Đếm đối tượng trong vùng bằng Ultralytics YOLO26#
Giải pháp RegionCounter trong Ultralytics YOLO26 theo dõi đối tượng qua các khung hình video và đếm đối tượng ở mỗi khung hình nếu tâm bounding box nằm trong từng vùng bạn xác định. Mỗi vùng được vẽ lên khung hình cùng số lượng cập nhật trực tiếp riêng, cho phép bạn giám sát nhiều khu vực như lối đi trong cửa hàng, làn đường hoặc khu vực sản xuất chỉ bằng một lệnh gọi Python hoặc lệnh CLI.
Xem: Đếm đối tượng trong các vùng khác nhau bằng Ultralytics YOLO | Giải pháp Ultralytics
Tại sao nên đếm theo vùng?#
- Nhiều khu vực trong một lượt xử lý: Truyền vào một dictionary gồm các đa giác được đặt tên, mỗi khu vực sẽ có số lượng riêng được vẽ lên khung hình, nhờ đó một luồng video bao quát mọi khu vực bạn quan tâm.
- Tích hợp sẵn chức năng theo dõi: Giải pháp chạy YOLO26 để phát hiện và theo dõi đối tượng bên trong, vì vậy bạn không cần thiết lập một pipeline theo dõi riêng.
- Có thể đọc số lượng bằng chương trình: Mỗi khung hình đã xử lý trả về một đối tượng kết quả chứa dictionary số lượng theo vùng, sẵn sàng dùng cho dashboard, cảnh báo hoặc ghi log.
Ứng dụng thực tế#
| Bán lẻ | Đường phố khu chợ |
|---|---|
 |  |
| Ultralytics YOLO đếm người trong vùng | Ultralytics YOLO đếm đám đông trong vùng |
Cách đếm đối tượng trong vùng bằng Ultralytics YOLO#
Chạy giải pháp RegionCounter trên nguồn video từ CLI hoặc Python. Một vùng có thể là danh sách điểm (một khu vực duy nhất) hoặc dictionary ánh xạ tên khu vực với danh sách điểm. Ví dụ Python bên dưới đếm đối tượng trong hai khu vực được đặt tên và ghi các khung hình đã xử lý vào một tệp video đầu ra:
# Run a region counting example
yolo solutions region show=True
# Pass a source video
yolo solutions region source="path/to/video.mp4"
# Pass a custom region
yolo solutions region region="[(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]"Các đối số của RegionCounter()#
Dưới đây là bảng các đối số của RegionCounter:
| Đối số | Kiểu | Mặc định | Mô tả |
|---|---|---|---|
model | str | None | Đường dẫn đến tệp model Ultralytics YOLO. |
region | list hoặc dict | None | Các điểm xác định vùng quan tâm, dưới dạng danh sách tuple (x, y) hoặc từ điển ánh xạ tên vùng với danh sách điểm cho nhiều vùng (chỉ dùng RegionCounter). Khi là None, các giải pháp cần vùng sẽ dùng vùng mặc định được xác định trước. |
line_width | int | 2 | Độ dày đường viền của box, keypoint và số đếm mà giải pháp vẽ. |
verbose | bool | True | Bật nhật ký theo từng frame của giải pháp, gồm shape đầu vào, số lượng class và tốc độ xử lý. Bản thân lệnh gọi tracking luôn không ghi nhật ký. |
Giải pháp RegionCounter cho phép sử dụng các tham số theo dõi đối tượng:
| Đối số | Kiểu | Mặc định | Mô tả |
|---|---|---|---|
tracker | str | 'tracktrack.yaml' | Chỉ định thuật toán theo dõi cần sử dụng. Các tùy chọn tích hợp sẵn: botsort.yaml, bytetrack.yaml, ocsort.yaml, deepocsort.yaml, fasttrack.yaml, tracktrack.yaml. |
conf | float | 0.25 | Đặt ngưỡng confidence cho các đối tượng được phát hiện; giá trị thấp hơn cho phép theo dõi nhiều đối tượng hơn nhưng có thể bao gồm cả kết quả dương tính giả. |
iou | float | 0.7 | Đặt ngưỡng Intersection over Union (IoU) để lọc các đối tượng phát hiện bị chồng lấn. |
classes | list | None | Lọc kết quả theo chỉ mục class. Ví dụ: classes=[0, 2, 3] chỉ theo dõi các class được chỉ định. |
device | str | None | Chỉ định thiết bị dùng để suy luận (ví dụ: cpu, cuda:0 hoặc 0). Cho phép người dùng chọn CPU, một GPU cụ thể hoặc thiết bị tính toán khác để chạy model. |
imgsz | int or tuple | 640 | Kích thước ảnh suy luận mục tiêu: số nguyên cho ảnh vuông hoặc cặp (height, width). Kích thước sẽ được điều chỉnh theo stride của model. |
max_det | int | 300 | Số lượng đối tượng phát hiện tối đa được giữ lại trong mỗi khung hình trước khi theo dõi, giới hạn số đối tượng mà một giải pháp xử lý trong các cảnh dày đặc. |
quantize | int or str | None | Độ chính xác suy luận: 16 (FP16) hoặc 32/unset (FP32) cho model PyTorch và TorchScript khi chạy ngoài CPU; các định dạng khác sử dụng độ chính xác do artifact và runtime của chúng lựa chọn. Thay thế đối số half đã lỗi thời. |
