27 janvier 2025
Découvrez comment l'utilisation du package Python Ultralytics via l'interface de ligne de commande (CLI) simplifie l'exécution des solutions YOLO11 liées à divers secteurs.
De nos jours, les caméras sont partout - dans les magasins, les bureaux, les rues et les espaces publics - capturant des moments qui peuvent répondre à des questions essentielles. Les données visuelles de ces caméras peuvent révéler des informations utiles sur différents aspects de notre vie quotidienne, comme la circulation, le comportement des foules, les conditions environnementales et même les mouvements et interactions individuels. Cependant, l'examen manuel de toutes ces vidéos n'est pas possible et laisse souvent des informations importantes inaperçues.
Les technologies d'IA avancées, telles que la vision par ordinateur, peuvent intervenir et faire passer l'analyse des données visuelles à un niveau supérieur. Elles simplifient les tâches complexes en transformant les séquences brutes en informations claires et exploitables. Qu'il s'agisse de repérer des schémas, de suivre des activités ou d'améliorer des processus, elles rendent les choses plus rapides et plus précises. Pour les entreprises, cela signifie moins de temps consacré au travail manuel et des décisions plus intelligentes et plus efficaces.
Plus précisément, Ultralytics YOLO11 est un modèle de vision par ordinateur avancé qui simplifie les tâches YOLO telles que la détection d'objets en temps réel, l'estimation de pose, le suivi et la classification d'images. Conçu pour les utilisateurs de différents niveaux d'expérience technique, il permet à quiconque d'extraire facilement des informations précieuses de leurs images et vidéos.
Dans cet article, nous examinerons de plus près l'exécution des solutions Ultralytics YOLO11 via l'interface de ligne de commande (CLI). Commençons !
Une interface en ligne de commande est un outil simple qui vous permet d'interagir avec votre ordinateur en tapant des commandes textuelles simples. Vous pouvez dialoguer directement avec votre système via une CLI pour effectuer rapidement des tâches sans avoir recours à des logiciels volumineux ou des interfaces complexes. C'est un moyen propre et efficace d'effectuer des tâches, en particulier pour ceux qui veulent des résultats sans étapes inutiles.
L'interface de ligne de commande (CLI) offre également un moyen rapide et efficace d'effectuer des tâches répétitives. Une fois établie, une commande peut être facilement réutilisée chaque fois que nécessaire, ce qui rationalise les flux de travail et minimise les efforts manuels.
En ce qui concerne la vision par ordinateur, vous pouvez utiliser Ultralytics YOLO11 via l'interface de ligne de commande (CLI) pour vous aider à analyser facilement des vidéos ou à suivre des objets ; aucune expertise spécialisée n'est requise. Par exemple, avec seulement quelques lignes de commande, vous pouvez compter le nombre de personnes présentes dans une vidéo afin de fournir des résultats rapides et précis pour suivre l'activité.
Le package Python Ultralytics est livré avec des solutions intégrées, basées sur YOLO11, pour gérer les tâches du monde réel dans les secteurs du commerce de détail, du transport, de la sécurité et du sport. En exécutant ces solutions à partir de la ligne de commande, les entreprises peuvent rapidement simplifier des tâches complexes et obtenir des informations exploitables.
Voici un aperçu rapide de certaines des solutions proposées par Ultralytics :
Ce ne sont là que quelques-unes des solutions polyvalentes qu'Ultralytics propose. Pour explorer toute la gamme d'options disponibles, vous pouvez consulter la documentation officielle d'Ultralytics.
Il est facile de commencer avec les solutions Ultralytics YOLO11 et cela ne nécessite aucune expertise technique. Vous pouvez commencer à analyser des images et des vidéos et obtenir des informations significatives en quelques étapes simples.
Tout d'abord, ouvrez l'interface de ligne de commande sur votre ordinateur. Sous Windows, recherchez simplement « Invite de commandes » dans le menu Démarrer. Pour macOS ou Linux, vous pouvez rechercher l'application Terminal sur votre système. Ensuite, installez le paquet Python Ultralytics à l'aide de la commande : `pip install ultralytics`.
Voilà, vous êtes prêt ! Le package Python Ultralytics configure automatiquement tout pour vous, il n'y a donc pas besoin de configurations complexes ou d'outils supplémentaires. Une fois installé, vous êtes prêt à explorer ses fonctionnalités.
Le package Python Ultralytics vous offre la flexibilité d'adapter ses fonctionnalités à vos besoins. Vous pouvez choisir un modèle en fonction de votre application spécifique pour obtenir des résultats plus rapides ou une analyse plus détaillée. De plus, les sorties peuvent être affichées en direct pendant que le système traite vos données, ou elles peuvent être enregistrées pour être consultées ultérieurement, selon votre convenance.
