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Découvrez la puissance de la détection et du suivi d'objets avec Ultralytics YOLOv8 grâce à la mise en place du modèle, la configuration du tracker et l'inférence en temps réel avec des démonstrations pratiques.
Aujourd'hui, nous abordons un nouveau chapitre de notre voyage avec Ultralytics YOLOv8. Dans cet épisode, nous nous concentrons sur la détection et le suivi d'objets, un aspect fondamental de la vision par ordinateur qui débloque 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 mettant en évidence les idées clés et les démonstrations pratiques tout au long du processus.
Préparer le terrain
Avant d'entrer dans les détails de la détection et du suivi d'objets, M. 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
Naviguer dans Visual Studio Code. Dans cette vidéo, Nicolai montre comment configurer le modèle YOLOv8 pour la détection et le suivi d'objets. En s'appuyant sur le modèle moyen, il montre comment des modèles encore 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. En outre, il souligne la polyvalence de YOLOv8 en mentionnant des trackers alternatifs comme BoTSort, qui répondent à diverses exigences en matière 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 fonctionne, en 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 sans faille.
Fig. 1. Nicolai Nielsen présente le fonctionnement interne de la détection et du suivi d'objets avec Ultralytics YOLOv8.
Test de la webcam en direct
En poussant la démonstration un peu plus loin, nous voyons comment il est possible de passer à une webcam en direct pour présenter les capacités de suivi en temps réel. De la détection des individus 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 des flux multiples
Le suivi d'objets sur plusieurs flux vidéo en utilisant le 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 tracker séparée, ce qui permet un traitement efficace en arrière-plan. Cette fonctionnalité est utile et joue un rôle important dans l'analyse avancée.
Applications pratiques
Au fil de la démonstration, M. Nicolai souligne l'importance pratique de la détection et du suivi des objets. De l'industrie des soins de santé à l'agriculture en passant par 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 détection et de suivi d'objets permettent une grande flexibilité et des solutions créatives dans tous les secteurs d'activité. Rejoignez-nous pour exploiter tout le potentiel de la vision par ordinateur avec Ultralytics YOLOv8. Pour en savoir plus et regarder le tutoriel complet , cliquez ici!
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