Cách sử dụng Ultralytics YOLO11 để theo dõi đối tượng

Giả sử bạn muốn theo dõi và giám sát sự chuyển động của các linh kiện trên một dây chuyền lắp ráp tại một cơ sở manufacturing để đảm bảo quality control và nâng cao hiệu quả quy trình làm việc. Thông thường, việc này đòi hỏi kiểm tra thủ công hoặc sử dụng các cảm biến cơ bản để theo dõi các mặt hàng, điều này có thể tốn thời gian và dễ xảy ra sai sót. Tuy nhiên, computer vision và object tracking có thể được sử dụng để tự động hóa và cải thiện quá trình này.

Object tracking là một computer vision task giúp phát hiện, nhận dạng và theo dõi các đối tượng trong video. Nó có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng đa dạng, từ animal monitoring trong các trang trại đến security và surveillance trong các cửa hàng retail. Các objects being tracked trong video thường được visualized bằng cách sử dụng các bounding boxes để giúp người dùng thấy chính xác vị trí và thời điểm chúng xuất hiện trong khung hình video.

Được ra mắt trong Ultralytics’ annual hybrid event, YOLO Vision 2024 (YV24), Ultralytics YOLO11 là một computer vision model có khả năng xử lý vô số các tác vụ vision AI, bao gồm cả object tracking. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thức hoạt động của object tracking và thảo luận về các ứng dụng thực tế. Chúng ta cũng sẽ xem xét cách bạn có thể dùng thử object tracking bằng cách sử dụng YOLO11. Hãy bắt đầu nào!

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

Theo dõi đối tượng được hỗ trợ bởi AI với Ultralytics YOLO11#

Object tracking là một kỹ thuật computer vision thiết yếu. Nó giúp cho việc nhận dạng và theo dõi các đối tượng trong video theo thời gian trở nên khả thi. Object tracking có thể trông rất giống với một tác vụ computer vision khác - object detection. Điểm khác biệt chính giữa hai tác vụ này nằm ở cách chúng xử lý các khung hình video. Object detection xem xét từng khung hình một cách riêng lẻ, nhận dạng và phân loại các đối tượng mà không cần xem xét các khung hình trước hay sau đó. Ngược lại, object tracking kết nối các điểm giữa các khung hình, theo dõi cùng một đối tượng theo thời gian và ghi lại chuyển động của chúng.

Dưới đây là hướng dẫn chi tiết hơn về cách thức hoạt động của object tracking:

• Object detection: Quá trình bắt đầu bằng việc phát hiện các đối tượng trong một khung hình duy nhất của video. YOLO11 có thể được sử dụng để nhận dạng chính xác nhiều đối tượng và vị trí của chúng.
• Gán ID duy nhất: Mỗi đối tượng được phát hiện sẽ nhận một ID duy nhất để phân biệt với các đối tượng khác và giúp việc theo dõi trở nên dễ dàng hơn.
• Track movement across frames: Một thuật toán tracking theo dõi các đối tượng qua các khung hình tiếp theo, cập nhật vị trí của chúng đồng thời duy trì liên kết với ID độc nhất của chúng.
• Xử lý việc bị che khuất: Nếu một đối tượng tạm thời biến mất khỏi tầm nhìn (ví dụ: bị chặn bởi một đối tượng khác), hệ thống sẽ đảm bảo việc theo dõi được tiếp tục ngay khi đối tượng xuất hiện trở lại.
• Cập nhật thông tin đối tượng: Khi các đối tượng di chuyển, vị trí và các thuộc tính của chúng (như tốc độ hoặc hướng di chuyển) được cập nhật liên tục để phản ánh những thay đổi theo thời gian.

Ultralytics hỗ trợ object tracking theo thời gian thực bằng cách tận dụng các thuật toán tracking tiên tiến như BoT-SORT và ByteTrack. Nó cũng hoạt động mượt mà với segmentation và pose estimation YOLO11 models, biến nó thành một công cụ linh hoạt cho một loạt các tác vụ tracking.

Các ứng dụng theo dõi đối tượng của Ultralytics YOLO11#

Các tính năng linh hoạt của Ultralytics YOLO11 model mở ra một loạt các ứng dụng tiềm năng trong nhiều ngành công nghiệp. Hãy cùng xem xét kỹ hơn một số trường hợp sử dụng object tracking của YOLO11.

