Ngày 9 tháng 5 năm 2024
Khám phá sức mạnh của việc phát hiện và theo dõi đối tượng với Ultralytics YOLOv8 khi chúng tôi hướng dẫn thiết lập mô hình, cấu hình trình theo dõi và trình diễn suy luận thời gian thực với các bản trình diễn thực tế.
Hôm nay, chúng ta sẽ đi sâu vào một chương khác trong hành trình của chúng ta với 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 chúng tôi khám phá khả năng của YOLOv8 trong lĩnh vực này, với Nicolai Nielsen.
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 hỗ trợ bởi Ultralytics, việc khai thác các chức năng này trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Nicolai hướng dẫn chúng ta trong suốt quá trình, nêu bật những hiểu biết chính và các cuộc trình diễn thực tế trong suốt quá trình.
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 là xác định cá nhân trong không gian đông đúc hay giám sát các đối tượng trên dây chuyền sản xuất, YOLOv8 đều cung cấp một giải pháp mạnh mẽ.
Điều hướng qua Visual Studio Code. Trong video này, Nicolai trình bày cách thiết lập mô hình YOLOv8 để phát hiện và theo dõi đối tượng. Tận dụng mô hình trung bình, anh ấy trình bày cách các mô hình lớn hơn có thể chạy liền mạch theo thời gian thực, nhờ vào cấu hình phần cứng tiên tiến.
Trong lĩnh vực theo dõi đối tượng, việc lựa chọn đúng trình theo dõi 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 các yêu cầu theo dõi đa dạng.
Với mô hình và trình theo dõi được cấu hình, đã đến lúc chứng kiến YOLOv8 hoạt động. Trong hướng dẫn này, chúng ta có thể xem chương trình chạy như thế nào, cung cấp bản trình diễn trực tiếp về 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.
Tiến xa hơn nữa trong phần trình diễn, chúng ta 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 di chuyển và che khuất.
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 mô-đun luồng của Python với YOLOv8, mỗi luồng quản lý một phiên bản theo dõi riêng biệt, xử lý nền hiệu quả. Tính năng này hữu ích và đóng vai trò quan trọng trong phân tích nâng cao
Khi buổi trình diễn diễn ra, Nicolai nhấn mạnh tính 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 nâng cao hiệu quả và độ chính xác.
Tóm lại, vô số ứng dụng để phát hiện và theo dõi đối tượng cho phép có sự linh hoạt và các giải pháp sáng tạo trong bất kỳ ngành nào. Hãy tham gia cùng chúng tôi để mở khóa 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 máy học.
.webp)