Нажав кнопку "Принять все файлы cookie", вы соглашаетесь с сохранением файлов cookie на вашем устройстве для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и помощи в наших маркетинговых усилиях. Дополнительная информация
Настройки файлов cookie
Нажав кнопку "Принять все файлы cookie", вы соглашаетесь с сохранением файлов cookie на вашем устройстве для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и помощи в наших маркетинговых усилиях. Дополнительная информация
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 делом, но в оживленных местах, таких как дороги, магазины или склады, он может быстро превратиться в настоящую проблему. В течение многих лет подсчет объектов производился в основном вручную. Часы уходили на подсчет автомобилей, отслеживание количества людей, входящих и выходящих из магазинов, или мониторинг движения в целях безопасности. Однако такой подход отнимает много времени, чреват ошибками 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 обнаруживать и отслеживать 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 дает более подробную информацию и помогает отследить 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 на основе региона. В этой статье мы рассмотрим, как Ultralytics YOLO11 может быть использована для подсчета объектов в регионе, ее реальное применение и основные преимущества. Давайте начнем!
Обзор подсчета объектов в регионах
Обнаружение и подсчет объектов на изображении может рассказать нам лишь о многом, особенно в таких местах, как аэропорты или торговые центры, где люди могут скапливаться в нескольких областях на одном кадре. Более важными являются сведения о том, 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. 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.
Рис. 1. Пример использования YOLO для подсчета игроков по регионам в спорте.
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.
Использование Ultralytics YOLO11 для подсчета объектов в регионах
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 обнаружения 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 какой-либо из заранее определенных областей (многоугольники, прямоугольники или линии). Если да, то они подсчитываются на основе их входа или перемещения через эти области.
Вот некоторые другие ключевые особенности решения Ultralytics для подсчета объектов на основе регионов:
Быстрая обработка: Решение позволяет вести подсчет объектов в режиме реального времени с помощью YOLO11, обеспечивая быстрый и эффективный анализ видеопотоков.
Настраиваемые регионы: Пользователи могут определять конкретные области в видеокадре с помощью многоугольников, прямоугольников или линий, что позволяет точно контролировать место подсчета.
Многообъектный подсчет: Система может обнаруживать и подсчитывать несколько типов объектов одновременно в одной и той же заданной области.
Простая интеграция: Интеграция с существующими системами осуществляется без проблем с помощью Ultralytics Python API или интерфейса командной строки, требуя минимальных усилий по настройке.
Практическая работа по подсчету объектов в регионах
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 проблемы при настройке решения, вот несколько советов, которые следует иметь в виду:
Проверьте настройки регионов и убедитесь, что заданные регионы правильно настроены в интерфейсе.
Следите за обновлениями и новыми выпусками и поддерживайте пакет Ultralytics Python в актуальном состоянии.
Реальные приложения для подсчета объектов в регионах
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.
Отслеживание потока клиентов для аналитики розничной торговли
Подсчет объектов по регионам позволяет легко ответить на вопросы, связанные с тем, где покупатели проводят большую часть времени в магазине. YOLO11 может помочь ритейлерам отследить 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 отслеживания движения покупателей и пешеходного трафика с помощью многоугольников или прямоугольных линий.
YOLO11 может обнаруживать объекты, отслеживать 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.
Рис. 2. YOLO используется для подсчета людей возле магазина с помощью обнаружения на основе региона.
Управление движением на платных участках
В городах всегда оживленное движение: автомобили выезжают на магистрали, останавливаются на светофорах и выстраиваются в очереди на оживленных перекрестках. Управление движением - важнейшая часть обеспечения безопасности на дорогах 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 отслеживать, какие полосы движения наиболее загружены.
Рис. 3. Подсчет по регионам с помощью YOLO11 на пункте взимания платы.
Учет животных на фермах и в приютах
Считать животных бывает непросто, особенно когда они перемещаются стадами по тесному пространству. Несколько пропущенных подсчетов могут привести к проблемам с кормлением, проверкой здоровья или ведением учета на ферме. Для фермеров очень важно поддерживать точное количество животных, не замедляя работу.
Ultralytics YOLO11 делает этот процесс гораздо более плавным. Фермеры могут использовать ее для создания индивидуальных зон слежения, будь то широкие ворота, узкая дорожка 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.
Мониторинг толпы для обеспечения общественной безопасности
Переполненные общественные места могут превратиться из пустых в забитые 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 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 моделях движения, быстро выявлять места скопления людей и принимать более эффективные оперативные решения, начиная с изменения расписания и заканчивая распределением персонала.
Рис. 4. Подсчет людей с помощью YOLO11 в регионах для лучшего управления толпой в метро.
Основные выводы
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 искусственный интеллект и компьютерное зрение, вероятно, сделают подсчет объектов еще более интеллектуальным. Мы можем ожидать повышения точности, адаптивного обучения для работы в различных условиях, а также интеграции с системами автоматизации и IoT (Интернет вещей). Подобная интеллектуальная автоматизация формирует будущее управления пространством, людьми и движением.