Ultralytics YOLO11 cho việc theo dõi xe tự hành#

Object tracking đóng vai trò cốt lõi trong việc giúp xe self-driving vận hành an toàn và hiệu quả. Những phương tiện này cần phải liên tục hiểu rõ môi trường xung quanh để đưa ra các quyết định theo thời gian thực, chẳng hạn như dừng xe, rẽ hoặc chuyển làn. Object detection cho phép xe nhận dạng các yếu tố quan trọng trong môi trường của nó, chẳng hạn như người đi bộ, cyclists, các phương tiện khác và biển báo giao thông. Tuy nhiên, việc phát hiện các đối tượng này tại một thời điểm đơn lẻ là chưa đủ để điều hướng an toàn.

Đó là lúc object tracking phát huy tác dụng. Nó cho phép chiếc xe đi theo các đối tượng này theo thời gian, theo dõi chuyển động của chúng qua nhiều khung hình. Ví dụ, nó giúp autonomous vehicles dự đoán hướng đi của người đi bộ, giám sát tốc độ và hướng di chuyển của các phương tiện ở gần, hoặc nhận biết đèn giao thông chưa chuyển màu. Bằng cách kết hợp detection và tracking, xe tự lái có thể dự đoán chuyển động của các đối tượng xung quanh, phản ứng một cách chủ động và lái xe an toàn, mượt mà.

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#

Tracking animals trong trang trại, chẳng hạn như gia súc, rất quan trọng để quản lý hiệu quả, nhưng đây có thể là một công việc tẻ nhạt và tốn thời gian. Các phương pháp truyền thống, chẳng hạn như sử dụng cảm biến hoặc thẻ đeo, thường có nhiều nhược điểm. Các thiết bị này có thể gây căng thẳng cho động vật khi gắn vào và rất dễ bị rơi ra hoặc hư hỏng, làm gián đoạn quá trình tracking.

Computer vision cung cấp một solution for farmers tốt hơn để giám sát và theo dõi động vật mà không cần đến thẻ đeo vật lý. Object tracking có thể cung cấp cho farmers những thông tin chi tiết có giá trị về hành vi và sức khỏe của vật nuôi. Ví dụ, nó có thể giúp phát hiện các tình trạng như què quặt ảnh hưởng đến cách di chuyển của động vật. Bằng cách sử dụng object tracking, farmers có thể phát hiện những thay đổi nhỏ trong chuyển động và giải quyết các vấn đề sức khỏe từ sớm.

Ngoài việc giám sát sức khỏe, computer vision cũng có thể giúp farmers hiểu rõ các hành vi khác, chẳng hạn như tương tác xã hội, thói quen ăn uống và các mẫu di chuyển. Những thông tin này có thể cải thiện việc quản lý đàn gia súc, tối ưu hóa lịch cho ăn và thúc đẩy phúc lợi chung của vật nuôi. Bằng cách giảm thiểu lao động thủ công và giảm bớt căng thẳng cho động vật, tracking dựa trên computer vision là một công cụ thiết thực và hiệu quả cho nền 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 sử dụng Ultralytics YOLO11#

Object tracking có nhiều trường hợp sử dụng trong ngành manufacturing. Ví dụ, các hệ thống object detection và tracking có thể giám sát các dây chuyền sản xuất. Các sản phẩm hoặc nguyên liệu thô có thể dễ dàng được theo dõi và counted khi chúng di chuyển trên băng chuyền. Các hệ thống này cũng có thể được integrated với các hệ thống computer vision khác để thực hiện các tác vụ bổ sung. Chẳng hạn, một mặt hàng có lỗi có thể được xác định bằng hệ thống defect detection và được theo dõi bằng object tracking để đảm bảo nó được xử lý đúng cách.

Một ứng dụng quan trọng khác của object tracking trong lĩnh vực sản xuất liên quan đến safety. Các hệ thống object tracking có thể được sử dụng để phát hiện và theo dõi công nhân trong môi trường sản xuất có khả năng gây nguy hiểm. Các khu vực nguy hiểm có thể được đánh dấu và giám sát liên tục bằng các hệ thống computer vision, và người giám sát có thể nhận được thông báo nếu công nhân (đang được theo dõi) đến gần những khu vực đó. Các safety systems như vậy cũng có thể được sử dụng để phát hiện và theo dõi thiết bị, ngăn ngừa nguy cơ theft.

