Đếm đối tượng theo vùng bằng Ultralytics YOLO11

Đếm đối tượng (Object counting) có vẻ đơn giản, nhưng ở những nơi bận rộn như đường xá, cửa hàng hoặc nhà kho, nó có thể nhanh chóng trở thành một thách thức thực sự. Trong nhiều năm, việc đếm đối tượng chủ yếu được thực hiện bằng tay. Hàng giờ đã được dành để đếm xe cộ, theo dõi số lượng người ra vào cửa hàng hoặc theo dõi chuyển động cho mục đích an ninh. Tuy nhiên, phương pháp này tốn thời gian, dễ mắc lỗi và không mở rộng tốt.

Đây là nơi trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là thị giác máy tính, phát huy tác dụng. Thị giác máy tính là một lĩnh vực con của AI, xử lý dữ liệu trực quan, 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 số lượng các mục; nó không hiển thị vị trí của các đối tượng đó. Đếm dựa trên vùng hoặc sử dụng các 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 một 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 dựa trên khu vực. 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 và các lợi ích chính của nó. Hãy bắt đầu!

Tổng quan về đếm đối tượng trong các khu vực

Việc phát hiện và đếm các đối tượng trong một hình ảnh chỉ có thể cho chúng ta biết rất ít, đặc biệt là ở những nơi như sân bay hoặc trung tâm mua sắm, nơi mọi người có thể tụ tập ở nhiều khu vực trong một khung hình. Những thông tin chi tiết như chính xác những đối tượng đó ở đâu và có bao nhiêu người 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 khu vực cho các vị trí quan trọng, như cổng lên máy bay hoặc phòng chờ, YOLO11 có thể được sử dụng để chỉ đếm các đối tượng trong không gian cụ thể đó. Các vùng có thể di chuyển cũng có thể được sử dụng để tìm số lượng đối tượng ở các vùng khác nhau trong thời gian thực.

‍

Ultralytics YOLO11 có thể giúp quá trình này trở nên đơn giản và hiệu quả. Nó có thể giúp phát hiện các đối tượng, theo dõi chuyển động của chúng và đếm chúng dựa trên các khu vực chúng đi vào hoặc đi ra. Điều khiến 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 đa đối tượng trong mỗi khu vực được xác định, giúp các hệ thống đếm và phân loại nhiều đối tượng cùng một lúc. 

Sử dụng Ultralytics YOLO11 để đếm đối tượng trong các khu vực

Ultralytics cung cấp các giải pháp dễ sử dụng thể hiện các trường hợp sử dụng tiên tiến của mô hình YOLO. Chúng bao gồm các giải pháp thực tế như đếm đối tượng, đếm đối tượng trong các vùng có thể di chuyển, làm mờ và ước tính tốc độ. 

Việc thiết lập và chạy giải pháp Ultralytics để đếm đối tượng theo vùng rất đơn giản. Điều này cho phép người dùng tập trung vào thông tin chi tiết thay vì 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 một thuật toán theo dõi (chẳng hạn như BoT-SORT hoặc ByteTrack) để gán ID nhất quán cho mỗi đối tượng trên các khung hình. 

Sau khi các đối tượng được phát hiện và theo dõi, 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 đếm dựa trên lối vào hoặc chuyển động của chúng qua các vùng đó. 

Dưới đây là một số tính năng quan trọng khác của giải pháp Ultralytics để đếm đối tượng dựa trên khu vực:

• Xử lý nhanh: Giải pháp cho phép đếm đối tượng theo thời gian thực bằng YOLO11, đảm bảo phân tích nhanh chóng và hiệu quả các luồng video.

• Vùng có thể tùy chỉnh: Người dùng có thể xác định các vùng cụ thể trong một khung hình video bằng cách sử dụng đa giác, hình chữ nhật hoặc đường thẳng, cho phép kiểm soát chính xác vị trí đếm xảy ra.

• Đếm đa đối tượng: Hệ thống có thể phát hiện và đếm đồng thời nhiều loại đối tượng khác nhau trong cùng một khu vực được xác định.

• Dễ dàng tích hợp: Việc tích hợp với các hệ thống hiện có trở nên liền mạch bằng cách sử dụng Ultralytics Python API hoặc giao diện dòng lệnh, đòi hỏi nỗ lực cấu hình tối thiểu.

Thực hành đếm đối tượng trong các vùng

Để bắt đầu với giải pháp Ultralytics để đếm dựa trên khu vực, bạn có thể xem tài liệu chính thức của Ultralytics, tài liệu này hướng dẫn từng bước cách sử dụng YOLO11 để đếm các đối tượng trong khu vực. 

Nếu bạn có bất kỳ vấn đề nào trong khi thiết lập giải pháp, đây là một số mẹo cần ghi nhớ:

• Đảm bảo gói Ultralytics Python được cài đặt chính xác. Tham khảo hướng dẫn khắc phục sự cố trong tài liệu chính thức.

• Xác minh cài đặt khu vực và đảm bảo các khu vực được xác định được thiết lập chính xác trong giao diện.

• Kiểm tra các bản cập nhật và phiên bản mới và luôn cập nhật gói Ultralytics Python.

