Phát hiện và theo dõi đối tượng với Ultralytics YOLOv8

Hôm nay, chúng ta sẽ khám phá một chương mới trong hành trình cùng Ultralytics YOLOv8 . Trong tập này, chúng ta sẽ tập trung vào phát hiện và theo dõi đối tượng, một khía cạnh cơ bản của thị giác máy tính, mở ra vô số ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp. Hãy cùng Nicolai Nielsen khám phá những khả năng của YOLOv8 trong lĩnh vực này.

Phát hiện và theo dõi đối tượng đóng vai trò quan trọng trong nhiều tình huống khác nhau, từ hệ thống giám sát đến tự động hóa công nghiệp. Với YOLOv8 , được cung cấp bởi Ultralytics Việc khai thác các chức năng này trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Nicolai sẽ hướng dẫn chúng ta từng bước trong quy trình, nêu bật những hiểu biết sâu sắc và các minh họa thực tế trong suốt quá trình.

Thiết lập nền tảng

Trước khi đi sâu vào sự phức tạp của việc phát hiện và theo dõi đối tượng, Nicolai nhấn mạnh tính linh hoạt của YOLOv8 . Cho dù đó là việc xác định cá nhân trong một không gian đông đúc hay giám sát các đối tượng trên dây chuyền sản xuất, YOLOv8 cung cấp giải pháp mạnh mẽ. 

Thiết lập mô hình

Điều hướng qua Visual Studio Code. Trong video này, Nicolai trình bày cách thiết lập YOLOv8 mô hình phát hiện và theo dõi đối tượng. Tận dụng mô hình trung bình, ông trình bày cách các mô hình lớn hơn có thể chạy liền mạch theo thời gian thực, nhờ cấu hình phần cứng tiên tiến.

Định cấu hình trình theo dõi

Trong lĩnh vực theo dõi đối tượng, việc lựa chọn trình theo dõi phù hợp là tối quan trọng. Nicolai giới thiệu cho chúng ta thuật toán ByteTrack , nổi tiếng về độ chính xác và độ tin cậy. Ngoài ra, ông còn nhấn mạnh tính linh hoạt của YOLOv8 bằng cách đề cập đến các trình theo dõi thay thế như BoTSort , đáp ứng nhiều yêu cầu theo dõi khác nhau.

Suy luận thời gian thực

Với mô hình và trình theo dõi đã được cấu hình, đã đến lúc chứng kiến YOLOv8 Trong quá trình thực hành. Trong hướng dẫn này, chúng ta có thể xem chương trình chạy như thế nào, cung cấp một bản trình diễn trực tiếp về khả năng phát hiện và theo dõi đối tượng bằng video được ghi lại trước. Kết quả thật ấn tượng, với mỗi đối tượng được gán một mã định danh duy nhất để theo dõi liền mạch.

Kiểm tra webcam trực tiếp

Tiến xa hơn nữa trong phần trình diễn, chúng ta sẽ thấy cách chuyển sang nguồn cấp dữ liệu webcam trực tiếp để thể hiện khả năng theo dõi thời gian thực. Từ việc phát hiện cá nhân đến nhận dạng vật thể, YOLOv8 duy trì tính nhất quán trong quá trình theo dõi, ngay cả khi camera chuyển động và bị che khuất.

Theo dõi đối tượng trên nhiều luồng

theo dõi đối tượng trên nhiều luồng video bằng cách sử dụng đa luồng là lý tưởng để xử lý nhiều nguồn cấp dữ liệu camera giám sát. Sử dụng Python mô-đun luồng của 's với YOLOv8 Mỗi luồng quản lý một phiên bản theo dõi riêng biệt, giúp xử lý nền hiệu quả. Tính năng này hữu ích và đóng vai trò quan trọng trong phân tích nâng cao.

Các ứng dụng thực tế

Khi buổi trình diễn diễn ra, Nicolai nhấn mạnh tầm quan trọng thực tế của việc phát hiện và theo dõi đối tượng. Từ ngành chăm sóc sức khỏe đến nông nghiệp và ngành sản xuất, các ứng dụng rất rộng lớn và đa dạng. Ông cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tích hợp các chức năng theo dõi cùng với phát hiện để tăng cường hiệu quả và độ chính xác.

Tóm lại

Tóm lại, vô số ứng dụng phát hiện và theo dõi đối tượng cho phép tạo ra các giải pháp linh hoạt và sáng tạo trong mọi ngành công nghiệp. Hãy cùng chúng tôi khai phá toàn bộ tiềm năng của thị giác máy tính với Ultralytics YOLOv8 . Tìm hiểu thêm và xem hướng dẫn đầy đủ tại đây ! 

Hãy theo dõi và tham gia cộng đồng của chúng tôi khi chúng tôi tiếp tục khám phá bối cảnh không ngừng phát triển của trí tuệ nhân tạo và học máy.