Нажав кнопку "Принять все файлы cookie", вы соглашаетесь с сохранением файлов cookie на вашем устройстве для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и помощи в наших маркетинговых усилиях. Дополнительная информация
Настройки файлов cookie
Нажав кнопку "Принять все файлы cookie", вы соглашаетесь с сохранением файлов cookie на вашем устройстве для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и помощи в наших маркетинговых усилиях. Дополнительная информация
Сегодня камеры повсюду - в магазинах, офисах, на улицах и в общественных местах - фиксируют моменты, которые могут дать ответы на важные вопросы. Визуальные данные с этих камер позволяют получить полезную информацию о различных аспектах нашей повседневной жизни, таких как движение транспорта, поведение толпы, состояние окружающей среды и даже движения и взаимодействия отдельных людей. Однако просматривать все эти видео вручную невозможно, и зачастую важные сведения остаются незамеченными.
Передовые технологии искусственного интеллекта, такие как компьютерное зрение, способны вывести анализ визуальных данных на новый уровень. Она упрощает сложные задачи, превращая необработанные кадры в четкие и действенные выводы. Выявление закономерностей, отслеживание действий или улучшение процессов - все это ускоряет и делает более точным. Для предприятий это означает сокращение времени на ручную работу и принятие более разумных и эффективных решений.
В частности, Ultralytics YOLO11 - это передовая модель компьютерного зрения, которая упрощает такие задачи, как обнаружение объектов, оценка положения, отслеживание и классификация изображений в режиме реального времени. Разработанная для пользователей с разным уровнем технического опыта, она позволяет любому человеку легко извлекать ценные сведения из своих изображений и видео.
Интерфейс командной строки - это простой инструмент, позволяющий взаимодействовать с компьютером путем ввода простых текстовых команд. Вы можете напрямую взаимодействовать с системой через CLI, чтобы быстро выполнять задачи, не прибегая к громоздкому программному обеспечению или сложным интерфейсам. Это чистый и эффективный способ выполнения задач, особенно для тех, кто хочет получить результат без лишних действий.
CLI также обеспечивает быстрый и эффективный способ выполнения повторяющихся задач. Созданная команда может быть легко повторно использована при необходимости, что упрощает рабочие процессы и минимизирует ручные усилия.
Что касается компьютерного зрения, вы можете использовать Ultralytics YOLO11 через CLI, чтобы легко анализировать видео или отслеживать объекты; для этого не требуется специальных знаний. Например, с помощью всего нескольких строк команд можно подсчитать, сколько людей присутствует на видео, и получить быстрые и точные результаты для отслеживания активности.
Рис. 1. Подсчет людей для точного отслеживания и анализа.
Обзор решений Ultralytics YOLO11
Пакет Ultralytics Python содержит встроенные решения на базе YOLO11 для решения реальных задач в сфере розничной торговли, транспорта, безопасности и спорта. Запуская эти решения из командной строки, компании могут быстро упростить сложные задачи и получить полезные сведения.
Вот краткий обзор некоторых решений, которые предлагает Ultralytics:
Подсчет объектов: Автоматически подсчитывайте объекты в видеороликах или прямых трансляциях, например автомобили на дорогах или складские запасы, для отслеживания активности или управления запасами.
Управление очередью: Отслеживайте длину очереди в режиме реального времени, чтобы повысить эффективность обслуживания и сократить время ожидания клиентов.
Система охранной сигнализации: Обнаруживает необычные движения или несанкционированные объекты в запретных зонах и включает оповещения для повышения безопасности.
Оценка скорости: Измерение скорости движения транспортных средств или спортсменов на видео для улучшения управления дорожным движением или анализа спортивных результатов.
Это лишь некоторые из универсальных решений, которые предлагает Ultralytics. Чтобы изучить весь спектр доступных опций, вы можете обратиться к официальной документации Ultralytics.
Разблокируйте решения Ultralytics YOLO11 с помощью CLI
Работа с решениями Ultralytics YOLO11 проста и не требует технических знаний. Всего за несколько простых шагов вы сможете начать анализировать изображения и видео и получать значимые выводы.
Сначала откройте интерфейс командной строки на своем компьютере. В Windows просто найдите "Командную строку" в меню "Пуск". В macOS или Linux вы можете найти приложение Terminal в вашей системе. Далее установите пакет Ultralytics Python с помощью команды: `pip install ultralytics`.
Все готово! Пакет Ultralytics Python автоматически настраивает все за вас, поэтому нет необходимости в сложных конфигурациях или дополнительных инструментах. После установки вы можете приступать к изучению его возможностей.
Пакет Ultralytics Python позволяет гибко настраивать его функции в соответствии с вашими потребностями. Вы можете выбрать модель, основанную на специфике вашего приложения, для получения быстрых результатов или более детального анализа. Кроме того, результаты могут отображаться в реальном времени, пока система обрабатывает данные, или сохраняться для последующего просмотра в зависимости от ваших предпочтений.
Превращение визуальных данных в действенные истории
После того как YOLO11 настроен, вы готовы изучить, как он может превратить необработанные визуальные данные в содержательные выводы. Чтобы продемонстрировать его возможности, давайте рассмотрим практический пример: анализ видеозаписи движения на шоссе для создания тепловой карты.