Các ứng dụng thực tế của đếm đối tượng trong các khu vực

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về cách sử dụng Ultralytics YOLO11 để đếm đối tượng dựa trên khu vực, hãy khám phá một số ứng dụng thực tế mà nó có thể được sử dụng.

Theo dõi lưu lượng khách hàng cho phân tích bán lẻ

Đếm đối tượng dựa trên vùng có thể dễ dàng trả lời các câu hỏi liên quan đến việc khách hàng dành phần lớn thời gian ở đâu trong một cửa hàng. YOLO11 có thể giúp các nhà bán lẻ theo dõi các kiểu di chuyển tại các vị trí quan trọng, chẳng hạn như điểm thoát hiểm, quầy thanh toán và các khu vực sản phẩm được quan tâm nhiều. Thay vì chỉ đo lường lưu lượng truy cập tổng thể, phương pháp tiếp cận dựa trên vùng này cung cấp thông tin chi tiết về số lượng khách hàng ghé thăm các khu vực cụ thể. 

Sử dụng giải pháp Ultralytics giúp các nhà bán lẻ loại bỏ nhu cầu mã hóa thủ công hoặc các 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 người qua lại bằng cách sử dụng đa giác hoặc đường thẳng hình chữ nhật.

Sau đó, YOLO11 có thể phát hiện các đối tượng, theo dõi chuyển động của chúng và cập nhật số lượng trong 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 các quyết định dựa trên dữ liệu.

‍

Quản lý giao thông tại các trạm thu phí

Các thành phố luôn nhộn nhịp xe cộ, với ô tô nhập vào đường cao tốc, dừng đèn đỏ và xếp hàng ở các giao lộ đông đúc. Quản lý giao thông là một phần quan trọng để giữ cho đường xá an toàn và mọi thứ diễn ra suôn sẻ. R

Đếm đối tượng theo khu vực bằng YOLO11 có thể hỗ trợ việc này bằng cách chia đường thành các phần, chẳng hạn như giao lộ hoặc làn thu phí. Các đội quản lý giao thông có thể theo dõi số lượng xe ở mỗi khu vực trong thời gian thực. Dữ liệu trực tiếp này cho phép phản ứng nhanh hơn, lập kế hoạch giao thông tốt hơn và luồng giao thông tổng thể trôi chảy 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 giải pháp đếm theo khu vực của Ultralytics, mỗi làn thu phí có thể được theo dõi riêng biệt.

Thay vì giám sát tất cả lưu lượng truy cập cùng một lúc, hệ thống chỉ tập trung vào các phương tiện đi qua các làn đường cụ thể. Khi xe ô tô đi vào hoặc rời đi, YOLO11 có thể đếm chúng ngay lập tức, giúp người vận hành theo dõi làn đường nào đang trở nên đông đúc.

‍

Đếm số lượng động vật trong trang trại và nơi trú ẩn

Đếm động vật có thể khó khăn, đặc biệt khi chúng di chuyển theo đàn qua những không gian chật hẹp. Một vài lần đếm sót 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 giúp quy trình này trở nên trơn tru hơn nhiều. Nông dân có thể sử dụng nó để tạo các vùng theo dõi tùy chỉnh, cho dù đó là một cổng rộng, một lối đi hẹp hay một khu vực có đường cong bao quanh. Bên trong các khu vực này, mô hình phát hiện động vật trong thời gian thực, đánh dấu chúng bằng các hộp giới hạn và theo dõi chuyển động của chúng. Ví dụ: nó có thể nhanh chóng và chính xác đếm số lượng lớn đàn cừu hoặc dê khi chúng di chuyển qua một hành lang có rào chắn mà không cần bất kỳ nỗ lực thủ công nào. 

Giám sát đám đông để đảm bảo an toàn công cộng

Không gian công cộng đông đúc có thể chuyển từ trống trải sang chật kín chỉ trong vài phút. Ở tàu điện ngầm, sân bay hoặc buổi hòa nhạc, quá nhiều người ở một nơi có thể làm chậm quá trình di chuyển và gây ra lo ngại về an toàn. Giám sát lưu lượng người đi bộ theo thời gian thực cho phép các nhà chức trách phát hiện sớm tình trạng đám đông tụ tập và hành động trước khi mọi thứ vượt khỏi tầm kiểm soát.

Cụ thể, đếm dựa trên khu vực bằng YOLO11 giúp có thể theo dõi chuyển động trên 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 đội an ninh tập trung vào các kiểu chuyển động, nhanh chóng xác định các điểm tắc nghẽn và đưa ra các quyết định hoạt động tốt hơn, từ thay đổi lịch trình đến triển khai nhân viên.

‍

Những điều cần nhớ

Đếm đối tượng dựa trên 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 lĩnh vực bán lẻ, quản lý giao thông hay an toàn công cộng, phương pháp tiếp cận dựa trên AI thị giác này giúp các doanh nghiệp và nhà hoạch định thành phố đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn. Tự động hóa việc đếm giúp giảm bớt nỗ lực thủ công và cải thiện hiệu quả tổng thể.

Trong tương lai, AI và thị giác máy tính có thể sẽ làm cho việc đếm đối tượng trở nên thông minh hơn. 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 tự động hóa và các hệ thống IoT (Internet of Things). Loại tự động hóa thông minh này đang định hình tương lai của 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 của 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 biến các dự án Vision AI của bạn thành hiện thực.