ultralytics 解决方案: 解决现实世界问题

ultralytics 解决方案: 解决现实世界问题#

Ultralytics 解决方案提供了 YOLO 模型的尖端应用，为各行各业提供如物体计数、模糊处理和安全系统等现实解决方案，从而提高了效率和准确性。探索 YOLOv11 在实际应用中的强大影响力。

Ultralytics解决方案缩略图

精心挑选的 Ultralytics 解决方案列表，可用于创建出色的计算机视觉项目。

  • 目标计数 🚀: 学习使用YOLO11进行实时目标计数。掌握在实时视频流中准确计数对象的技巧。

  • 目标裁剪 🚀: 使用YOLO11掌握精确从图像和视频中提取目标的目标裁剪技术。

  • 目标模糊处理 🚀: 应用YOLO11进行目标模糊处理，以保护图像和视频处理中的隐私。

  • 锻炼监控 🚀: 探索如何使用YOLO11监控锻炼。学习如何实时追踪和分析各种健身程序。

  • 区域内目标计数 🚀: 使用YOLO11在特定区域内计数目标，实现不同区域的准确检测。

  • 安全报警系统 🚀: 创建安全报警系统，当检测到新目标时触发警报。根据具体需求定制系统。

  • 热图 🚀: 利用检测热图来可视化矩阵中的数据强度，为计算机视觉任务提供清晰的洞察。

  • 实例分割与目标跟踪 🚀 NEW: 实施实例分割和YOLO11的目标跟踪，实现精确的对象边界和持续监控。

  • VisionEye视图对象映射 🚀: 开发模仿人眼对特定对象的聚焦的系统，增强计算机辨别和优先考虑细节的能力。

  • 速度估计 🚀: 使用YOLO11和目标跟踪技术估计对象速度，这对于自动驾驶车辆和交通监控等应用至关重要。

  • 距离计算 🚀: 使用YOLO11中的边界框质心计算对象之间的距离，这对于空间分析必不可少。

  • 队列管理 🚀: 实现高效的队列管理系统，以减少等待时间并提高生产率，使用YOLO11。

  • 停车管理 🚀: 使用YOLO11组织和指导停车区的车流，优化空间利用率和用户体验。

  • 分析 📊 NEW: 进行全面的数据分析，发现模式并做出明智决策，利用YOLO11进行描述性、预测性和规范性分析。

  • 使用Streamlit的实时推理 🚀: 利用YOLO11的强大功能直接通过友好的Streamlit界面在您的网络浏览器中进行实时目标检测。

解决方案使用指南#

命令信息

yolo solutions 解决方案名称 参数:

  • solutions 是必需的关键字。

  • 解决方案名称（可选）可以是以下之一：['count', 'heatmap', 'queue', 'speed', 'workout', 'analytics']。

  • 参数（可选）是自定义的 参数=值 对，例如 show_in=True，用于覆盖默认设置。

CLI 示例

yolo solutions count show=True  # 进行对象计数

yolo solutions source="path/to/video/file.mp4"  # 指定视频文件路径