23 апреля 2025 г.
Узнайте, как Ultralytics YOLO11 упрощает подсчет объектов на основе регионов для таких секторов, как розничная торговля, транспорт и безопасность, обеспечивая аналитику Vision AI в реальном времени.
Подсчет объектов может показаться простым, но в оживленных местах, таких как дороги, магазины или склады, он может быстро стать реальной проблемой. В течение многих лет подсчет объектов выполнялся в основном вручную. Часы были потрачены на подсчет транспортных средств, отслеживание посещаемости магазинов или мониторинг движения в целях безопасности. Однако этот подход отнимает много времени, подвержен ошибкам и плохо масштабируется.
Именно здесь в игру вступает искусственный интеллект (ИИ), в частности компьютерное зрение. Компьютерное зрение — это подобласть ИИ, которая занимается обработкой визуальных данных, аналогично людям. Одним из его ключевых применений является подсчет объектов, который помогает автоматически обнаруживать и отслеживать объекты в данной области.
Как правило, подсчет объектов ограничивается простым суммированием количества элементов; он не показывает, где находятся эти объекты. Подсчет на основе регионов или использование регионов подсчета решает эту проблему, фокусируясь на конкретных областях внутри изображения. Он предоставляет более подробную информацию и помогает отслеживать движение более осмысленным образом.
Ultralytics YOLO11 — это модель компьютерного зрения, которая поддерживает различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение и отслеживание объектов, которые можно использовать для подсчета объектов на основе регионов. В этой статье мы рассмотрим, как Ultralytics YOLO11 можно использовать для подсчета объектов в регионе, ее реальные приложения и основные преимущества. Давайте начнем!
Обнаружение и подсчет объектов на изображении может рассказать нам не так много, особенно в таких местах, как аэропорты или торговые центры, где люди могут скапливаться в нескольких регионах в одном кадре. Более важна такая информация, как точное местонахождение этих объектов и сколько из них проходит через определенные регионы.
Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, можно легко использовать для таких приложений компьютерного зрения. Назначая зоны ключевым местам, таким как посадочные ворота или залы ожидания, YOLO11 можно использовать для подсчета только объектов в этом конкретном пространстве. Перемещаемые регионы также можно использовать для поиска количества объектов в разных регионах в режиме реального времени.
Ultralytics YOLO11 может сделать этот процесс простым и эффективным. Он может помочь в обнаружении объектов, отслеживании их перемещения и подсчете их на основе зон, в которые они входят или выходят. Что делает YOLO11 особенно эффективным, так это его способность предоставлять результаты в режиме реального времени без ущерба для точности. Он также поддерживает отслеживание нескольких объектов в каждой определенной зоне, помогая системам подсчитывать и классифицировать различные объекты одновременно.
Ultralytics предоставляет простые в использовании решения, демонстрирующие передовые варианты использования моделей YOLO. К ним относятся решения для реальных задач, такие как подсчет объектов, подсчет объектов в движущихся областях, размытие и оценка скорости.
Настройка и запуск решения Ultralytics для подсчета объектов на основе регионов — простая и понятная задача. Это позволяет пользователям сосредоточиться на анализе данных, а не на сложных конфигурациях.
В основе решения для подсчета объектов на основе регионов лежит использование YOLO11 для обнаружения объектов в каждом кадре видео. Затем результаты обнаружения передаются через алгоритм отслеживания (например, BoT-SORT или ByteTrack) для присвоения каждому объекту уникального идентификатора на протяжении всех кадров.
После обнаружения и отслеживания объектов система проверяет, пересекаются ли они с какими-либо предопределенными областями (многоугольниками, прямоугольниками или линиями). Если это происходит, объекты подсчитываются на основе их входа или перемещения через эти зоны.
Вот некоторые другие ключевые особенности решения Ultralytics для подсчета объектов на основе регионов:
Чтобы начать работу с решением Ultralytics для подсчета на основе регионов, ознакомьтесь с официальной документацией Ultralytics, в которой пошагово описано, как использовать YOLO11 для подсчета объектов в областях.
Если у вас возникнут какие-либо проблемы при настройке решения, вот несколько советов, которые следует учитывать:
Теперь, когда у нас есть лучшее понимание того, как использовать Ultralytics YOLO11 для подсчета объектов на основе регионов, давайте рассмотрим некоторые реальные примеры его применения.
Подсчет объектов на основе регионов может легко ответить на вопросы, связанные с тем, где клиенты проводят больше всего времени в магазине. YOLO11 может помочь розничным торговцам отслеживать модели перемещения в ключевых местах, таких как выходы, кассы и секции с продуктами, представляющими большой интерес. Вместо простого измерения общего потока посетителей, этот подход, основанный на регионах, предоставляет информацию о том, сколько клиентов посещают определенные области.