Une fois YOLO11 configuré, vous êtes prêt à explorer comment il peut transformer des données visuelles brutes en informations significatives. Pour présenter ses capacités, prenons un exemple pratique : l'analyse d'une vidéo de la circulation sur une autoroute pour générer une carte thermique.
Les cartes thermiques sont un excellent moyen de visualiser les flux de circulation et d'identifier les zones à forte et faible activité. En révélant les schémas de circulation, elles permettent de prendre des décisions plus intelligentes et de planifier plus efficacement les défis quotidiens de la gestion du trafic.
Pour commencer, avec une simple commande dans la CLI, vous pouvez spécifier l'emplacement de votre fichier vidéo sur votre système, et la solution analysera la vidéo pour détecter et suivre les objets, en générant une carte thermique à code couleur. Les couleurs plus chaudes indiquent les zones où l'activité est plus importante, tandis que les couleurs plus froides mettent en évidence les zones moins actives. Le Guide des solutions de cartes thermiques Ultralytics fournit des exemples clairs de ces commandes, ce qui facilite la personnalisation et l'exécution de la solution en fonction de vos besoins.
Comme illustré ci-dessous, la carte thermique pour l'image d'entrée échantillon fournit une image claire du flux de trafic, mettant en évidence les zones de congestion et de circulation plus fluide. Ces informations sont extrêmement utiles pour la gestion du trafic, permettant aux planificateurs de rediriger les véhicules, d'améliorer l'aménagement des parkings et de mieux utiliser les routes.
En visualisant les schémas de circulation, les cartes thermiques facilitent l'identification des goulets d'étranglement ou des zones problématiques et permettent de trouver des moyens d'améliorer l'efficacité. Elles peuvent également révéler des détails importants tels que des changements de voie soudains ou des ralentissements, qui pourraient indiquer des risques pour la sécurité. La résolution de ces problèmes contribue à réduire les accidents et à rendre les routes plus sûres et plus fiables. Dans l'ensemble, les cartes thermiques fournissent les informations nécessaires pour améliorer la gestion du trafic et contribuer à des routes plus sûres pour tous.
Les solutions Ultralytics YOLO11 peuvent être utilisées pour résoudre les défis quotidiens dans différents secteurs, améliorant ainsi l'efficacité et la prise de décision. Examinons quelques-uns d'entre eux en détail.
La gestion d'un magasin de détail pendant les heures de pointe peut être accablante. Il arrive que les employés aient du mal à surveiller manuellement le flux de clients, ce qui entraîne un encombrement des allées et un manque de personnel aux caisses. Grâce à YOLO11, Ultralytics offre une solution simple pour compter les clients qui entrent et sortent du magasin, ce qui aide les responsables à ajuster le placement du personnel en fonction de la demande sans avoir à faire de suppositions.
La gestion du stationnement peut être frustrante lorsque les places sont difficiles à trouver. Les méthodes traditionnelles, comme la surveillance manuelle, ne peuvent souvent pas suivre le rythme aux heures de pointe. L'utilisation de YOLO11 peut être un excellent moyen de fournir des mises à jour en temps réel sur les places de stationnement disponibles. La vision par ordinateur peut aider à guider efficacement les conducteurs et à réduire les retards inutiles.
De plus, les véhicules non autorisés occupant des places réservées peuvent soulever des problèmes de sécurité. Grâce à YOLO11 et à la reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation (ANPR), ces violations peuvent être détectées et traitées rapidement, garantissant ainsi la sécurité des zones réglementées. De plus, en analysant les schémas de circulation dans le stationnement, les goulots d'étranglement peuvent être minimisés, créant ainsi une meilleure expérience pour les conducteurs.
Une autre solution Ultralytics intéressante est liée au comptage d'objets dans des régions spécifiques. Elle peut être utilisée pour aider les agriculteurs à gérer plus efficacement les opérations à grande échelle. Par exemple, elle peut analyser des images de drones pour surveiller les cultures ou le bétail dans des zones spécifiques, ce qui facilite la détection précoce de problèmes tels que les épidémies de ravageurs ou les points chauds de maladies. Cela permet aux agriculteurs d'agir rapidement pour protéger leur récolte et réduire les pertes.
Voici quelques avantages uniques qui mettent en évidence l'impact positif que les solutions Ultralytics YOLO11 peuvent avoir sur divers flux de travail d'entreprise :
Ultralytics YOLO11 offre une technologie de pointe de manière conviviale, simplifiant les tâches d'analyse d'images et de vidéos afin qu'elles puissent être facilement utilisées par tous, quelle que soit leur expertise technique. Grâce à sa flexibilité, YOLO11 prend en charge les applications dans divers secteurs, notamment le commerce de détail, l'urbanisme, le sport et la sécurité au travail.
Les entreprises peuvent l'utiliser pour relever des défis, découvrir des informations précieuses et rationaliser leurs opérations quotidiennes. Sa configuration simple, ses options flexibles et ses résultats clairs en font un outil efficace pour transformer les données visuelles en informations exploitables.
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