibi gerçek dünya çözümleri sunar ve çeşitli sektörlerde verimliliği ve doğruluğu artırır. Pratik ve etkili uygulamalar için YOLO11 'un gücünü keşfedin.
İzle: How to Run Ultralytics Solutions from the Command Line (CLI) | Ultralytics YOLO11 🚀
Çözümler
İşte harika bilgisayarla görme projeleri oluşturmak için kullanılabilecek Ultralytics çözümlerinden oluşan listemiz.
- Nesne Sayma 🚀: YOLO11 ile gerçek zamanlı nesne sayımı yapmayı öğrenin. Canlı video akışlarındaki nesneleri doğru bir şekilde saymak için uzmanlık kazanın.
- Nesne Kırpma 🚀: Görüntülerden ve videolardan nesnelerin hassas bir şekilde çıkarılması için YOLO11 ile nesne kırpmada ustalaşın.
- Nesne Bulanıklaştırma 🚀: Görüntü ve video işlemede gizliliği korumak için YOLO11 kullanarak nesne bulanıklaştırma uygulayın.
- Egzersiz İzleme 🚀: YOLO11 adresini kullanarak antrenmanları nasıl izleyeceğinizi keşfedin. Çeşitli fitness rutinlerini gerçek zamanlı olarak izlemeyi ve analiz etmeyi öğrenin.
- Bölgelerdeki Nesneleri Sayma 🚀: Çeşitli alanlarda doğru algılama için YOLO11 adresini kullanarak belirli bölgelerdeki nesneleri sayın.
- Güvenlik Alarm Sistemi 🚀: Yeni nesneler algıladığında uyarıları tetikleyen YOLO11 ile bir güvenlik alarm sistemi oluşturun. Sistemi özel ihtiyaçlarınıza uyacak şekilde özelleştirin.
- Isı Haritaları 🚀: Bir matris boyunca veri yoğunluğunu görselleştirmek için algılama ısı haritalarını kullanın ve bilgisayarla görme görevlerinde net bilgiler sağlayın.
- Nesne Takibi ile Örnek Segmentasyonu 🚀 YENİ: Hassas nesne sınırları ve sürekli izleme elde etmek için YOLO11 ile örnek segmentasyonu ve nesne takibi uygulayın.
- VisionEye Görünüm Nesneleri Eşleme 🚀: İnsan gözünün belirli nesnelere odaklanmasını taklit eden, bilgisayarın ayrıntıları ayırt etme ve önceliklendirme yeteneğini geliştiren sistemler geliştirin.
- Hız Tahmini 🚀: Otonom araçlar ve trafik izleme gibi uygulamalar için çok önemli olan YOLO11 ve nesne izleme tekniklerini kullanarak nesne hızını tahmin edin.
- Mesafe Hesaplama 🚀: Mekansal analiz için gerekli olan YOLO11 adresindeki sınırlayıcı kutu merkezlerini kullanarak nesneler arasındaki mesafeleri hesaplayın.
- Kuyruk Yönetimi 🚀: YOLO11 kullanarak bekleme sürelerini en aza indirmek ve verimliliği artırmak için verimli kuyruk yönetimi sistemleri uygulayın.
- Otopark Yönetimi 🚀: YOLO11 ile park alanlarındaki araç akışını düzenleyin ve yönlendirin, alan kullanımını ve kullanıcı deneyimini optimize edin.
- Analitik 📊: Kalıpları keşfetmek ve bilinçli kararlar almak için kapsamlı veri analizi gerçekleştirin, tanımlayıcı, tahmine dayalı ve kuralcı analitik için YOLO11 adresinden yararlanın.
- Streamlit ile Canlı Çıkarım 🚀: Kullanıcı dostu Streamlit arayüzü ile doğrudan web tarayıcınız üzerinden gerçek zamanlı nesne tespiti için YOLO11 'un gücünden yararlanın.
- Bölgedeki Nesneleri İzleme 🎯 YENİ: Hassas ve verimli izleme için YOLO11 adresini kullanarak video karelerinin belirli bölgelerindeki nesneleri nasıl izleyeceğinizi öğrenin.
Çözüm Kullanımı
Komut Bilgisi
yolo SOLUTIONS SOLUTION_NAME ARGS
- SOLUTIONS gerekli bir anahtar kelimedir.
- SOLUTION_NAME (isteğe bağlı) şunlardan biridir:
['count', 'heatmap', 'queue', 'speed', 'workout', 'analytics', 'trackzone']. - ARGS (isteğe bağlı) özeldir
arg=valueçiftleri, örneğinshow_in=True, varsayılan ayarları geçersiz kılmak için.
Argümanlar
Predict args
Solutions also support some of the arguments from predict, including parameters such as conf, line_width, tracker, model, showve classes.
