Ước tính tốc độ bằng cách sử dụng Ultralytics YOLOv8 🚀

Ước tính tốc độ là gì?

Ước tính tốc độ là quá trình tính toán tốc độ di chuyển của một đối tượng trong một bối cảnh nhất định, thường được sử dụng trong các ứng dụng thị giác máy tính. Sử dụng Ultralytics YOLOv8 Giờ đây, bạn có thể tính toán tốc độ của đối tượng bằng cách sử dụng theo dõi đối tượng cùng với dữ liệu khoảng cách và thời gian, rất quan trọng đối với các nhiệm vụ như lưu lượng truy cập và giám sát. Độ chính xác của ước tính tốc độ ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả và độ tin cậy của các ứng dụng khác nhau, làm cho nó trở thành một thành phần quan trọng trong sự tiến bộ của các hệ thống thông minh và quy trình ra quyết định theo thời gian thực.

Xem: Ước tính tốc độ bằng cách sử dụng Ultralytics YOLOv8

Ưu điểm của ước tính tốc độ?

• Kiểm soát giao thông hiệu quả: Ước tính tốc độ chính xác hỗ trợ quản lý lưu lượng giao thông, tăng cường an toàn và giảm tắc nghẽn trên đường.
• Điều hướng tự động chính xác: Trong các hệ thống tự trị như xe tự lái, ước tính tốc độ đáng tin cậy đảm bảo điều hướng xe an toàn và chính xác.
• Tăng cường an ninh giám sát: Ước tính tốc độ trong phân tích giám sát giúp xác định các hành vi bất thường hoặc các mối đe dọa tiềm ẩn, nâng cao hiệu quả của các biện pháp bảo mật.

Ứng dụng trong thế giới thực

Giao thông vận tải	Giao thông vận tải
Ước tính tốc độ trên đường sử dụng Ultralytics YOLOv8	Ước tính tốc độ trên cầu bằng cách sử dụng Ultralytics YOLOv8

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.solutions import speed_estimation
import cv2

model = YOLO("yolov8n.pt")
names = model.model.names

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.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))

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

line_pts = [(0, 360), (1280, 360)]

# Init speed-estimation obj
speed_obj = speed_estimation.SpeedEstimator()
speed_obj.set_args(reg_pts=line_pts,
                   names=names,
                   view_img=True)

while cap.isOpened():

    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break

    tracks = model.track(im0, persist=True, show=False)

    im0 = speed_obj.estimate_speed(im0, tracks)
    video_writer.write(im0)

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

Đối số tùy chọn set_args

Lập luận model.track

Ý kiến