Fig 4. Ví dụ về việc sử dụng object detection của YOLO11 để phát hiện công nhân.

Theo dõi đối tượng và giám sát sử dụng Ultralytics YOLO11#

Real-time object tracking được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống an ninh và giám sát. Các hệ thống này có thể được dùng để monitor public places, transportation hubs, và các retail environments lớn như trung tâm thương mại. Các khu vực đông đúc, quy mô lớn có thể sử dụng công nghệ này để theo dõi các cá nhân khả nghi hoặc hành vi của đám đông, cung cấp một giải pháp giám sát liền mạch. Ví dụ, trong thời kỳ đại dịch, các hệ thống object tracking đã được sử dụng để theo dõi các khu vực đông đúc và đảm bảo mọi người duy trì khoảng cách an toàn.

Object tracking cũng có thể được sử dụng trong traffic surveillance. Object tracking giúp theo dõi và phân tích hành vi của các phương tiện, phát hiện các hành động bất thường hoặc khả nghi theo thời gian thực để giúp ngăn chặn tai nạn hoặc tội phạm. Một ví dụ điển hình là các hệ thống speed estimation. Chúng có thể phát hiện và track a vehicle để xác định tốc độ của phương tiện đó.

Fig 5. Việc ước tính tốc độ có thể được thực hiện bằng cách sử dụng object tracking.

Dùng thử object tracking với Ultralytics YOLO11#

Bây giờ chúng ta đã khám phá một số ứng dụng của object tracking, hãy thảo luận về cách bạn có thể dùng thử bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO11 model.

Để get started, hãy cài đặt Ultralytics Python package bằng pip, conda hoặc Docker. Nếu bạn gặp bất kỳ khó khăn nào trong quá trình cài đặt, Common Issues Guide của chúng tôi cung cấp các mẹo khắc phục sự cố hữu ích.

Khi bạn đã installed gói thư viện thành công, hãy chạy đoạn mã sau. Nó phác thảo cách tải mô hình Ultralytics YOLO11 và sử dụng nó để theo dõi các đối tượng trong tệp video. Mô hình được sử dụng trong đoạn mã là “yolo11n.pt”. Chữ ‘n’ là viết tắt của Nano - biến thể nhỏ nhất của dòng mô hình YOLO11. Ngoài ra còn có các biến thể mô hình khác để lựa chọn - nhỏ (small), trung bình (medium), lớn (large) và siêu lớn (extra-large).

Hình 6. Một đoạn mã minh họa tính năng theo dõi đối tượng sử dụng model Ultralytics YOLO11.

Bạn cũng có thể chọn sử dụng mô hình được huấn luyện tùy chỉnh thay vì mô hình đã được huấn luyện sẵn. Quá trình huấn luyện tùy chỉnh bao gồm việc fine-tuning một mô hình đã huấn luyện sẵn để phù hợp với specific application của bạn.

Như đã đề cập trước đó, object tracking được hỗ trợ cho các mô hình YOLO11 sau: object detection, pose estimation và instance segmentation. Nếu bạn có một ứng dụng cụ thể liên quan đến tracking, bạn có thể tùy chỉnh huấn luyện bất kỳ mô hình nào trong số này tùy theo ứng dụng của mình. Bạn có thể huấn luyện tùy chỉnh một mô hình bằng cách sử dụng Ultralytics Python package hoặc no-code platform, Ultralytics HUB.

Các điểm chính cần lưu ý#

Ultralytics YOLO11 là một công cụ tuyệt vời để theo dõi đối tượng trong video, và nó có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như ô tô tự hành, nông nghiệp, sản xuất, và an ninh. Nó có thể phát hiện và theo dõi các đối tượng trong thời gian thực, giúp các doanh nghiệp và ngành công nghiệp quản lý công nhân và thiết bị của họ. Model này rất dễ sử dụng và có thể tùy chỉnh cho các nhu cầu cụ thể, khiến nó trở thành lựa chọn tốt cho bất kỳ ai quan tâm đến việc áp dụng các khả năng của computer vision một cách liền mạch.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tương tác với cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong xe tự lái và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