9 мая 2024 г.
Откройте для себя возможности обнаружения и отслеживания объектов с помощью Ultralytics YOLOv8. Мы расскажем о настройке модели, конфигурировании трекера и продемонстрируем вывод в реальном времени с помощью практических демонстраций.
Сегодня мы погружаемся в очередную главу нашего путешествия с Ultralytics YOLOv8. В этом эпизоде мы сосредоточимся на обнаружении объектов и отслеживании — фундаментальном аспекте компьютерного зрения, который открывает множество приложений в различных отраслях. Присоединяйтесь к нам, чтобы изучить возможности YOLOv8 в этой области вместе с Николаем Нильсеном.
Обнаружение и отслеживание объектов играют решающую роль в различных сценариях, от систем видеонаблюдения до промышленной автоматизации. С YOLOv8, разработанной Ultralytics, использование этих функций становится более доступным, чем когда-либо. Николай проведет нас через весь процесс, освещая ключевые моменты и демонстрируя практические примеры.
Прежде чем углубляться в тонкости обнаружения и отслеживания объектов, Николай подчеркивает универсальность YOLOv8. Будь то идентификация людей в переполненном пространстве или мониторинг объектов на производственной линии, YOLOv8 предлагает надежное решение.
Навигация по Visual Studio Code. В этом видео Николай демонстрирует, как настроить модель YOLOv8 для обнаружения и отслеживания объектов. Используя модель среднего размера, он показывает, как даже более крупные модели могут бесперебойно работать в режиме реального времени благодаря продвинутым аппаратным конфигурациям.
В области 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, отвечающие различным требованиям к отслеживанию.
После настройки модели и трекера пришло время увидеть YOLOv8 в действии. Во время этого урока мы можем увидеть, как работает программа, демонстрируя в режиме реального времени обнаружение и отслеживание объектов с использованием предварительно записанного видео. Результаты впечатляют: каждому объекту присваивается уникальный идентификатор для беспрепятственного отслеживания.
Развивая демонстрацию, мы видим, как можно переключиться на прямую трансляцию с веб-камеры, чтобы продемонстрировать возможности отслеживания в реальном времени. От обнаружения людей до идентификации объектов, YOLOv8 поддерживает согласованность отслеживания даже при движениях камеры и окклюзиях.
Отслеживание объектов по нескольким видеопотокам с использованием многопоточности идеально подходит для обработки многочисленных потоков с камер видеонаблюдения. Используя модуль threading Python с YOLOv8, каждый поток управляет отдельным экземпляром трекера, что обеспечивает эффективную фоновую обработку. Эта функция полезна и играет важную роль в расширенной аналитике.
По мере развития демонстрации Николай подчеркивает практическую значимость обнаружения и отслеживания объектов. От здравоохранения до сельского хозяйства и производства, приложения обширны и разнообразны. Он также подчеркивает важность интеграции функций отслеживания наряду с обнаружением для повышения эффективности и точности.
В заключение, бесчисленные приложения для обнаружения и отслеживания объектов обеспечивают гибкость и креативные решения в любой отрасли. Присоединяйтесь к нам, чтобы раскрыть весь потенциал компьютерного зрения с помощью Ultralytics YOLOv8. Узнайте больше и посмотрите полную версию руководства здесь!
Следите за обновлениями и присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы вместе изучать постоянно развивающийся мир искусственного интеллекта и машинного обучения.
.webp)