Узнай, как Ultralytics YOLO11 упрощает подсчет объектов по регионам для таких отраслей, как розничная торговля, дорожное движение и безопасность, позволяя в реальном времени получать информацию с помощью Vision AI.
Подсчет объектов может показаться простым делом, но в оживленных местах, таких как дороги, магазины или склады, он может быстро превратиться в самую настоящую проблему. На протяжении многих лет подсчет объектов велся в основном вручную. Часы уходили на подсчет автомобилей, отслеживание количества людей, входящих и выходящих из магазинов, или наблюдение за движением в целях безопасности. Однако такой подход отнимает много времени, чреват ошибками и не очень хорошо масштабируется.
Именно здесь в игру вступает искусственный интеллект (ИИ), в частности компьютерное зрение. Компьютерное зрение - это подобласть ИИ, которая занимается обработкой визуальных данных, подобно человеку. Одно из его ключевых применений - подсчет объектов, который помогает автоматически обнаруживать и отслеживать объекты в заданной области.
Обычно подсчет объектов сводится к простому подсчету количества предметов; он не показывает, где эти предметы находятся. Подсчет по регионам, или подсчет по областям, решает эту проблему, фокусируясь на определенных областях изображения. Это дает более подробную информацию и помогает отследить движение более осмысленно.
Ultralytics YOLO11 Это модель компьютерного зрения, поддерживающая различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение и отслеживание объектов, которая может быть использована для подсчета объектов в регионе. В этой статье мы рассмотрим, как Ultralytics YOLO11 можно использовать для подсчета объектов в пределах региона, ее реальное применение и основные преимущества. Давай приступим!
Обнаружение и подсчет объектов на изображении может рассказать нам лишь о многом, особенно в таких местах, как аэропорты или торговые центры, где люди могут толпиться в нескольких областях на одном кадре. Более важными являются такие сведения, как то, где именно находятся эти объекты и сколько их проходит через определенные области.
Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11 , могут быть легко использованы для таких приложений компьютерного зрения. Назначив зоны ключевым местам, например выходам на посадку или залам ожидания, YOLO11 можно использовать для подсчета только тех объектов, которые находятся в данном конкретном пространстве. Подвижные области также можно использовать для поиска количества объектов в разных регионах в режиме реального времени.
Ultralytics YOLO11 может сделать этот процесс простым и эффективным. Она поможет обнаружить объекты, отследить их перемещение и подсчитать их в зависимости от зон, в которые они входят или выходят. Что делает YOLO11 особенно эффективным, так это его способность выдавать результаты в реальном 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, которые демонстрируют передовые варианты 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 по регионам просты и понятны. Это позволяет пользователям сосредоточиться на анализе, а не на сложных конфигурациях.
За кулисами решение по подсчету объектов на основе регионов использует YOLO11 для обнаружения объектов в каждом кадре видео. Затем эти обнаружения проходят через алгоритм отслеживания (например, BoT-SORT или ByteTrack), чтобы присвоить последовательные идентификаторы каждому объекту в разных кадрах.
Как только объекты обнаружены и отслежены, система проверяет, пересекаются ли они с какой-либо из заранее заданных областей (многоугольники, прямоугольники или линии). Если да, то их подсчитывают, исходя из того, что они попадают в эти зоны или перемещаются по ним.
Вот еще несколько ключевых особенностей решения Ultralytics для подсчета объектов по регионам:
Чтобы начать работу с решением Ultralytics для подсчета объектов в регионах, ты можешь заглянуть в официальную документацию Ultralytics , в которой пошагово рассказывается, как использовать YOLO11 для подсчета объектов в регионах.
Если у тебя возникнут проблемы при настройке решения, то вот несколько советов, которые стоит иметь в виду:
Теперь, когда мы лучше понимаем, как использовать Ultralytics YOLO11 для подсчета объектов по регионам, давай изучим некоторые реальные приложения, для которых его можно использовать.
