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Recuento de objetos por regiones mediante Ultralytics YOLO11

Descubre cómo Ultralytics YOLO11 simplifica el recuento de objetos basado en regiones para sectores como el comercio minorista, el tráfico y la seguridad, permitiendo obtener información en tiempo real de Vision AI.

Contar objetos puede parecer sencillo, pero en lugares concurridos como carreteras, tiendas o almacenes, puede convertirse rápidamente en un verdadero reto. Durante años, el recuento de objetos se ha hecho principalmente a mano. Se han pasado horas contando vehículos, siguiendo la entrada y salida de personas en las tiendas, o controlando el movimiento por motivos de seguridad. Sin embargo, este método lleva mucho tiempo, es propenso a errores y no es escalable.

Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial (IA), concretamente la visión por ordenador. La visión por ordenador es un subcampo de la IA que se ocupa del procesamiento de datos visuales, de forma similar a los humanos. Una de sus aplicaciones clave es el recuento de objetos, que ayuda a detectar y seguir automáticamente objetos en un área determinada.  

Normalmente, el recuento de objetos se limita a sumar simplemente un número de elementos; no muestra dónde están esos objetos. El recuento basado en regiones o el uso de regiones de recuento resuelve esto centrándose en áreas específicas dentro de una imagen. Proporciona una visión más detallada y ayuda a seguir el movimiento de forma más significativa.

Ultralytics YOLO11 es un modelo de visión por ordenador compatible con diversas tareas de visión por ordenador, como la detección y el seguimiento de objetos, que puede utilizarse para el recuento de objetos basado en regiones. En este artículo, exploraremos cómo puede utilizarse Ultralytics YOLO11 para contar objetos dentro de una región, sus aplicaciones en el mundo real y sus principales ventajas. ¡Empecemos ya!

Una visión general del recuento de objetos en las regiones

Detectar y contar objetos en una imagen sólo puede decirnos una parte, especialmente en lugares como aeropuertos o centros comerciales, donde la gente puede agolparse en múltiples regiones en un solo fotograma. Es más importante saber dónde están exactamente esos objetos y cuántos pasan por regiones concretas. 

Los modelos de visión por ordenador como YOLO11 pueden utilizarse fácilmente para estas aplicaciones de visión por ordenador. Asignando zonas a lugares clave, como puertas de embarque o salas de espera, YOLO11 puede utilizarse para contar sólo los objetos de ese espacio concreto. También pueden utilizarse regiones móviles para hallar el recuento de objetos en distintas regiones en tiempo real.

Fig. 1. Un ejemplo de uso de YOLO para el recuento de jugadores por regiones en los deportes.

Ultralytics YOLO11 puede hacer que este proceso sea sencillo y eficaz. Puede ayudar a detectar objetos, seguir su movimiento y contarlos en función de las zonas en las que entran o salen. Lo que hace que YOLO11 sea especialmente impactante es su capacidad para ofrecer resultados en tiempo real sin comprometer la precisión. También admite el seguimiento multiobjeto dentro de cada zona definida, lo que ayuda a los sistemas a contar y categorizar varios objetos a la vez. 

Utilización de Ultralytics YOLO11 para el recuento de objetos en regiones

Ultralytics proporciona soluciones fáciles de usar que muestran casos de uso punteros de los modelos YOLO . Incluyen soluciones del mundo real como el recuento de objetos, el recuento de objetos en regiones móviles, el desenfoque y la estimación de la velocidad. 

La configuración y el funcionamiento de la solución Ultralytics para el recuento de objetos por regiones es directa y sencilla. Esto permite a los usuarios centrarse en la información y no en configuraciones complejas. 

Entre bastidores, la solución de recuento de objetos basada en regiones utiliza YOLO11 para detectar objetos en cada fotograma del vídeo. A continuación, estas detecciones pasan por un algoritmo de seguimiento (como BoT-SORT o ByteTrack) para asignar IDs coherentes a cada objeto en todos los fotogramas. 

Una vez detectados y rastreados los objetos, el sistema comprueba si se cruzan con alguna de las regiones predefinidas (polígonos, rectángulos o líneas). Si lo hacen, se contabilizan en función de su entrada o movimiento a través de esas zonas. 

He aquí otras características clave de la solución Ultralytics para el recuento de objetos por regiones:

  • Procesamiento rápido: La solución permite el recuento de objetos en tiempo real mediante YOLO11, lo que garantiza un análisis rápido y eficaz de los flujos de vídeo.
  • Regiones personalizables: Los usuarios pueden definir regiones específicas en un fotograma de vídeo mediante polígonos, rectángulos o líneas, lo que permite controlar con precisión dónde se produce el recuento.
  • Recuento multiobjeto: El sistema puede detectar y contar varios tipos de objetos simultáneamente dentro de la misma región definida.
  • Fácil integración: La integración con los sistemas existentes es perfecta mediante la APIPython Ultralytics o la interfaz de línea de comandos, y requiere un esfuerzo de configuración mínimo.

Manos a la obra con el recuento de objetos en las regiones

Para empezar a utilizar la solución Ultralytics para el recuento basado en regiones, puedes echar un vistazo a la documentación oficial Ultralytics , que explica paso a paso cómo utilizar YOLO11 para contar objetos en regiones

Si tienes algún problema al configurar la solución, aquí tienes algunos consejos que debes tener en cuenta:

  • Comprueba los ajustes de región y asegúrate de que las regiones definidas están configuradas correctamente en la interfaz.
  • Busca actualizaciones y nuevas versiones y mantén al día el paquetePython Ultralytics .

