Cách sử dụng Ultralytics YOLO11 để tracking object

Giả sử bạn muốn giám sát và theo dõi chuyển động của các linh kiện trên dây chuyền lắp ráp tại một cơ sở sản xuất để đảm bảo kiểm soát chất lượng và nâng cao hiệu quả quy trình. Thông thường, việc này sẽ cần đến kiểm tra thủ công hoặc sử dụng các cảm biến cơ bản để theo dõi các sản phẩm, có thể tốn nhiều thời gian và dễ phát sinh lỗi. Tuy nhiên, thị giác máy tính và theo dõi đối tượng có thể được sử dụng để tự động hóa và cải thiện quy trình này.

Theo dõi đối tượng là một tác vụ thị giác máy tính giúp phát hiện, nhận diện và theo dõi các đối tượng trong video. Công nghệ này có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng, từ giám sát động vật tại trang trại đến an ninh và giám sát trong các cửa hàng bán lẻ. Các đối tượng được theo dõi trong video thường được trực quan hóa bằng bounding box để giúp người dùng thấy chính xác vị trí chúng xuất hiện và được phát hiện trong khung hình video.

Được ra mắt tại sự kiện hybrid thường niên của Ultralytics, YOLO Vision 2024 (YV24), Ultralytics YOLO11 là một model thị giác máy tính có thể xử lý nhiều tác vụ AI thị giác, bao gồm theo dõi đối tượng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách theo dõi đối tượng hoạt động và thảo luận về các ứng dụng thực tế. Chúng ta cũng sẽ xem cách bạn có thể thử tính năng theo dõi đối tượng bằng YOLO11. Hãy bắt đầu!

Hình 1. Ví dụ về việc sử dụng Ultralytics YOLO11 để theo dõi đối tượng trong một cửa hàng bán lẻ.

Theo dõi đối tượng bằng AI với Ultralytics YOLO11#

Theo dõi đối tượng là một kỹ thuật thị giác máy tính thiết yếu. Kỹ thuật này cho phép nhận diện và theo dõi các đối tượng trong video theo thời gian. Theo dõi đối tượng có thể khá giống với một tác vụ thị giác máy tính khác là phát hiện đối tượng. Điểm khác biệt chính giữa hai tác vụ nằm ở cách chúng xử lý các khung hình video. Phát hiện đối tượng xem xét từng khung hình riêng lẻ, nhận diện và phân loại các đối tượng mà không xét đến các khung hình trước hoặc sau đó. Ngược lại, theo dõi đối tượng liên kết các khung hình với nhau, theo dõi cùng một đối tượng theo thời gian và ghi nhận chuyển động của đối tượng đó.

Dưới đây là hướng dẫn chi tiết hơn về cách theo dõi đối tượng hoạt động:

• Phát hiện đối tượng: Quy trình bắt đầu bằng việc phát hiện các đối tượng trong một khung hình video. YOLO11 có thể được sử dụng để xác định chính xác nhiều đối tượng và vị trí của chúng.
• Gán ID duy nhất: Mỗi đối tượng được phát hiện sẽ được gán một ID duy nhất để phân biệt với các đối tượng khác và giúp việc theo dõi dễ dàng hơn.
• Theo dõi chuyển động qua các khung hình: Thuật toán theo dõi bám theo các đối tượng qua những khung hình tiếp theo, cập nhật vị trí của chúng đồng thời duy trì liên kết với ID duy nhất tương ứng.
• Xử lý hiện tượng che khuất: Nếu một đối tượng tạm thời biến mất khỏi tầm nhìn (ví dụ: bị một đối tượng khác che khuất), hệ thống sẽ đảm bảo việc theo dõi tiếp tục khi đối tượng xuất hiện trở lại.
• Cập nhật thông tin đối tượng: Khi các đối tượng di chuyển, vị trí và thuộc tính của chúng (chẳng hạn như tốc độ hoặc hướng di chuyển) được cập nhật liên tục để phản ánh các thay đổi theo thời gian.

Ultralytics hỗ trợ theo dõi đối tượng theo thời gian thực bằng cách tận dụng các thuật toán theo dõi nâng cao như BoT-SORT và ByteTrack. Công cụ này cũng hoạt động liền mạch với các model YOLO11 phân đoạn và ước lượng tư thế, trở thành một công cụ linh hoạt cho nhiều tác vụ theo dõi.

Các ứng dụng theo dõi đối tượng của Ultralytics YOLO11#

Các khả năng linh hoạt của model Ultralytics YOLO11 mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng trong nhiều ngành. Hãy cùng xem xét kỹ hơn một số trường hợp sử dụng YOLO11 để theo dõi đối tượng.

