23 апреля 2025 г.
Узнайте, как Ultralytics YOLO11 упрощает подсчет объектов по регионам для таких отраслей, как розничная торговля, дорожное движение и безопасность, позволяя получать информацию в режиме реального времени с помощью искусственного интеллекта.
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 на помощь приходит искусственный интеллект (ИИ), в частности компьютерное зрение. Компьютерное зрение - это область ИИ, которая занимается обработкой визуальных данных, подобно человеку. Одно из ключевых применений этой области - подсчет объектов, который помогает автоматически detect и track объекты в заданной области.
Как правило, подсчет объектов сводится к простому подсчету их количества; он не показывает, где эти объекты находятся. Подсчет по регионам или использование подсчета регионов решает эту проблему, фокусируясь на определенных областях изображения. Это позволяет получить более подробную информацию и track движение более осмысленно.
Ultralytics YOLO11 это модель компьютерного зрения, которая поддерживает различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение и отслеживание объектов, и может быть использована для подсчета объектов в регионе. В этой статье мы рассмотрим, как Ultralytics YOLO11 может быть использована для подсчета объектов в регионе, ее реальное применение 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 , могут быть легко использованы для таких приложений. Назначив зоны для ключевых мест, таких как выходы на посадку или залы ожидания, YOLO11 можно использовать для подсчета только объектов в этом конкретном пространстве. Подвижные области также можно использовать для подсчета количества объектов в различных областях в режиме реального времени.
Ultralytics YOLO11 может сделать этот процесс простым и эффективным. Оно помогает обнаруживать объекты, отслеживать их перемещение и подсчитывать их в зависимости от зон, в которые они входят или выходят. Что делает YOLO11 особенно эффективным, так это его способность выдавать 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 предлагает простые в использовании решения, демонстрирующие передовые примеры использования моделей YOLO . Среди них такие реальные решения, как подсчет объектов, подсчет объектов в подвижных областях, размытие и оценка скорости.
Настройка и запуск решения Ultralytics для подсчета объектов на основе регионов просты и понятны. Это позволяет пользователям сосредоточиться на анализе, а не на сложных конфигурациях.
Решение для подсчета объектов на основе регионов использует YOLO11 для detect объектов в каждом кадре видео. Затем эти обнаружения проходят через алгоритм отслеживания (например, BoT-SORT или ByteTrack) для присвоения последовательных идентификаторов каждому объекту в разных кадрах.
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 объектов в регионах, вы можете ознакомиться с официальной документацией Ultralytics , в которой пошагово описано, как использовать YOLO11 для подсчета объектов в регионах.
Если у вас возникнут какие-либо проблемы при настройке решения, вот несколько советов, которые следует учитывать:
Теперь, когда мы лучше понимаем, как использовать Ultralytics YOLO11 для подсчета объектов по регионам, давайте рассмотрим некоторые реальные приложения, для которых он может быть использован.
Подсчет объектов по регионам позволяет легко ответить на вопросы, связанные с тем, где покупатели проводят большую часть времени в магазине. YOLO11 может помочь ритейлерам track характер движения в ключевых местах, таких как точки выхода, кассы и секции с наиболее интересными товарами. Вместо того чтобы просто измерять общий пешеходный трафик, этот подход, основанный на регионах, позволяет понять, сколько покупателей посещают определенные зоны.
Использование решения Ultralytics помогает ритейлерам избавиться от необходимости ручного кодирования или сложных процессов настройки. Ритейлеры могут легко маркировать различные секции магазина для track движения покупателей и пешеходного трафика с помощью многоугольников или прямоугольных линий.
YOLO11 может detect объекты, track их перемещение и обновлять данные в режиме реального времени по мере того, как люди входят или выходят из этого региона. Это помогает ритейлерам понять поток покупателей, измерить вовлеченность и принять решения, основанные на 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 позволяет разделить дорожное полотно на участки, например, перекрестки или платные полосы. Группы управления дорожным движением могут отслеживать количество автомобилей в каждом регионе в режиме реального времени. Эти данные в реальном времени позволяют быстрее реагировать на ситуацию, лучше планировать движение и обеспечивать более плавный общий поток.
Интересный пример использования этого решения - платные участки, которые могут быстро стать переполненными, если за ними нет должного контроля. С помощью решения Ultralytics для регионального подсчета каждая платная полоса может отслеживаться отдельно. I
Вместо того чтобы следить за всем движением сразу, система фокусируется только на автомобилях, проезжающих по определенным полосам. Когда автомобили въезжают или выезжают, YOLO11 мгновенно подсчитывает их количество, помогая операторам track , какие полосы движения наиболее загружены.
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 делает этот процесс гораздо более плавным. Фермеры могут использовать ее для создания индивидуальных зон слежения, будь то широкие ворота, узкая тропинка или изогнутый загон. В этих зонах модель обнаруживает животных в режиме реального времени, помечает их ограничительными рамками и отслеживает их перемещение. Например, она может быстро и точно подсчитать большие стада овец или коз, когда они проходят через огороженный коридор, 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 по регионам с помощью YOLO11 позволяет отслеживать движение в определенных зонах, таких как входные ворота, платформы или зоны ожидания, а не следить за всеми, кто находится в поле зрения. Это позволяет командам безопасности сосредоточиться на моделях движения, быстро выявлять места скопления людей и принимать более эффективные оперативные решения, начиная с изменения расписания и заканчивая распределением персонала.
Подсчет объектов по регионам 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 искусственном интеллекте Vision, помогает предприятиям и градостроителям принимать более эффективные решения, основанные на данных. Автоматизация подсчета сокращает ручные усилия 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.
