Tìm hiểu cách Ultralytics YOLO11 đơn giản hóa việc đếm đối tượng theo khu vực cho các lĩnh vực như bán lẻ, giao thông và an ninh, cho phép có được thông tin chi tiết về Vision AI theo thời gian thực.
Đếm đồ vật có vẻ đơn giản, nhưng ở những nơi đông đúc như đường sá, cửa hàng hoặc nhà kho, việc này có thể nhanh chóng trở thành một thách thức thực sự. Trong nhiều năm, việc đếm đồ vật chủ yếu được thực hiện bằng tay. Người ta đã dành nhiều giờ để đếm xe cộ, theo dõi lượng người ra vào cửa hàng hoặc giám sát chuyển động vì mục đích an ninh. Tuy nhiên, cách tiếp cận này tốn thời gian, dễ mắc lỗi và không mở rộng quy mô tốt.
Đây là nơi trí tuệ nhân tạo (AI), cụ thể là thị giác máy tính , phát huy tác dụng. Thị giác máy tính là một lĩnh vực con của AI xử lý dữ liệu hình ảnh, tương tự như con người. Một trong những ứng dụng chính của nó là đếm đối tượng, giúp tự động phát hiện và theo dõi các đối tượng trong một khu vực nhất định.
Thông thường, việc đếm đối tượng chỉ giới hạn ở việc tính tổng một số mục; nó không cho biết các đối tượng đó ở đâu. Đếm theo vùng hoặc sử dụng vùng đếm giải quyết vấn đề này bằng cách tập trung vào các khu vực cụ thể trong một hình ảnh. Nó cung cấp thông tin chi tiết hơn và giúp theo dõi chuyển động theo cách có ý nghĩa hơn.
Ultralytics YOLO11 là một mô hình thị giác máy tính hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính khác nhau, như phát hiện và theo dõi đối tượng, có thể được sử dụng để đếm đối tượng theo vùng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách Ultralytics YOLO11 có thể được sử dụng để đếm các đối tượng trong một khu vực, các ứng dụng thực tế của nó và các lợi ích chính. Hãy bắt đầu nào!
Việc phát hiện và đếm các vật thể trong một hình ảnh chỉ có thể cho chúng ta biết được một số thông tin nhất định, đặc biệt là ở những nơi như sân bay hoặc trung tâm thương mại, nơi mọi người có thể tụ tập ở nhiều khu vực trong một khung hình. Những thông tin chi tiết như chính xác những vật thể đó ở đâu và có bao nhiêu vật thể đi qua các khu vực cụ thể quan trọng hơn.
Các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 có thể được sử dụng dễ dàng cho các ứng dụng thị giác máy tính như vậy. Bằng cách chỉ định các vùng cho các vị trí quan trọng, như cổng lên máy bay hoặc phòng chờ, YOLO11 có thể được sử dụng để đếm chỉ các đối tượng trong không gian cụ thể đó. Các vùng di chuyển cũng có thể được sử dụng để tìm số lượng các đối tượng trong các vùng khác nhau theo thời gian thực.
Ultralytics YOLO11 có thể làm cho quá trình này trở nên đơn giản và hiệu quả. Nó có thể giúp phát hiện các vật thể, theo dõi chuyển động của chúng và đếm chúng dựa trên các vùng chúng đi vào hoặc thoát ra. Điều gì làm cho YOLO11 đặc biệt có tác động là khả năng cung cấp kết quả theo thời gian thực mà không ảnh hưởng đến độ chính xác. Nó cũng hỗ trợ theo dõi nhiều đối tượng trong mỗi vùng được xác định, giúp hệ thống đếm và phân loại nhiều đối tượng cùng một lúc.
Ultralytics cung cấp các giải pháp dễ sử dụng , giới thiệu các trường hợp sử dụng tiên tiến của YOLO mô hình. Bao gồm các giải pháp thực tế như đếm đối tượng, đếm đối tượng trong vùng di chuyển, làm mờ và ước tính tốc độ.