Ultralytics YOLO11 cho việc theo dõi phương tiện tự hành#

Theo dõi đối tượng đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các phương tiện tự lái vận hành an toàn và hiệu quả. Những phương tiện này cần liên tục nhận biết môi trường xung quanh để đưa ra quyết định theo thời gian thực, chẳng hạn như dừng, rẽ hoặc chuyển làn. Phát hiện đối tượng cho phép xe xác định các yếu tố quan trọng trong môi trường, chẳng hạn như người đi bộ, người đi xe đạp, các phương tiện khác và biển báo giao thông. Tuy nhiên, việc phát hiện các đối tượng này tại một thời điểm duy nhất là chưa đủ để điều hướng an toàn.

Đó là lúc theo dõi đối tượng phát huy tác dụng. Công nghệ này cho phép xe theo dõi các đối tượng theo thời gian, ghi nhận chuyển động của chúng qua nhiều khung hình. Chẳng hạn, công nghệ này giúp phương tiện tự hành dự đoán hướng di chuyển của người đi bộ, giám sát tốc độ và hướng di chuyển của các phương tiện gần đó hoặc nhận biết rằng đèn giao thông chưa thay đổi. Bằng cách kết hợp phát hiện và theo dõi, xe tự lái có thể dự đoán chuyển động của các đối tượng xung quanh, phản ứng chủ động và di chuyển an toàn, êm ái.

Hình 2. Ultralytics YOLO11 có thể được sử dụng để phát hiện và theo dõi ô tô.

Sử dụng tính năng theo dõi đối tượng của Ultralytics YOLO11 để giám sát động vật#

Theo dõi động vật trong trang trại, chẳng hạn như gia súc, là yếu tố quan trọng để quản lý hiệu quả, nhưng đây có thể là công việc tẻ nhạt và tốn nhiều thời gian. Các phương pháp truyền thống, chẳng hạn như sử dụng cảm biến hoặc thẻ, thường có những hạn chế. Khi được gắn lên động vật, các thiết bị này có thể khiến chúng căng thẳng, đồng thời dễ bị rơi hoặc hư hỏng, làm gián đoạn việc theo dõi.

Thị giác máy tính cung cấp giải pháp tốt hơn cho nông dân trong việc giám sát và theo dõi động vật mà không cần thẻ vật lý. Theo dõi đối tượng có thể cung cấp cho nông dân những thông tin giá trị về hành vi và sức khỏe của động vật. Ví dụ, công nghệ này có thể giúp phát hiện các tình trạng như què, ảnh hưởng đến dáng đi của động vật. Bằng cách sử dụng theo dõi đối tượng, nông dân có thể nhận ra những thay đổi nhỏ trong chuyển động và xử lý các vấn đề sức khỏe từ sớm.

Ngoài việc giám sát sức khỏe, thị giác máy tính còn có thể giúp nông dân tìm hiểu các hành vi khác, chẳng hạn như tương tác xã hội, thói quen ăn uống và kiểu chuyển động. Những thông tin này có thể cải thiện việc quản lý đàn, tối ưu hóa lịch cho ăn và thúc đẩy sức khỏe tổng thể của động vật. Bằng cách giảm nhân công thủ công và hạn chế căng thẳng cho động vật, tính năng theo dõi dựa trên thị giác máy tính là một công cụ thiết thực và hiệu quả cho nông nghiệp hiện đại.

Hình 3. Sử dụng Ultralytics YOLO11 để theo dõi nông dân và một con bò.

Theo dõi đối tượng trong sản xuất bằng Ultralytics YOLO11#

Theo dõi đối tượng có nhiều trường hợp sử dụng trong lĩnh vực sản xuất. Ví dụ, các hệ thống phát hiện và theo dõi đối tượng có thể giám sát dây chuyền sản xuất. Sản phẩm hoặc nguyên vật liệu có thể dễ dàng được theo dõi và đếm khi di chuyển trên băng chuyền. Các hệ thống này cũng có thể được tích hợp với những hệ thống thị giác máy tính khác để thực hiện thêm các tác vụ. Chẳng hạn, một sản phẩm bị lỗi có thể được xác định bằng hệ thống phát hiện lỗi và theo dõi bằng tính năng theo dõi đối tượng để đảm bảo sản phẩm được xử lý đúng cách.

