Recuento de objetos por regiones mediante Ultralytics YOLO11

Abirami Vina

4 min leer

23 de abril de 2025

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

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

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 rastrear automáticamente objetos en un área determinada.  

Normalmente, el recuento de objetos se limita a sumar un número de elementos; no muestra dónde están esos objetos. El recuento basado en regiones resuelve este problema centrándose en áreas específicas de una imagen. Proporciona una visión más detallada y ayuda a rastrear el movimiento de una manera más significativa.

Ultralytics YOLO11 es un modelo de visión por computador que soporta varias tareas de visión por computador, como la detección y seguimiento de objetos, que puede ser utilizado para el conteo de objetos basado en regiones. En este artículo, exploraremos cómo Ultralytics YOLO11 puede utilizarse para contar objetos dentro de una región, sus aplicaciones en el mundo real y sus principales ventajas. Empecemos.

Recuento de objetos en regiones

Detectar y contar objetos en una imagen no es suficiente, sobre todo en lugares como aeropuertos o centros comerciales, donde la gente puede agolparse en varias zonas en un solo fotograma. Es más importante saber dónde están exactamente esos objetos y cuántos pasan por determinadas zonas. 

Los modelos de visión artificial como YOLO11 pueden utilizarse fácilmente para este tipo de aplicaciones. 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.

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Fig. 1. 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 de varios objetos dentro de cada zona definida, lo que ayuda a los sistemas a contar y clasificar 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. Entre ellas se 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 en lugar de en configuraciones complejas. 

Entre bastidores, la solución de recuento de objetos por regiones utiliza YOLO11 para detectar objetos en cada fotograma del vídeo. A continuación, estas detecciones se someten a un algoritmo de seguimiento (como BoT-SORT o ByteTrack) para asignar ID 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 desplazamiento 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 las secuencias 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 API Python de Ultralytics o la interfaz de línea de comandos, lo que requiere un esfuerzo de configuración mínimo.

Práctica del recuento de objetos en las regiones

Para empezar a utilizar la solución Ultralytics para el recuento basado en regiones, puede echar un vistazo a la documentación oficial de 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:

  • Asegúrese de que el paquete Python de Ultralytics está correctamente instalado. Consulte la guía de solución de problemas en la documentación oficial.
  • Verifique los ajustes de región y asegúrese de que las regiones definidas están configuradas correctamente en la interfaz.
  • Compruebe si hay actualizaciones y nuevas versiones y mantenga actualizado el paquete Ultralytics Python.

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 los lugares en los que los clientes pasan la mayor parte del tiempo en una tienda. YOLO11 puede ayudar a los minoristas a realizar un seguimiento de 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 específicas. 

El uso de la solución Ultralytics ayuda a los minoristas al eliminar la necesidad de codificación manual o complejos procesos de configuración. Los minoristas pueden marcar fácilmente diferentes secciones de la tienda para realizar un seguimiento de los movimientos de los clientes y del tráfico peatonal mediante polígonos o líneas rectangulares.

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

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

Gestión del tráfico en las estaciones de peaje

Las ciudades siempre están llenas de tráfico: los coches se incorporan a las autopistas, se detienen en los semáforos y se agolpan en los cruces más concurridos. Gestionar el tráfico es fundamental para mantener la seguridad vial y la fluidez del tráfico. 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 supervisar el recuento de vehículos en cada región en tiempo real. Estos datos en tiempo real 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 de Ultralytics para el recuento por 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, lo que ayuda a los operadores a saber qué carriles están más ocupados.

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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 erróneos aquí y allá pueden provocar problemas con la alimentación, los controles sanitarios o los registros de la explotación. Para los ganaderos, es esencial mantener cifras exactas sin ralentizar el trabajo.

Ultralytics YOLO11 facilita enormemente 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 desplazan 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 la circulación 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 específicas, como puertas de entrada, andenes o zonas de espera, en lugar de realizar un seguimiento de 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 en los horarios hasta el despliegue de personal.

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Fig. 4. Recuento de personas mediante YOLO11 dentro de las regiones para una mejor gestión de las aglomeraciones en el metro.

Principales conclusiones

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 Vision AI ayuda a las empresas y a los urbanistas a tomar mejores decisiones basadas en datos. La automatización del recuento reduce el esfuerzo manual y mejora la eficiencia 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 la gestión de espacios, personas y movimientos.

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