Использование решения Ultralytics помогает розничным торговцам, устраняя необходимость в ручном кодировании или сложных процессах настройки. Розничные торговцы могут легко отмечать различные секции магазина для отслеживания перемещения клиентов и потока посетителей с помощью многоугольников или прямоугольных линий.
Затем YOLO11 может обнаруживать объекты, отслеживать их перемещение и обновлять счетчики в режиме реального времени, когда люди входят или покидают этот регион. Это помогает розничным торговцам понимать поток клиентов, измерять вовлеченность и принимать решения на основе данных.
В городах всегда оживленное движение: автомобили вливаются в автомагистрали, останавливаются на светофорах и выстраиваются в очередь на оживленных перекрестках. Управление дорожным движением является важной частью обеспечения безопасности дорог и бесперебойного движения. R
Подсчет объектов на основе регионов с помощью YOLO11 может поддерживать это, разделяя дороги на секции, такие как перекрестки или полосы для оплаты проезда. Команды управления дорожным движением могут отслеживать количество транспортных средств в каждом регионе в режиме реального времени. Эти оперативные данные позволяют быстрее реагировать, улучшить планирование дорожного движения и обеспечить более плавный общий поток.
Интересным примером использования этого является ситуация с пунктами взимания платы за проезд, которые могут быстро переполняться, если их не контролировать должным образом. С помощью решения Ultralytics для подсчета на основе регионов можно отслеживать каждую полосу для оплаты проезда отдельно.
Вместо того чтобы контролировать весь трафик сразу, система фокусируется только на транспортных средствах, проезжающих по определенным полосам. Когда автомобили въезжают или выезжают, YOLO11 может мгновенно подсчитывать их, помогая операторам отслеживать, какие полосы становятся загруженными.
Подсчет животных может быть затруднен, особенно когда они перемещаются стадами в узких пространствах. Несколько пропущенных подсчетов здесь и там могут привести к проблемам с кормлением, проверками здоровья или фермерскими записями. Для фермеров крайне важно поддерживать точные цифры, не замедляя при этом процесс.
Ultralytics YOLO11 значительно упрощает этот процесс. Фермеры могут использовать его для создания пользовательских зон отслеживания, будь то широкие ворота, узкая тропа или изогнутый загон. В пределах этих зон модель обнаруживает животных в режиме реального времени, отмечает их ограничивающими рамками и отслеживает их перемещение. Например, она может быстро и точно подсчитывать большие стада овец или коз, когда они перемещаются по огороженному коридору без каких-либо ручных усилий.
Многолюдные общественные места могут перейти от пустых к переполненным за считанные минуты. В метро, аэропортах или на концертах слишком большое количество людей в одном месте может замедлить движение и создать угрозу безопасности. Мониторинг пешеходного трафика в режиме реального времени дает властям возможность заблаговременно выявлять скопления людей и действовать до того, как ситуация выйдет из-под контроля.
В частности, подсчет на основе регионов с использованием YOLO11 позволяет отслеживать перемещение по определенным зонам, таким как входные ворота, платформы или зоны ожидания, а не отслеживать всех, кто находится в поле зрения. Это позволяет группам безопасности сосредоточиться на моделях перемещения, быстро выявлять точки скопления людей и принимать более эффективные оперативные решения, начиная от изменений в расписании и заканчивая развертыванием персонала.
Подсчет объектов на основе регионов с помощью Ultralytics YOLO11 делает отслеживание объектов в определенных областях более эффективным и точным. Будь то розничная торговля, управление дорожным движением или общественная безопасность, этот подход, основанный на Vision AI, помогает предприятиям и городским планировщикам принимать более эффективные решения, подкрепленные данными. Автоматизация подсчета снижает ручной труд и повышает общую эффективность.
В будущем ИИ и компьютерное зрение, вероятно, сделают подсчет объектов еще более интеллектуальным. Мы можем ожидать повышения точности, адаптивного обучения для работы в различных средах и интеграции с системами автоматизации и IoT (Интернета вещей). Такая интеллектуальная автоматизация формирует будущее управления пространствами, людьми и движением.
Узнайте больше об ИИ в нашем репозитории GitHub и станьте частью нашего растущего сообщества. Изучите достижения в области ИИ в автомобилях и компьютерного зрения в сельском хозяйстве. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и воплотите в жизнь свои проекты Vision AI.
.webp)