Aplicaciones reales del recuento de objetos en regiones

Ahora que comprendemos mejor cómo utilizar Ultralytics YOLO11 para el recuento de objetos basado en regiones, vamos a explorar algunas aplicaciones del mundo real para las que puede utilizarse.

Seguimiento del flujo de clientes para el análisis del comercio minorista

El recuento de objetos basado en regiones puede responder fácilmente a preguntas relacionadas con dónde pasan los clientes la mayor parte del tiempo en una tienda. YOLO11 puede ayudar a los minoristas a seguir los patrones de movimiento en lugares clave, como puntos de salida, cajas y secciones de productos de gran interés. En lugar de limitarse a medir el tráfico peatonal general, este enfoque basado en regiones proporciona información sobre cuántos clientes visitan zonas concretas. 

El uso de la solución Ultralytics ayuda a los minoristas eliminando la necesidad de codificación manual o complejos procesos de configuración. Los minoristas pueden marcar fácilmente distintas secciones de la tienda para seguir el movimiento de los clientes y el tráfico peatonal mediante polígonos o líneas rectangulares.

YOLO11 puede entonces detectar objetos, seguir su movimiento y actualizar los recuentos en tiempo real a medida que la gente entra o sale de esa región. Esto ayuda a los minoristas a comprender el flujo de clientes, medir el compromiso y tomar decisiones basadas en datos.

Fig. 2. Uso de YOLO para contar personas en el exterior de una tienda mediante detección por regiones.

Gestión del tráfico en las estaciones de peaje

Las ciudades siempre están llenas de tráfico, con coches que se incorporan a las autopistas, se detienen en los semáforos y se alinean en los cruces más concurridos. Gestionar el tráfico es fundamental para que las carreteras sean seguras y todo vaya sobre ruedas. R

l recuento de objetos basado en regiones con YOLO11 puede contribuir a ello dividiendo las carreteras en secciones, como intersecciones o carriles de peaje. Los equipos de gestión del tráfico pueden controlar el recuento de vehículos en cada región en tiempo real. Estos datos en directo permiten respuestas más rápidas, una mejor planificación del tráfico y un flujo general más fluido.

Un caso interesante es el de las estaciones de peaje, que pueden abarrotarse rápidamente si no se controlan adecuadamente. Con la solución Ultralytics para el recuento basado en regiones, cada vía de peaje puede controlarse por separado. I

n lugar de controlar todo el tráfico a la vez, el sistema se centra sólo en los vehículos que pasan por carriles específicos. A medida que los coches entran o salen, YOLO11 puede contarlos al instante, ayudando a los operadores a controlar qué carriles se están llenando.

Fig. 3. Recuento por regiones habilitado por YOLO11 en una estación de peaje.

Recuento de animales en granjas y refugios

Contar animales puede ser difícil, sobre todo cuando se mueven en rebaños por espacios reducidos. Unos pocos recuentos perdidos aquí y allá pueden provocar problemas con la alimentación, los controles sanitarios o los registros de la granja. Para los ganaderos, es esencial mantener cifras exactas sin ralentizar las cosas.

Ultralytics YOLO11 facilita mucho este proceso. Los ganaderos pueden utilizarlo para crear zonas de seguimiento personalizadas, ya sea una puerta ancha, un camino estrecho o un recinto curvo. Dentro de estas zonas, el modelo detecta a los animales en tiempo real, los marca con recuadros delimitadores y sigue sus movimientos. Por ejemplo, puede contar con rapidez y precisión grandes rebaños de ovejas o cabras mientras se mueven por un pasillo vallado sin ningún esfuerzo manual. 

Control de multitudes para la seguridad pública

Los espacios públicos abarrotados pueden pasar de vacíos a abarrotados en cuestión de minutos. En metros, aeropuertos o conciertos, demasiada gente en un mismo lugar puede ralentizar el movimiento y crear problemas de seguridad. Controlar el tráfico peatonal en tiempo real permite a las autoridades detectar a tiempo las aglomeraciones y actuar antes de que la situación se descontrole.

En concreto, el recuento por regiones mediante YOLO11 permite controlar el movimiento en zonas concretas, como puertas de entrada, andenes o zonas de espera, en lugar de seguir a todas las personas a la vista. Esto permite a los equipos de seguridad centrarse en los patrones de movimiento, identificar rápidamente los puntos de congestión y tomar mejores decisiones operativas, desde cambios de horario hasta despliegue de personal.

Fig 4. Recuento de personas mediante YOLO11 dentro de las regiones para una mejor gestión de las multitudes del metro.

Puntos clave

El recuento de objetos basado en regiones con Ultralytics YOLO11 hace que el seguimiento de objetos en áreas específicas sea más eficiente y preciso. Ya sea en el comercio minorista, la gestión del tráfico o la seguridad pública, este enfoque basado en la IA de Vision ayuda a las empresas y a los planificadores urbanos a tomar mejores decisiones basadas en datos. Automatizar el recuento reduce el esfuerzo manual y mejora la eficacia general.

En el futuro, la IA y la visión por ordenador probablemente harán que el recuento de objetos sea aún más inteligente. Podemos esperar una mayor precisión, aprendizaje adaptativo para manejar diferentes entornos e integraciones con sistemas de automatización e IoT (Internet de las Cosas). Este tipo de automatización inteligente está configurando el futuro de cómo gestionamos los espacios, las personas y el movimiento.

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