Ngoài ra, các cài đặt trực quan hóa sau đây cũng được hỗ trợ:
| Đối số | Kiểu | Mặc định | Mô tả |
|---|---|---|---|
show | bool | False | Nếu True, hiển thị ảnh hoặc video đã được chú thích trong một cửa sổ. Hữu ích để nhận phản hồi trực quan ngay lập tức trong quá trình phát triển hoặc kiểm thử. |
show_conf | bool | True | Hiển thị điểm confidence bên cạnh nhãn của mỗi detection. Cho biết mức độ chắc chắn của model đối với từng detection. |
show_labels | bool | True | Hiển thị nhãn cho mỗi detection trong đầu ra trực quan. Giúp nhận biết ngay các đối tượng được phát hiện. |
Cách hoạt động của tính năng đếm theo vùng#
Giải pháp RegionCounter chuyển từng vùng bạn truyền vào thành một đa giác, với ít nhất ba điểm cho mỗi vùng. Một danh sách điểm thông thường sẽ trở thành một khu vực duy nhất có tên Region#01, trong khi dictionary giữ nguyên tên khu vực bạn đặt; mỗi khu vực được vẽ bằng một màu riêng từ bảng màu Ultralytics. Sau đó, mỗi khung hình được xử lý qua ba bước:
- YOLO26 tracking phát hiện và theo dõi mọi đối tượng trong khung hình
- Với mỗi đối tượng được theo dõi, giải pháp tính tâm bounding box và kiểm tra xem đối tượng có nằm bên trong đa giác của vùng nào hay không
- Số lượng của mỗi vùng được vẽ tại tâm vùng đó, và bộ đếm được đặt lại trước khung hình tiếp theo
Vì số lượng được đặt lại ở mỗi khung hình, con số hiển thị trên một vùng là số đối tượng hiện có bên trong vùng đó, chứ không phải tổng tích lũy. Để đếm tích lũy các đối tượng cắt qua ranh giới, hãy dùng giải pháp ObjectCounter.
Mỗi lần gọi cũng trả về một đối tượng kết quả, trong đó thuộc tính plot_im chứa khung hình đã chú thích và dictionary region_counts ánh xạ tên vùng với số lượng tương ứng, nhờ đó bạn có thể đưa các số liệu vào logic ứng dụng của riêng mình.
Kết luận#
Giải pháp RegionCounter của Ultralytics YOLO26 giám sát số lượng đối tượng trực tiếp trong số lượng khu vực được đặt tên tùy ý chỉ với vài dòng code. Để mở rộng thêm, hãy đếm đối tượng cắt qua ranh giới bằng tính năng đếm đối tượng, theo dõi đối tượng bên trong một khu vực bằng TrackZone, hoặc khám phá các Ultralytics Solutions khác.
Câu hỏi thường gặp#
Ultralytics YOLO26 đếm đối tượng trong vùng bằng cách theo dõi từng đối tượng trong khung hình và kiểm tra xem tâm bounding box của đối tượng có nằm bên trong từng đa giác do người dùng xác định hay không. Số lượng hiển thị trên một vùng là số đối tượng hiện có trong khung hình đó, không phải tổng tích lũy. Các tùy chọn cấu hình được liệt kê trong mục Tham số
RegionCounter().Truyền đối số
regiondưới dạng dictionary ánh xạ tên khu vực với danh sách điểm, như trong ví dụ chính:from ultralytics import solutions region_points = { "region-01": [(50, 50), (250, 50), (250, 250), (50, 250)], "region-02": [(640, 640), (780, 640), (780, 720), (640, 720)], } regioncounter = solutions.RegionCounter(region=region_points, model="yolo26n.pt", show=True)Mỗi khu vực được đặt tên sẽ được vẽ bằng một màu riêng và có số lượng độc lập.
Đối tượng được trả về từ mỗi lần gọi
regioncounter(im0)chứa dictionaryregion_countsánh xạ tên vùng với số lượng tương ứng, cùng vớiplot_im(khung hình đã chú thích) vàtotal_tracks(số lượng đối tượng được theo dõi). In đối tượng kết quả để xem tất cả các trường có sẵn.Có. Truyền đối số
classescùng các chỉ số lớp cần giữ, ví dụclasses=[0]để chỉ đếm người bằng model được huấn luyện trước trên COCO. Danh sách đầy đủ các đối số liên quan đến tracking nằm trong mục Đối sốRegionCounter().RegionCounterhiển thị số lượng đối tượng bên trong mỗi vùng đa giác ở khung hình hiện tại, trong khi ObjectCounter đếm tích lũy các đối tượng khi chúng đi qua đường hoặc ranh giới vùng, đồng thời theo dõi tổng số đối tượng đi vào và đi ra. DùngRegionCounterđể theo dõi lượng đối tượng hiện diện trực tiếp trong một hoặc nhiều vùng và dùngObjectCounterđể đếm lượt vào và lượt ra; chỉObjectCounterhỗ trợ các vùng có hình dạng đường thẳng.