9 de maio de 2024
Descubra o poder da deteção e do rastreio de objectos com o Ultralytics YOLOv8 à medida que avançamos na definição do modelo, configuramos o rastreador e apresentamos a inferência em tempo real com demonstrações práticas.
Hoje, estamos a mergulhar em mais um capítulo da nossa viagem com a Ultralytics YOLOv8. Neste episódio, o nosso foco é a deteção e o rastreio de objectos, um aspeto fundamental da visão computacional que desbloqueia uma miríade de aplicações em todas as indústrias. Junte-se a nós enquanto exploramos as capacidades do YOLOv8 neste domínio, com Nicolai Nielsen.
A deteção e o seguimento de objectos desempenham papéis cruciais em vários cenários, desde os sistemas de vigilância à automação industrial. Com o YOLOv8, desenvolvido pela Ultralytics, o aproveitamento destas funcionalidades torna-se mais acessível do que nunca. Nicolai guia-nos através do processo, destacando as principais ideias e demonstrações práticas ao longo do caminho.
Antes de se debruçar sobre os meandros da deteção e seguimento de objectos, Nicolai salienta a versatilidade da YOLOv8. Quer se trate de identificar indivíduos num espaço com muita gente ou de monitorizar objectos numa linha de produção, YOLOv8 oferece uma solução robusta.
Navegando pelo código do Visual Studio. Neste vídeo, Nicolai demonstra como configurar o modelo YOLOv8 para deteção e seguimento de objectos. Aproveitando o modelo médio, ele mostra como modelos ainda maiores podem ser executados sem problemas em tempo real, graças a configurações avançadas de hardware.
No domínio da localização de objectos, a escolha do localizador certo é fundamental. Nicolai apresenta-nos o algoritmo ByteTrack, conhecido pela sua precisão e fiabilidade. Além disso, destaca a versatilidade do YOLOv8 , mencionando localizadores alternativos como o BoTSort, que satisfazem diversos requisitos de localização.
Com o modelo e o localizador configurados, é altura de ver YOLOv8 em ação. Durante este tutorial, podemos ver como o programa funciona, fornecendo uma demonstração ao vivo da deteção e seguimento de objectos utilizando um vídeo pré-gravado. Os resultados são impressionantes, sendo atribuído a cada objeto um identificador único para um seguimento perfeito.
Levando a demonstração um pouco mais longe, vemos como se pode mudar para um feed de webcam em direto para mostrar as capacidades de seguimento em tempo real. Desde a deteção de indivíduos à identificação de objectos, YOLOv8 mantém a consistência no seguimento, mesmo entre movimentos da câmara e oclusões.
O rastreio de objectos em vários fluxos de vídeo utilizando multithreading é ideal para lidar com numerosos feeds de câmaras de vigilância. Utilizando o módulo de threading do Python com o YOLOv8, cada thread gere uma instância separada do tracker, o que permite um processamento eficiente em segundo plano. Esta funcionalidade é útil e desempenha um papel importante na análise avançada
À medida que a demonstração se desenrola, Nicolai ressalta a relevância prática da detecção e rastreamento de objetos. Desde o setor de saúde até a agricultura e a indústria manufatureira, as aplicações são vastas e variadas. Ele também enfatiza a importância de integrar funcionalidades de rastreamento juntamente com a detecção para maior eficiência e precisão.
Em conclusão, as inúmeras aplicações de deteção e seguimento de objectos permitem flexibilidade e soluções criativas em qualquer indústria. Junte-se a nós para desbloquear todo o potencial da visão computacional com o Ultralytics YOLOv8. Saiba mais e assista ao tutorial completo aqui!
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