Suivi d’objets YOLO en temps réel
Suis chaque objet dans la vidéo grâce à des identifiants persistants. Le suivi Ultralytics YOLO26 associe la détection en temps réel à des outils de suivi éprouvés pour alimenter le comptage, l’analyse et la surveillance des flux en direct.
Le suivi s’appuie sur YOLO26
Le suivi ajoute des identifiants persistants à n’importe quel modèle YOLO26 : un seul appel de méthode transforme un détecteur en outil de suivi multi-objets avec BoT-SORT ou ByteTrack. Le débit de suivi dépend de la vitesse du détecteur ; les benchmarks ci-dessous sont donc les chiffres importants pour les flux en direct.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Run inference
results = model.track("video.mp4")| Modèle | Taille (px) | mAP 50-95 | mAP 50-95 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Paramètres (M) | FLOPs (G) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n | 640 | 40.9 | 40.1 | 38.9 ± 0.7 | 1.7 ± 0.0 | 2.4 | 5.4 |
| YOLO26s | 640 | 48.6 | 47.8 | 87.2 ± 0.9 | 2.5 ± 0.0 | 9.5 | 20.7 |
| YOLO26m | 640 | 53.1 | 52.5 | 220.0 ± 1.4 | 4.7 ± 0.1 | 20.4 | 68.2 |
| YOLO26l | 640 | 55.0 | 54.4 | 286.2 ± 2.0 | 6.2 ± 0.2 | 24.8 | 86.4 |
| YOLO26x | 640 | 57.5 | 56.9 | 525.8 ± 4.0 | 11.8 ± 0.2 | 55.7 | 193.9 |
Benchmarks de détection YOLO26 issus de la documentation Ultralytics ; les outils de suivi utilisent ces modèles.
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- Annotation intelligente optimisée par SAM :Masques et boîtes englobantes en un clic.
- Prise en charge complète des tâches d’IA :Détection, segmentation d’instances, segmentation sémantique, classification, estimation de pose, OBB.
- Prise en charge universelle des formats :Choisis YOLO, COCO ou un autre format.
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Foire aux questions
Le suivi multi-objets détecte les objets dans chaque image vidéo et les relie d’une image à l’autre, en attribuant à chaque objet un identifiant persistant. Cette identité au fil du temps permet de compter les objets uniques, de mesurer leur durée de présence, d’analyser leurs trajectoires et de déclencher des événements lorsqu’un objet donné franchit une ligne ou entre dans une zone.
Ultralytics intègre BoT-SORT et ByteTrack, que tu peux sélectionner avec un seul argument dans le mode de suivi. Les deux associent les sorties du détecteur à une association fondée sur le mouvement ; BoT-SORT est la méthode par défaut, tandis que ByteTrack constitue une solution légère performante. Le comportement des outils de suivi se configure à l’aide de fichiers YAML.
Le suivi fonctionne avec n’importe quel modèle Ultralytics de détection, de segmentation, de pose ou OBB. Ultralytics YOLO26 est la base recommandée : sa vitesse en temps réel assure la fluidité du suivi des flux en direct, et sa taille nano rend le suivi embarqué pratique.
Oui. Entraîne un détecteur sur tes propres classes avec le mode d’entraînement ou sur Ultralytics Platform, puis lance le mode de suivi avec les poids entraînés. L’outil de suivi suit tout ce que ton modèle détecte : le suivi personnalisé ne nécessite donc aucun entraînement supplémentaire de l’outil de suivi.
Les applications courantes comprennent le comptage des personnes et des véhicules, l’analyse des commerces et des lieux accueillant du public, le suivi des sportifs, la surveillance du trafic et les systèmes de sécurité qui suivent les objets dans des zones réglementées. Comme le suivi Ultralytics fonctionne en temps réel, ces systèmes traitent les flux de caméras en direct, et pas seulement les vidéos enregistrées.
Développe le suivi d’objets avec Ultralytics
Entraîne des modèles YOLO26 et suis des objets en temps réel avec des identifiants persistants à l’aide d’Ultralytics Platform.