9 мая 2024 года
Откройте для себя возможности обнаружения и отслеживания объектов с помощью Ultralytics YOLOv8. Мы расскажем о настройке модели, конфигурации трекера и практических демонстрациях выводов в реальном времени.
Сегодня мы погружаемся в очередную главу нашего путешествия с Ultralytics YOLOv8. В этом эпизоде мы сосредоточимся на обнаружении и отслеживании объектов - фундаментальном аспекте компьютерного зрения, открывающем огромное количество приложений в различных отраслях. Вместе с Николаем Нильсеном мы исследуем возможности YOLOv8 в этой области.
Обнаружение и отслеживание объектов играют важнейшую роль в различных сценариях, от систем видеонаблюдения до промышленной автоматизации. С YOLOv8 на базе Ultralytics использование этих функций становится как никогда доступным. Николай проводит нас через весь процесс, подчеркивая ключевые моменты и практические демонстрации по пути.
Прежде чем углубиться в тонкости обнаружения и отслеживания объектов, Николай подчеркивает универсальность YOLOv8. Будь то идентификация людей в людном месте или мониторинг объектов на производственной линии, YOLOv8 предлагает надежное решение.
Навигация по коду Visual Studio. В этом видео Николай демонстрирует, как настроить модель YOLOv8 для обнаружения и отслеживания объектов. Используя среднюю модель, он демонстрирует, как даже большие модели могут работать без проблем в режиме реального времени благодаря расширенным аппаратным конфигурациям.
В сфере отслеживания объектов выбор правильного трекера имеет первостепенное значение. Николай знакомит нас с алгоритмом ByteTrack, известным своей точностью и надежностью. Кроме того, он подчеркивает универсальность YOLOv8, упоминая альтернативные трекеры, такие как BoTSort, удовлетворяющие разнообразным требованиям к отслеживанию.
Когда модель и трекер настроены, настало время увидеть YOLOv8 в действии. В этом учебном пособии мы увидим, как работает программа, демонстрируя вживую обнаружение и отслеживание объектов с помощью заранее записанного видео. Результаты впечатляют: каждому объекту присваивается уникальный идентификатор для беспрепятственного отслеживания.
Если сделать еще один шаг вперед, то мы увидим, как можно переключиться на прямую трансляцию с веб-камеры, чтобы продемонстрировать возможности отслеживания в реальном времени. От обнаружения людей до идентификации объектов - YOLOv8 сохраняет постоянство отслеживания даже при движении камеры и окклюзиях.
Отслеживание объектов в нескольких видеопотоках с использованием многопоточности - идеальный вариант для работы с многочисленными камерами наблюдения. При использовании модуля потоков Python в YOLOv8 каждый поток управляет отдельным экземпляром трекера, что обеспечивает эффективную фоновую обработку. Эта функция полезна и играет важную роль в продвинутой аналитике
По ходу демонстрации Николай подчеркивает практическую значимость обнаружения и отслеживания объектов. Области их применения обширны и разнообразны: от здравоохранения до сельского хозяйства и обрабатывающей промышленности. Он также подчеркивает важность интеграции функций отслеживания с функциями обнаружения для повышения эффективности и точности.
В заключение следует отметить, что бесчисленные приложения для обнаружения и отслеживания объектов обеспечивают гибкость и творческие решения в любой отрасли. Присоединяйтесь к нам и раскройте весь потенциал компьютерного зрения с помощью Ultralytics YOLOv8. Узнайте больше и посмотрите полный учебник здесь!
Следите за новостями и присоединяйтесь к нашему сообществу, поскольку мы продолжаем исследовать постоянно развивающийся ландшафт искусственного интеллекта и машинного обучения.
.webp)