Тепловые карты - отличный способ визуализировать транспортные потоки и выявить зоны с высокой и низкой активностью. Выявляя закономерности движения, они позволяют принимать более разумные решения и эффективнее планировать решение повседневных задач по организации дорожного движения.
Рис. 2. Кадр из примера входного видео для анализа реального трафика.
Чтобы начать работу, с помощью простой команды в CLI можно указать местоположение видеофайла в системе, и решение проанализирует видео для обнаружения и отслеживания объектов, создав тепловую карту с цветовой кодировкой. Более теплые цвета показывают области с повышенной активностью, в то время как более холодные цвета выделяют менее активные области. В руководстве по решению Ultralytics Heatmaps приведены наглядные примеры этих команд, что упрощает настройку и запуск решения в соответствии с вашими потребностями.
Как тепловые карты позволяют принимать более разумные решения
Как показано ниже, тепловая карта для примера входного кадра дает четкое представление о транспортном потоке, выделяя области с заторами и более плавным движением. Эти данные невероятно полезны для управления движением, позволяя планировщикам перенаправлять транспортные средства, улучшать расположение парковок и более эффективно использовать дорожное полотно.
Рис. 3. Тепловая карта транспортного потока, созданная с помощью YOLO11. Изображение автора.
Визуализируя схемы движения, тепловые карты позволяют выявить узкие места или проблемные зоны и найти способы повышения эффективности. Они также позволяют выявить такие важные детали, как внезапные смены полос движения или замедления, которые могут указывать на риски для безопасности. Решение этих проблем помогает снизить количество несчастных случаев и сделать дороги более безопасными и надежными. В целом тепловые карты позволяют получить информацию, необходимую для улучшения управления дорожным движением и повышения безопасности на дорогах для всех.
Создание приложений компьютерного зрения с помощью решений Ultralytics
Решения Ultralytics YOLO11 могут использоваться для решения повседневных задач в различных отраслях, повышая эффективность и улучшая процесс принятия решений. Давайте подробно остановимся на некоторых из них.
Оптимизация розничной торговли с помощью YOLO11
Управление розничным магазином в часы пик может показаться непосильной задачей. Иногда сотрудникам приходится вручную отслеживать поток покупателей, что приводит к переполненным проходам и нехватке персонала на кассах. Используя YOLO11, Ultralytics предлагает простое решение для подсчета покупателей, входящих и выходящих из магазина, помогая менеджерам корректировать расстановку персонала в соответствии со спросом без догадок.
YOLO11 поможет улучшить управление парковкой
Управление парковкой может быть очень сложным, когда трудно найти свободные места. Традиционные методы, такие как ручной мониторинг, часто не справляются с задачей в часы пик. Использование YOLO11 может стать отличным способом предоставления информации о свободных местах на парковке в режиме реального времени. Компьютерное зрение поможет эффективно направлять водителей и сократить ненужные задержки.
Кроме того, несанкционированные автомобили, занимающие зарезервированные места, могут вызывать опасения в плане безопасности. С помощью YOLO11 и системы ANPR (автоматическое распознавание номерных знаков) эти нарушения могут быть обнаружены и оперативно устранены, обеспечивая безопасность запретных зон. Кроме того, анализируя схемы движения на парковке, можно минимизировать узкие места, создавая лучшие условия для водителей.
Рис. 4. Интеллектуальное управление парковкой с помощью YOLO11.
Оптимизация сельскохозяйственных операций с помощью YOLO11
Еще одно интересное решение Ultralytics связано с подсчетом объектов в определенных регионах. Оно может быть использовано для того, чтобы помочь фермерам более эффективно управлять крупномасштабными операциями. Например, оно позволяет анализировать записи с беспилотников для мониторинга посевов или поголовья скота в определенных районах, что облегчает раннее обнаружение таких проблем, как вспышки вредителей или очаги заболеваний. Это позволяет фермерам оперативно принимать меры по защите урожая и сокращению потерь.
Рис. 5. Использование компьютерного зрения для обнаружения жуков.
Преимущества использования решений Ultralytics YOLO11
Вот несколько уникальных преимуществ, которые демонстрируют положительное влияние решений Ultralytics YOLO11 на различные рабочие процессы:
Улучшает распределение ресурсов: YOLO11 поможет определить, где ресурсы наиболее необходимы, например, направить персонал в более загруженные зоны или скорректировать планировку для повышения эффективности.
Сокращение эксплуатационных расходов: Автоматизация видеоанализа снижает зависимость от ручного труда, экономит время и сокращает расходы, обеспечивая бесперебойную работу.
Выявляет скрытые возможности: Он позволяет выявить тенденции и закономерности, которые могут быть упущены, например неиспользуемые площади или шансы улучшить взаимодействие с клиентами.
Упрощает обмен данными: Подробные визуальные результаты позволяют легко делиться информацией между командами, обеспечивая единую позицию для лучшей координации.
Основные выводы
Ultralytics YOLO11 предлагает передовые технологии в удобной для пользователя форме, упрощая задачи анализа изображений и видео, чтобы ими мог легко воспользоваться любой человек, независимо от технических знаний. Благодаря своей гибкости YOLO11 может применяться в различных отраслях, включая розничную торговлю, городское планирование, спорт и безопасность на рабочем месте.
Предприятия могут использовать его для решения проблем, получения ценных сведений и оптимизации повседневной деятельности. Простая настройка, гибкие опции и понятные результаты делают его эффективным инструментом для превращения визуальных данных в практические выводы.