Подсчет объектов по регионам может легко ответить на вопросы, связанные с тем, где покупатели проводят большую часть своего времени в магазине. YOLO11 может помочь ритейлерам отследить характер движения в ключевых местах, таких как точки выхода, кассы и секции с товарами, вызывающими повышенный интерес. Вместо того чтобы просто измерять общий пешеходный трафик, такой подход, основанный на регионах, позволяет понять, сколько покупателей посещают конкретные зоны.
Использование решения Ultralytics помогает ритейлерам, избавляя их от необходимости ручного кодирования или сложных процессов настройки. Ритейлеры могут легко размечать различные секции магазина, чтобы отслеживать перемещение покупателей и пешеходный трафик, используя полигоны или прямоугольные линии.
Затем YOLO11 может обнаруживать объекты, отслеживать их перемещение и обновлять подсчеты в реальном времени, когда люди входят или выходят из этого региона. Это помогает ритейлерам понимать поток покупателей, измерять вовлеченность и принимать решения на основе данных.
В городах всегда оживленное движение: машины вливаются в магистрали, останавливаются на светофорах и выстраиваются на оживленных перекрестках. Управление движением - важнейшая часть обеспечения безопасности на дорогах и бесперебойного движения. R
Подсчет объектов на основе регионов с помощью YOLO11 может поддержать эту идею, разделив дорожное полотно на участки, например перекрестки или платные полосы. Команды по организации дорожного движения 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 сделать общий поток более плавным.
Интересным примером такого использования являются платные участки, которые могут быстро стать переполненными, если за ними не следить должным образом. С помощью решения Ultralytics для регионального подсчета каждая платная полоса может отслеживаться отдельно. I
Вместо того чтобы следить за всем трафиком сразу, система фокусируется только на автомобилях, проезжающих по определенным полосам. Когда машины въезжают или выезжают, YOLO11 может мгновенно их подсчитать, помогая операторам отслеживать, какие полосы движения становятся более загруженными.
Считать животных может быть непросто, особенно когда они перемещаются стадами по тесному пространству. Несколько пропущенных подсчетов тут и там могут привести к проблемам с кормлением, проверкой здоровья или ведением учета на ферме. Для фермеров очень важно поддерживать точные цифры, не замедляя работу.
Ultralytics YOLO11 делает этот процесс гораздо более плавным. Фермеры могут использовать ее для создания пользовательских зон слежения, будь то широкие ворота, узкая тропинка или изогнутый загон. В пределах этих зон модель обнаруживает животных в реальном времени, помечает их ограничительными рамками и отслеживает их перемещение. Например, она может быстро и точно подсчитать большие стада овец или коз, пока они движутся через огороженный коридор, без каких-либо ручных усилий.
Переполненные общественные места могут в считанные минуты превратиться из пустых в забитые. В метро, аэропортах или на концертах слишком большое количество людей в одном месте может замедлить движение и создать проблемы с безопасностью. Мониторинг пешеходного движения в режиме реального времени дает властям возможность заблаговременно заметить скопление людей и принять меры, пока ситуация не вышла 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 закономерностях движения, быстро выявлять места скопления людей и принимать более эффективные оперативные решения, начиная от изменения расписания и заканчивая расстановкой 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 уменьшает ручные усилия и повышает общую эффективность.
В будущем ИИ и компьютерное зрение, скорее всего, сделают подсчет объектов еще умнее. Мы можем ожидать повышения точности, адаптивного обучения для работы в различных условиях, а также интеграции с системами автоматизации и IoT (Интернет вещей). Такая умная автоматизация формирует будущее управления пространством, людьми и движением.
Узнай больше об искусственном интеллекте в нашем репозитории на GitHub и стань частью нашего растущего сообщества. Изучи достижения в области ИИ в автомобилях и компьютерного зрения в сельском хозяйстве. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования и воплоти в жизнь свои проекты Vision AI.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
