Ultralytics 解决方案：利用 YOLO11 解决现实世界的问题

Ultralytics 解决方案提供 YOLO 模型的前沿应用，提供对象计数、模糊处理和安全系统等实际解决方案，从而提高各行各业的效率和准确性。了解 YOLO11 在实际应用中的强大功能。

观看： 如何从命令行 (CLI) 运行 Ultralytics 解决方案 | Ultralytics YOLO11 🚀

解决方案

以下是我们精心挑选的 Ultralytics 解决方案列表，可用于创建出色的计算机视觉项目。

• 分析：进行全面的数据分析，以发现模式并做出明智的决策，利用YOLO11进行描述性、预测性和指导性分析。
• 距离计算：使用YOLO11中的边界框中心点计算对象之间的距离，这对于空间分析至关重要。
• 热图：利用检测热图来可视化矩阵中的数据强度，从而在计算机视觉任务中提供清晰的见解。
• 结合对象跟踪的实例分割：使用 YOLO11 实现实例分割和对象跟踪，以实现精确的对象边界和连续监控。
• 使用 Streamlit 进行实时推理：通过用户友好的 Streamlit 界面，直接通过 Web 浏览器利用 YOLO11 的强大功能进行实时对象检测。
• 对象模糊：使用 YOLO11 应用对象模糊，以保护图像和视频处理中的隐私。
• 对象计数：学习使用 YOLO11 执行实时对象计数。获得准确计算实时视频流中对象的专业知识。
• 区域对象计数：使用 YOLO11 对特定区域中的对象进行计数，以便在不同区域中进行准确的detect。
• 对象裁剪：掌握使用 YOLO11 进行对象裁剪，以便从图像和视频中精确提取对象。
• 停车管理：使用 YOLO11 组织和引导停车场中的车辆流动，从而优化空间利用率和用户体验。
• 队列管理：实施高效的队列管理系统，以最大限度地减少等待时间，并使用 YOLO11 提高生产力。
• 安全警报系统：创建一个使用 YOLO11 的安全警报系统，该系统在检测到新对象时触发警报。自定义系统以满足您的特定需求。
• 相似度搜索：通过结合OpenAI CLIP嵌入与Meta FAISS技术，实现智能图像检索功能，支持自然语言查询，例如"手持包袋的人"或"行驶中的车辆"。
• 速度估计：使用 YOLO11 和物体追踪技术来估计物体速度，这对于自动驾驶车辆和交通监控等应用至关重要。
• 在区域中 track 对象：了解如何使用 YOLO11 在视频帧的特定区域内 track 对象，以实现精确高效的监控。
• VisionEye View Objects Mapping：开发模仿人眼聚焦于特定对象的系统，从而增强计算机辨别和优先处理细节的能力。
• 锻炼监控：了解如何使用 YOLO11 监控锻炼。 学习实时 track 和分析各种健身项目。

解决方案参数

SolutionAnnotator 的用法

所有 Ultralytics Solutions 都使用单独的类 SolutionAnnotator，它扩展了主要的 Annotator 类，并具有以下方法：

使用 SolutionResults

除了 Similarity Search，每个 Solution 调用都会返回一个列表，其中包含 SolutionResults 对象。

• 对于物体计数，结果包括 in_count, out_count和 classwise_count.

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="yolo11n.pt",  # model="yolo11n-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 对象具有以下属性：

有关更多详细信息，请参阅 SolutionResults 类文档.

通过 CLI 使用解决方案

yolo SOLUTIONS SOLUTION_NAME ARGS

yolo solutions count show=True # for object counting

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

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常见问题

如何使用 Ultralytics YOLO 进行实时对象计数？

Ultralytics YOLO11 可以通过利用其先进的对象检测功能来进行实时对象计数。您可以按照我们关于对象计数的详细指南来设置 YOLO11 以进行实时视频流分析。只需安装 YOLO11，加载您的模型，然后处理视频帧以动态地计算对象。

使用 Ultralytics YOLO 进行安全系统有哪些好处？

Ultralytics YOLO11 通过提供实时对象检测和警报机制来增强安全系统。通过使用 YOLO11，您可以创建一个安全警报系统，该系统在监控区域中检测到新对象时触发警报。了解如何使用 YOLO11 设置安全警报系统以进行强大的安全监控。

Ultralytics YOLO 如何改进排队管理系统？

Ultralytics YOLO11 可以通过准确地计算和跟踪队列中的人数来显着改进队列管理系统，从而有助于减少等待时间并优化服务效率。请按照我们关于排队管理的详细指南，了解如何实施 YOLO11 以进行有效的队列监控和分析。

Ultralytics YOLO 可以用于锻炼监控吗？

是的，Ultralytics YOLO11 可以通过实时跟踪和分析健身项目来有效地用于监控锻炼。这可以对运动形式和表现进行精确评估。请浏览我们关于锻炼监控的指南，了解如何使用 YOLO11 设置 AI 驱动的锻炼监控系统。

Ultralytics YOLO 如何帮助创建热图以进行数据可视化？

Ultralytics YOLO11 可以生成热图，以可视化给定区域内的数据强度，突出显示高活动或感兴趣的区域。此功能在理解各种计算机视觉任务中的模式和趋势方面特别有用。了解有关使用 YOLO11 创建和使用热图以进行全面数据分析和可视化的更多信息。

📅 1 年前创建 ✏️ 1 天前更新

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