Thiết lập và chạy Ultralytics Giải pháp đếm đối tượng theo vùng rất đơn giản và dễ hiểu. Điều này cho phép người dùng tập trung vào thông tin chi tiết hơn là các cấu hình phức tạp.
Đằng sau hậu trường, giải pháp đếm đối tượng dựa trên khu vực sử dụng YOLO11 để phát hiện các đối tượng trong mỗi khung hình của video. Các phát hiện này sau đó được chuyển qua thuật toán theo dõi (như BoT-SORT hoặc ByteTrack) để chỉ định ID nhất quán cho từng đối tượng trên các khung hình.
Sau khi phát hiện và theo dõi các đối tượng, hệ thống sẽ kiểm tra xem chúng có giao nhau với bất kỳ vùng nào được xác định trước (đa giác, hình chữ nhật hoặc đường thẳng) hay không. Nếu có, chúng sẽ được tính dựa trên sự xâm nhập hoặc di chuyển của chúng qua các vùng đó.
Dưới đây là một số tính năng chính khác của Ultralytics Giải pháp đếm đối tượng theo vùng:
Để bắt đầu với Ultralytics giải pháp cho việc đếm theo vùng, bạn có thể xem xét chính thức Ultralytics tài liệu hướng dẫn từng bước cách sử dụng YOLO11 để đếm các đối tượng trong các vùng .
Nếu bạn gặp bất kỳ vấn đề nào khi thiết lập giải pháp, sau đây là một số mẹo cần ghi nhớ:
Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về cách sử dụng Ultralytics YOLO11 đối với việc đếm đối tượng theo vùng, chúng ta hãy cùng khám phá một số ứng dụng thực tế mà nó có thể được sử dụng.
Việc đếm đối tượng theo khu vực có thể dễ dàng trả lời các câu hỏi liên quan đến nơi khách hàng dành nhiều thời gian nhất trong cửa hàng. YOLO11 có thể giúp các nhà bán lẻ theo dõi các mô hình di chuyển tại các địa điểm chính, chẳng hạn như điểm ra, quầy thanh toán và các khu vực sản phẩm có nhu cầu cao. Thay vì chỉ đo lưu lượng đi bộ tổng thể, phương pháp tiếp cận theo khu vực này cung cấp thông tin chi tiết về số lượng khách hàng đến các khu vực cụ thể.
Sử dụng Ultralytics Giải pháp giúp các nhà bán lẻ bằng cách loại bỏ nhu cầu mã hóa thủ công hoặc quy trình thiết lập phức tạp. Các nhà bán lẻ có thể dễ dàng đánh dấu các khu vực khác nhau của cửa hàng để theo dõi chuyển động của khách hàng và lưu lượng đi bộ bằng cách sử dụng các đa giác hoặc đường chữ nhật.
YOLO11 sau đó có thể phát hiện các đối tượng, theo dõi chuyển động của chúng và cập nhật số lượng theo thời gian thực khi mọi người vào hoặc rời khỏi khu vực đó. Điều này giúp các nhà bán lẻ hiểu được luồng khách hàng, đo lường mức độ tương tác và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Các thành phố luôn đông đúc với giao thông, với những chiếc xe nhập vào đường cao tốc, dừng lại ở đèn giao thông và xếp hàng tại các ngã tư đông đúc. Quản lý giao thông là một phần quan trọng để giữ cho đường sá an toàn và mọi thứ diễn ra suôn sẻ. R
đếm đối tượng dựa trên egion với YOLO11 có thể hỗ trợ điều này bằng cách chia đường thành các phần, chẳng hạn như ngã tư hoặc làn thu phí. Các nhóm quản lý giao thông có thể theo dõi số lượng xe ở từng khu vực theo thời gian thực. Dữ liệu trực tiếp này cho phép phản hồi nhanh hơn, lập kế hoạch giao thông tốt hơn và lưu lượng tổng thể mượt mà hơn.