| Tartışma | Tip | Varsayılan | Açıklama |
|---|---|---|---|
region |
list |
[(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)] |
Nesne sayımı, kuyruk izleme, iz bölgesi veya hız tahmini için bölge noktalarını tanımlar. Noktalar, analiz için poligonal bir alan oluşturan koordinatlar olarak tanımlanır. |
show_in |
bool |
True |
Tanımlanan bölgeye girdiği sayılan nesnelerin görüntülenip görüntülenmeyeceğini belirtir. Giriş eğilimlerinin izlenmesi gibi gerçek dünya analizleri için gereklidir. |
show_out |
bool |
True |
Tanımlanan bölgeden çıkış olarak sayılan nesnelerin görüntülenip görüntülenmeyeceğini belirtir. Çıkış takibi ve analizi gerektiren uygulamalar için kullanışlıdır. |
colormap |
int or tuple |
COLORMAP_PARULA |
Isı haritası görselleştirmesi için OpenCV destekli renk haritasını belirtir. Varsayılan değer COLORMAP_PARULAAncak farklı görselleştirme tercihleri için başka renk haritaları da kullanılabilir. |
up_angle |
float |
145.0 |
Egzersiz izlemede "yukarı" konumunu tespit etmek için açı eşiği. Farklı egzersizler için anahtar noktaların konumuna göre ayarlanabilir. |
down_angle |
float |
90.0 |
Egzersiz izlemede "aşağı" konumunu tespit etmek için açı eşiği. Bunu, belirli egzersizler için anahtar nokta konumlarına göre ayarlayın. |
kpts |
list |
[6, 8, 10] |
Antrenmanları izlemek için kullanılan anahtar noktaların listesi. Bu anahtar noktalar, şınav, barfiks, squat, ab-egzersizleri gibi egzersizler için omuzlar, dirsekler ve bilekler gibi vücut eklemlerine veya parçalarına karşılık gelir. |
analytics_type |
str |
line |
Oluşturulacak analiz görselleştirmesinin türünü belirtir. Seçenekler şunları içerir "line", "pie", "bar"veya "area". Varsayılan değer "line" trend görselleştirme için. |
json_file |
str |
None |
Park sistemleri veya benzer uygulamalar için bölgeleri tanımlayan JSON dosyasının yolu. Analiz alanlarının esnek bir şekilde yapılandırılmasını sağlar. |
records |
int |
5 |
Total detections count that triggers an automated email notification about unusual activity. |
Çözümlerimize Katkıda Bulunun
Topluluktan gelen katkıları memnuniyetle karşılıyoruz! Ultralytics YOLO adresinde henüz çözümlerimizde yer almayan belirli bir konuda uzmanlaştıysanız, uzmanlığınızı paylaşmanızı öneririz. Bir kılavuz yazmak, topluluğa geri vermek ve belgelerimizi daha kapsamlı ve kullanıcı dostu hale getirmemize yardımcı olmak için harika bir yoldur.
Başlamak için lütfen 🛠️ adresinde bir Çekme İsteğinin (PR) nasıl açılacağına ilişkin yönergeler için Katkıda Bulunma Kılavuzumuzu okuyun. Katkılarınızı dört gözle bekliyoruz!
Ultralytics YOLO ekosistemini daha sağlam ve çok yönlü hale getirmek için birlikte çalışalım 🙏!
SSS
Gerçek zamanlı nesne sayımı için Ultralytics YOLO adresini nasıl kullanabilirim?
Ultralytics YOLO11 gelişmiş nesne algılama yeteneklerinden yararlanarak gerçek zamanlı nesne sayımı için kullanılabilir. Canlı video akışı analizi için YOLO11 adresini ayarlamak üzere Nesne Sayma hakkındaki ayrıntılı kılavuzumuzu takip edebilirsiniz. Basitçe YOLO11 adresini kurun, modelinizi yükleyin ve nesneleri dinamik olarak saymak için video karelerini işleyin.
Güvenlik sistemleri için Ultralytics YOLO kullanmanın faydaları nelerdir?
Ultralytics YOLO11 gerçek zamanlı nesne algılama ve uyarı mekanizmaları sunarak güvenlik sistemlerini geliştirir. YOLO11 adresini kullanarak, gözetim alanında yeni nesneler algılandığında uyarıları tetikleyen bir güvenlik alarm sistemi oluşturabilirsiniz. Güçlü güvenlik izleme için YOLO11 ile bir Güvenlik Alarm Sisteminin nasıl kurulacağını öğrenin.
Ultralytics YOLO kuyruk yönetim sistemlerini nasıl geliştirebilir?
Ultralytics YOLO11 kuyruklardaki insanları doğru bir şekilde sayarak ve izleyerek kuyruk yönetimi sistemlerini önemli ölçüde iyileştirebilir, böylece bekleme sürelerini azaltmaya ve hizmet verimliliğini optimize etmeye yardımcı olabilir. Etkili kuyruk izleme ve analizi için YOLO11 adresinin nasıl uygulanacağını öğrenmek için Kuyruk Yönetimi hakkındaki ayrıntılı kılavuzumuzu izleyin.
Ultralytics YOLO egzersiz takibi için kullanılabilir mi?
Evet, Ultralytics YOLO11 fitness rutinlerini gerçek zamanlı olarak takip ve analiz ederek antrenmanları izlemek için etkili bir şekilde kullanılabilir. Bu, egzersiz formunun ve performansının hassas bir şekilde değerlendirilmesini sağlar. YOLO11 kullanarak yapay zeka destekli bir egzersiz izleme sisteminin nasıl kurulacağını öğrenmek için Egzersiz İzleme kılavuzumuzu keşfedin.
Ultralytics YOLO veri görselleştirme için ısı haritaları oluşturmaya nasıl yardımcı olur?
Ultralytics YOLO11 belirli bir alandaki veri yoğunluğunu görselleştirmek için ısı haritaları oluşturabilir ve yüksek etkinlik veya ilgi alanlarını vurgulayabilir. Bu özellik özellikle çeşitli bilgisayarla görme görevlerindeki kalıpları ve eğilimleri anlamak için kullanışlıdır. Kapsamlı veri analizi ve görselleştirme için YOLO11 ile Isı Haritaları oluşturma ve kullanma hakkında daha fazla bilgi edinin.