Một ứng dụng quan trọng khác của theo dõi đối tượng trong sản xuất liên quan đến an toàn. Các hệ thống theo dõi đối tượng có thể được sử dụng để phát hiện và theo dõi công nhân trong những môi trường sản xuất tiềm ẩn nguy hiểm. Các khu vực nguy hiểm có thể được đánh dấu và giám sát liên tục bằng hệ thống thị giác máy tính, đồng thời người giám sát có thể được thông báo nếu công nhân (đang được theo dõi) đến gần những khu vực này. Những hệ thống an toàn như vậy cũng có thể được sử dụng để phát hiện và theo dõi thiết bị, ngăn ngừa nguy cơ trộm cắp.

Hình 4. Ví dụ về việc sử dụng tính năng phát hiện đối tượng của YOLO11 để phát hiện công nhân.

Theo dõi đối tượng và giám sát bằng Ultralytics YOLO11#

Theo dõi đối tượng theo thời gian thực được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống an ninh và giám sát. Những hệ thống này có thể được sử dụng để giám sát nơi công cộng, đầu mối giao thông và các môi trường bán lẻ quy mô lớn như trung tâm mua sắm. Các khu vực rộng lớn, đông đúc có thể sử dụng công nghệ này để theo dõi những cá nhân đáng ngờ hoặc hành vi của đám đông, cung cấp giải pháp giám sát liền mạch. Ví dụ, trong đại dịch, các hệ thống theo dõi đối tượng được sử dụng để theo dõi những khu vực đông người và đảm bảo mọi người duy trì khoảng cách xã hội.

Theo dõi đối tượng cũng có thể được sử dụng trong giám sát giao thông. Theo dõi đối tượng giúp theo dõi và phân tích cách các phương tiện hoạt động, phát hiện những hành vi bất thường hoặc đáng ngờ theo thời gian thực để góp phần ngăn ngừa tai nạn hoặc tội phạm. Một ví dụ điển hình là các hệ thống ước lượng tốc độ. Các hệ thống này có thể phát hiện và theo dõi một phương tiện để xác định tốc độ của phương tiện đó.

Hình 5. Có thể thực hiện ước lượng tốc độ bằng tính năng theo dõi đối tượng.

Thử tính năng theo dõi đối tượng với Ultralytics YOLO11#

Sau khi đã tìm hiểu một số ứng dụng của theo dõi đối tượng, hãy cùng thảo luận cách bạn có thể thử tính năng này bằng model Ultralytics YOLO11.

Để bắt đầu, hãy cài đặt gói Python của Ultralytics bằng pip, conda hoặc Docker. Nếu gặp bất kỳ khó khăn nào trong quá trình cài đặt, Hướng dẫn xử lý các vấn đề thường gặp của chúng tôi cung cấp các mẹo khắc phục hữu ích.

Sau khi cài đặt gói thành công, hãy chạy đoạn code sau. Đoạn code này trình bày cách tải model Ultralytics YOLO11 và sử dụng model để theo dõi các đối tượng trong một file video. Model được sử dụng trong code là “yolo11n.pt”. Chữ ‘n’ là viết tắt của Nano - biến thể nhỏ nhất của model YOLO11. Ngoài ra, bạn có thể lựa chọn các biến thể model khác - small, medium, large và extra-large.

Hình 6. Đoạn code minh họa tính năng theo dõi đối tượng bằng model Ultralytics YOLO11.

Bạn cũng có thể chọn sử dụng model được huấn luyện tùy chỉnh thay vì model đã được huấn luyện trước. Huấn luyện tùy chỉnh bao gồm việc fine-tune một model đã được huấn luyện trước để phù hợp với ứng dụng cụ thể của bạn.

Như đã đề cập trước đó, tính năng theo dõi đối tượng được hỗ trợ cho các model YOLO11 sau: phát hiện đối tượng, ước lượng tư thế và phân đoạn instance. Nếu có một ứng dụng cụ thể liên quan đến việc theo dõi, bạn có thể huấn luyện tùy chỉnh bất kỳ model nào trong số này tùy theo ứng dụng. Bạn có thể huấn luyện tùy chỉnh model bằng gói Python của Ultralytics hoặc nền tảng không cần code, Ultralytics HUB.

Những điểm chính#

Ultralytics YOLO11 là một công cụ tuyệt vời để theo dõi các đối tượng trong video và có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như xe tự lái, nông nghiệp, sản xuất và an ninh. Model này có thể phát hiện và theo dõi các đối tượng theo thời gian thực, giúp doanh nghiệp và các ngành công nghiệp giám sát công nhân và thiết bị. Model dễ sử dụng và có thể tùy chỉnh cho những nhu cầu cụ thể, trở thành lựa chọn phù hợp cho bất kỳ ai muốn áp dụng liền mạch các khả năng của thị giác máy tính.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập repository GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng. Khám phá các ứng dụng AI trong xe tự lái và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