Узнай, как работают системы отслеживания компьютерного зрения, изучи популярные модели, поддерживающие отслеживание объектов, такие как YOLO11, и познакомься с их реальными применениями.
Роботы, которые могут собирать электрические детали, системы, которые ловят превышающие скорость автомобили, и умные решения для розничной торговли, которые отслеживают, как покупатели совершают покупки, - все эти инновации опираются на компьютерное зрение. Это направление искусственного интеллекта (ИИ), которое помогает машинам анализировать и понимать изображения и видео.
Например, робот должен распознавать различные детали и следить за ними, чтобы правильно собрать их вместе. Аналогично, система дорожного движения может использовать компьютерное зрение, чтобы замечать автомобили, считывать номерные знаки и определять, когда кто-то превышает скорость. Тем временем в магазинах искусственное зрение может помочь отследить, на что смотрят или что берут покупатели, и даже следить за товарными запасами.
В таких приложениях используются модели компьютерного зрения, например Ultralytics YOLO11которые поддерживают широкий спектр визуальных задач. Многие из этих задач направлены на сбор информации по одному изображению, но одна особенно интересная задача - отслеживание объектов- может быть использована для отслеживания их перемещения по серии изображений или видеокадров.
В этом руководстве мы подробно рассмотрим, как работает отслеживание объектов, и изучим реальные примеры его использования. Также мы обсудим, как модели Vision AI, такие как Ultralytics YOLO11 , поддерживают отслеживание объектов. Давай приступим!
Отслеживание объектов - это задача компьютерного зрения , которая используется для отслеживания движения объектов по видеокадрам, помогая системам отслеживать и понимать, как все меняется со временем. Это очень похоже на то, как люди могут естественным образом следить глазами за движущимся человеком или объектом, например, когда ты смотришь теннисный матч и твои глаза следят за мячом, когда он движется взад-вперед по корту.
Точно так же отслеживание объектов подразумевает использование камер и искусственного интеллекта для отслеживания движения мяча в реальном времени. Эта технология может дать зрителям дома лучшее понимание течения игры, особенно благодаря таким аналитическим показателям, как скорость, траектория и позиционирование игрока.
Хотя человеку такое визуальное отслеживание может показаться легким, когда речь идет о машинном зрении, оно включает в себя ряд шагов, управляемых моделями Vision AI. Вот простой расклад того, как работает отслеживание объектов:
Еще одна задача компьютерного зрения, поддерживаемая YOLO11 , которая тесно связана с отслеживанием объектов, - это обнаружение объектов. Давай изучим разницу между этими двумя задачами.
Обнаружение объектов подразумевает идентификацию и определение местоположения интересующих тебя объектов в пределах одного кадра изображения или видео. Например, самодвижущийся автомобиль использует обнаружение объектов, чтобы распознать знак "Стоп" или пешехода в одном кадре, снятом камерами на борту. Оно отвечает на вопросы: "Что есть на этом изображении и где оно находится?". Однако он не дает никакой информации о том, куда объект направляется дальше.
Отслеживание объектов опирается на обнаружение объектов, добавляя понимание движения во времени. Ключевое различие между этими двумя методами заключается в том, как они обрабатывают время и движение. Обнаружение объектов рассматривает каждый кадр как независимый снимок, в то время как отслеживание объектов соединяет точки между кадрами, используя прошлые данные для предсказания будущего положения объекта.
Объединив оба способа, мы сможем создать мощные системы ИИ зрения, способные в реальном времени отслеживать перемещения в динамичных средах. Например, автоматизированная система безопасности может обнаруживать людей, входящих в помещение, и непрерывно отслеживать их перемещение по кадру.
Теперь, когда мы рассмотрели разницу между обнаружением и отслеживанием объектов, давай посмотрим, как модели Ultralytics YOLO , например YOLO11, поддерживают отслеживание объектов в реальном времени.
Хотя модели YOLO сами по себе не являются алгоритмами отслеживания, они играют важную роль, обнаруживая объекты в каждом видеокадре. Как только объекты обнаружены, алгоритмы отслеживания нужны для того, чтобы присвоить им уникальные идентификаторы, позволяющие системе следить за их перемещением от кадра к кадру.
Чтобы решить эту проблему, пакетUltralytics Python легко интегрирует обнаружение объектов с популярными алгоритмами отслеживания, такими как BoT-SORT и ByteTrack. Эта интеграция позволяет пользователям запускать обнаружение и отслеживание вместе с минимальной настройкой.
При использовании моделей YOLO для слежения за объектами ты можешь выбрать, какой алгоритм слежения применить, исходя из требований твоего приложения. Например, BoT-SORT - хороший вариант для слежения за объектами, которые движутся непредсказуемо, благодаря использованию предсказания движения и глубокого обучения. ByteTrack, с другой стороны, особенно хорошо работает в многолюдных сценах, сохраняя надежное отслеживание даже тогда, когда объекты размыты или частично скрыты.
Пользовательское обучение - это процесс тонкой настройки предварительно обученной модели обнаружения объектов, например YOLO11, на определенном наборе данных, чтобы она могла распознавать объекты, которые не входят в стандартные наборы данных. Это особенно важно, когда твоей системе слежения нужно следить за нестандартными или необычными объектами.
Системы слежения полагаются на модель обнаружения, которая должна сначала распознать объект. Если модель YOLO не может обнаружить конкретный объект, например, определенный тип техники или вид диких животных, алгоритм слежения не сможет за ним проследить.
Вот почему пользовательское обучение очень важно: оно гарантирует, что модель обнаружения сможет точно идентифицировать объекты, которые ты хочешь отслеживать.
Также важно помнить, что в ходе этого процесса настраивается только модель обнаружения. Алгоритмы отслеживания, такие как BoT-SORT или ByteTrack, не настраиваются - они просто используют результаты модели YOLO для отслеживания обнаруженных объектов по кадрам.
Теперь, когда мы лучше понимаем, что такое отслеживание объектов и как оно работает, давай изучим несколько реальных приложений, где эта технология оказывает влияние.
Системы оценки скорости, созданные на основе компьютерного зрения, зависят от таких задач, как обнаружение и отслеживание объектов. Эти системы призваны вычислить, с какой скоростью движется объект - будь то автомобиль, велосипедист или даже человек. Эта информация крайне важна для множества приложений, от управления дорожным движением до контроля безопасности и промышленной автоматизации.
Используя такую модель, как Ultralytics YOLO11, можно обнаруживать и отслеживать объекты по видеокадрам. Анализируя, насколько далеко объект перемещается за определенный промежуток времени, система может оценить его скорость.
Производственные процессы могут быть быстро меняющимися и очень сложными, поэтому сложно отслеживать каждый предмет, который производится вручную. Слежение за объектами - хорошее решение для автоматизации контроля за продукцией на каждом этапе производства. Оно может помочь фабрикам поддерживать высокий уровень точности и эффективности, не замедляя работу.
От подсчета продуктов на конвейере до выявления дефектов или проверки правильности сборки - отслеживание объектов обеспечивает наглядность и контроль над задачами, которые в противном случае отнимали бы много времени или были бы сопряжены с ошибками. Эта технология особенно важна в таких крупносерийных отраслях, как пищевая промышленность, электроника и упаковка, где скорость и точность имеют решающее значение.
Каждый день бесчисленное количество покупателей входит и выходит из розничных магазинов, и понимание их поведения является ключом к улучшению как покупательского опыта, так и эффективности бизнеса. Отслеживание объектов позволяет ритейлерам следить за пешеходным трафиком, измерять время пребывания в магазине и анализировать паттерны движения - и все это без использования инвазивных или ручных методов.
Отслеживая людей, когда они входят, выходят и перемещаются по магазину, предприятия могут получить информацию о часах пик, популярных зонах и даже длине очередей. На основе этих данных можно принимать решения по подбору персонала, планировке магазина и размещению инвентаря, что в конечном итоге приведет к повышению эффективности работы и росту продаж.
От розничных магазинов до заводских цехов - отслеживание объектов используется во всех видах промышленности для повышения таких факторов, как эффективность, безопасность и общий опыт. Вот несколько основных преимуществ, которые может дать отслеживание объектов в различных отраслях:
Хотя эти преимущества подчеркивают, как отслеживание объектов положительно влияет на различные сценарии использования, важно также рассмотреть проблемы, связанные с его реализацией. Давай подробнее рассмотрим некоторые ограничения, связанные с отслеживанием объектов:
Отслеживание объектов - это задача компьютерного зрения, позволяющая машинам следить за перемещением объектов во времени. Она используется в самых разных реальных сценариях - от оценки скорости автомобиля и подсчета изделий на сборочной линии до анализа движений игроков в спорте.
Благодаря моделям Vision AI, таким как YOLO11 , и алгоритмам отслеживания, таким как BoT-SORT и ByteTrack, отслеживание объектов стало быстрее, умнее и доступнее в разных отраслях. По мере развития технологии отслеживания объектов она помогает системам становиться более интеллектуальными, эффективными и отзывчивыми - по одному кадру за раз.
Хочешь узнать больше о компьютерном зрении и искусственном интеллекте? Изучи наш репозиторий на GitHub, общайся с нашим сообществом и ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свой проект по компьютерному зрению. Если ты изучаешь такие инновации, как ИИ в производстве и компьютерное зрение в автомобильной промышленности, посети страницы наших решений, чтобы узнать больше.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI