Ultralytics YOLOv8을 사용한 객체 감지 및 추적

오늘 우리는 Ultralytics YOLOv8과의 여정의 또 다른 장으로 뛰어듭니다. 이번 에피소드에서는 산업 전반에 걸쳐 수많은 애플리케이션을 여는 컴퓨터 비전의 기본 측면인 객체 감지 및 추적에 중점을 둡니다. Nicolai Nielsen과 함께 이 도메인에서 YOLOv8의 기능을 살펴보겠습니다.

객체 감지 및 추적은 감시 시스템에서 산업 자동화에 이르기까지 다양한 시나리오에서 중요한 역할을 합니다. Ultralytics에서 제공하는 YOLOv8을 사용하면 이러한 기능을 그 어느 때보다 쉽게 활용할 수 있습니다. Nicolai는 이 과정에서 주요 통찰력과 실제 데모를 강조하면서 우리를 안내합니다.

AI의 무대 설정

객체 감지 및 추적의 복잡성에 대해 자세히 알아보기 전에 Nicolai는 YOLOv8의 다재다능함을 강조합니다. 붐비는 공간에서 개인을 식별하거나 생산 라인에서 객체를 모니터링하는 등 YOLOv8은 강력한 솔루션을 제공합니다. 

모델 설정

Visual Studio Code 탐색. 이 비디오에서 Nicolai는 객체 감지 및 추적을 위해 YOLOv8 모델을 설정하는 방법을 보여줍니다. 그는 미디엄 모델을 활용하여 고급 하드웨어 구성 덕분에 더 큰 모델도 실시간으로 원활하게 실행할 수 있는 방법을 시연합니다.

트래커 구성

객체 추적 영역에서는 올바른 추적기를 선택하는 것이 가장 중요합니다. Nicolai는 정확성과 신뢰성으로 유명한 ByteTrack 알고리즘을 소개합니다. 또한 다양한 추적 요구 사항을 충족하는 BoTSort와 같은 대체 추적기를 언급하여 YOLOv8의 다재다능함을 강조합니다.

실시간 추론

모델과 트래커가 구성되었으므로 이제 YOLOv8이 작동하는 것을 볼 차례입니다. 이 튜토리얼에서는 프로그램이 실행되는 방식을 확인하여 미리 녹화된 비디오를 사용하여 객체 감지 및 추적을 실시간으로 시연합니다. 결과는 인상적이며 각 객체에 원활한 추적을 위한 고유 식별자가 할당됩니다.

실시간 웹캠 테스트

데모를 한 단계 더 나아가 실시간 추적 기능을 보여주기 위해 라이브 웹캠 피드로 전환하는 방법을 살펴봅니다. YOLOv8은 개인 감지부터 객체 식별에 이르기까지 카메라 움직임과 폐색 속에서도 추적의 일관성을 유지합니다.

다중 스트림에서의 객체 추적

멀티스레딩을 사용한 다중 비디오 스트림에서의 객체 추적은 수많은 감시 카메라 피드를 처리하는 데 적합합니다. YOLOv8과 함께 Python의 스레딩 모듈을 사용하면 각 스레드가 별도의 추적기 인스턴스를 관리하여 효율적인 백그라운드 처리가 가능합니다. 이 기능은 유용하며 고급 분석에서 중요한 역할을 합니다.

실제 응용

니콜라이는 시연을 통해 객체 감지 및 추적의 실질적인 관련성을 강조합니다. 헬스케어 산업부터 농업 및 제조업에 이르기까지 그 응용 분야는 광범위하고 다양합니다. 그는 또한 효율성과 정확성을 높이기 위해 감지 기능과 함께 추적 기능을 통합하는 것이 중요하다고 강조합니다.

마무리

결론적으로, 객체 감지 및 추적을 위한 수많은 애플리케이션은 모든 산업 내에서 유연성과 창의적인 솔루션을 가능하게 합니다. Ultralytics YOLOv8로 컴퓨터 비전의 잠재력을 최대한 활용하는 데 동참하십시오. 자세한 내용은 여기에서 전체 튜토리얼을 시청하세요! 

인공 지능 및 머신 러닝의 끊임없이 진화하는 환경을 계속 탐구하면서 계속 지켜봐 주시고 커뮤니티에 참여하세요.