Một trường hợp sử dụng thú vị của điều này là các trạm thu phí có thể nhanh chóng trở nên đông đúc nếu chúng không được giám sát đúng cách. Với Ultralytics Giải pháp cho việc đếm theo khu vực, mỗi làn thu phí có thể được theo dõi riêng biệt. Tôi
thay vì giám sát toàn bộ giao thông cùng một lúc, hệ thống chỉ tập trung vào các phương tiện đi qua các làn đường cụ thể. Khi xe vào hoặc ra, YOLO11 có thể đếm ngay lập tức, giúp người điều khiển theo dõi làn đường nào đang đông đúc.
Đếm động vật có thể khó khăn, đặc biệt là khi chúng di chuyển theo đàn qua những không gian chật hẹp. Một vài lần đếm thiếu ở đây và ở đó có thể dẫn đến các vấn đề về cho ăn, kiểm tra sức khỏe hoặc hồ sơ trang trại. Đối với nông dân, việc duy trì số lượng chính xác mà không làm chậm mọi thứ là điều cần thiết.
Ultralytics YOLO11 làm cho quá trình này trở nên mượt mà hơn nhiều. Người nông dân có thể sử dụng nó để tạo các vùng theo dõi tùy chỉnh, cho dù đó là cổng rộng, lối đi hẹp hay hàng rào cong. Trong các vùng này, mô hình phát hiện động vật theo thời gian thực, đánh dấu chúng bằng các hộp giới hạn và theo dõi chuyển động của chúng. Ví dụ, nó có thể đếm nhanh và chính xác các đàn cừu hoặc dê lớn khi chúng di chuyển qua hành lang có hàng rào mà không cần bất kỳ nỗ lực thủ công nào.
Không gian công cộng đông đúc có thể chuyển từ trạng thái trống rỗng sang chật cứng chỉ trong vài phút. Ở tàu điện ngầm , sân bay hoặc buổi hòa nhạc, quá nhiều người ở cùng một nơi có thể làm chậm quá trình di chuyển và gây ra mối lo ngại về an toàn. Việc theo dõi lưu lượng đi bộ theo thời gian thực giúp chính quyền có cách phát hiện sớm tình trạng tụ tập đông người và hành động trước khi mọi thứ trở nên mất kiểm soát.
Cụ thể, đếm theo vùng sử dụng YOLO11 cho phép theo dõi chuyển động qua các khu vực cụ thể như cổng vào, sân ga hoặc khu vực chờ thay vì theo dõi mọi người trong tầm nhìn. Điều này cho phép các nhóm an ninh tập trung vào các mẫu chuyển động, xác định nhanh các điểm tắc nghẽn và đưa ra các quyết định vận hành tốt hơn, từ thay đổi lịch trình đến triển khai nhân viên.
Đếm đối tượng theo vùng với Ultralytics YOLO11 giúp theo dõi các đối tượng trong các khu vực cụ thể hiệu quả và chính xác hơn. Cho dù trong bán lẻ, quản lý giao thông hay an toàn công cộng, phương pháp tiếp cận do Vision AI thúc đẩy này giúp các doanh nghiệp và nhà quy hoạch thành phố đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên dữ liệu. Tự động hóa việc đếm giúp giảm công sức thủ công và cải thiện hiệu quả chung.
Trong tương lai, AI và thị giác máy tính có thể sẽ khiến việc đếm đối tượng trở nên thông minh hơn nữa. Chúng ta có thể mong đợi độ chính xác tốt hơn, khả năng học thích ứng để xử lý các môi trường khác nhau và tích hợp với các hệ thống tự động hóa và IoT (Internet vạn vật). Loại tự động hóa thông minh này đang định hình tương lai về cách chúng ta quản lý không gian, con người và chuyển động.
Tìm hiểu thêm về AI trên kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và trở thành một phần trong cộng đồng đang phát triển của chúng tôi. Khám phá những tiến bộ trong AI trong xe ô tô và thị giác máy tính trong nông nghiệp . Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và hiện thực hóa các dự án Vision AI của bạn.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR