Détection et suivi d'objets avec Ultralytics YOLOv8

Aujourd'hui, nous plongeons dans un autre chapitre de notre voyage avec Ultralytics YOLOv8. Dans cet épisode, nous nous concentrons sur la détection d'objets et le suivi, un aspect fondamental de la vision par ordinateur qui ouvre une myriade d'applications dans tous les secteurs. Rejoignez-nous pour explorer les capacités de YOLOv8 dans ce domaine, avec Nicolai Nielsen.

La détection et le suivi d'objets jouent un rôle crucial dans divers scénarios, des systèmes de surveillance à l'automatisation industrielle. Avec YOLOv8, optimisé par Ultralytics, l'exploitation de ces fonctionnalités devient plus accessible que jamais. Nicolai nous guide à travers le processus, en soulignant les principaux points clés et les démonstrations pratiques tout au long du parcours.

Préparer le terrain

Avant de se plonger dans les subtilités de la détection et du suivi d'objets, Nicolai souligne la polyvalence de YOLOv8. Qu'il s'agisse d'identifier des individus dans un espace bondé ou de surveiller des objets sur une chaîne de production, YOLOv8 offre une solution robuste. 

Configuration du modèle

Navigation dans Visual Studio Code. Dans cette vidéo, Nicolai montre comment configurer le modèle YOLOv8 pour la détection et le suivi d'objets. Tirant parti du modèle moyen, il montre comment même les modèles plus grands peuvent fonctionner de manière transparente en temps réel, grâce à des configurations matérielles avancées.

Configuration du tracker

Dans le domaine du suivi d'objets, le choix du bon tracker est primordial. Nicolai nous présente l'algorithme ByteTrack, réputé pour sa précision et sa fiabilité. De plus, il souligne la polyvalence de YOLOv8 en mentionnant d'autres trackers comme BoTSort, répondant à divers besoins de suivi.

Inférence en temps réel

Une fois le modèle et le tracker configurés, il est temps de voir YOLOv8 en action. Au cours de ce tutoriel, nous pouvons voir comment le programme s'exécute, fournissant une démonstration en direct de la détection et du suivi d'objets à l'aide d'une vidéo préenregistrée. Les résultats sont impressionnants, chaque objet se voyant attribuer un identifiant unique pour un suivi transparent.

Test de webcam en direct

Pour aller plus loin dans la démonstration, nous voyons comment il est possible de passer à un flux de webcam en direct pour présenter les capacités de suivi en temps réel. De la détection des personnes à l'identification des objets, YOLOv8 maintient la cohérence du suivi, même en cas de mouvements de caméra et d'occlusions.

Suivi d'objets sur plusieurs flux

Le suivi d'objets sur plusieurs flux vidéo à l'aide du multithreading est idéal pour gérer de nombreux flux de caméras de surveillance. En utilisant le module de threading de Python avec YOLOv8, chaque thread gère une instance de suivi distincte, ce qui permet un traitement en arrière-plan efficace. Cette fonctionnalité est utile et joue un rôle important dans l'analyse avancée.

Applications pratiques

Au fur et à mesure que la démonstration se déroule, Nicolai souligne la pertinence pratique de la détection et du suivi d'objets. De l'industrie des soins de santé à l'agriculture et à l'industrie manufacturière, les applications sont vastes et variées. Il souligne également l'importance d'intégrer des fonctionnalités de suivi parallèlement à la détection pour une efficacité et une précision accrues.

Conclusion

En conclusion, les innombrables applications de la détection et du suivi d'objets permettent une flexibilité et des solutions créatives dans tous les secteurs. Rejoignez-nous pour libérer tout le potentiel de la vision par ordinateur avec Ultralytics YOLOv8. Apprenez-en davantage et regardez le tutoriel complet ici ! 

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