Rastreamento de objetos YOLO em tempo real
Siga cada objeto através do vídeo com IDs persistentes. O rastreamento do Ultralytics YOLO26 combina detecção em tempo real com rastreadores comprovados, potencializando contagem, análise e monitoramento em transmissões ao vivo.
O rastreamento é executado no YOLO26
O rastreamento adiciona IDs persistentes sobre qualquer modelo YOLO26 — uma chamada de método transforma um detector em um rastreador de múltiplos objetos com BoT-SORT ou ByteTrack. A velocidade do detector define a taxa de transferência do rastreamento, portanto, os benchmarks abaixo são os números que importam para transmissões ao vivo.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Run inference
results = model.track("video.mp4")| Modelo | Tamanho (px) | mAP 50-95 | mAP 50-95 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parâmetros (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 detecção YOLO26 da documentação da Ultralytics; os rastreadores rodam nesses modelos.
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A evolução dos modelos Ultralytics YOLO
Vê como o Ultralytics YOLO evoluiu do prático fluxo de trabalho YOLOv5 para a inferência YOLO26 pronta para edge.
Tornou a detecção de objetos em tempo real acessível com um fluxo de trabalho PyTorch rápido e prático.
Expansão do fluxo de trabalho unificado em deteção, segmentação, classificação, pose e OBB.
Precisão, velocidade e eficiência melhoradas enquanto se preserva o familiar fluxo de trabalho Ultralytics.
Introduziu inferência de ponta a ponta e uma arquitetura otimizada para implantação eficiente na borda.
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- Anotação inteligente baseada em SAM: Máscaras e caixas delimitadoras em um clique.
- Cobertura total de tarefas de IA: Detecção, segmentação de instâncias, segmentação semântica, classificação, pose, OBB.
- Suporte a formatos universais: A tua escolha entre YOLO, COCO, VOC e muito mais.
- Revisão de equipe e controle de versão: Colaboração clara em cada passo.
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Perguntas frequentes
Rastreamento de múltiplos objetos detecta objetos em cada quadro de vídeo e os vincula entre quadros, atribuindo a cada objeto um ID persistente. Essa identidade ao longo do tempo é o que permite contar objetos únicos, medir o tempo de permanência, analisar trajetórias e acionar eventos quando um objeto específico cruza uma linha ou entra em uma zona.
O Ultralytics já vem com BoT-SORT e ByteTrack integrados, selecionáveis com um único argumento no track mode. Ambos combinam as saídas do detector com associação baseada em movimento; o BoT-SORT é o padrão, enquanto o ByteTrack é uma alternativa leve e robusta. O comportamento do rastreador é configurável por meio de arquivos YAML.
O rastreamento funciona sobre qualquer modelo de detecção, segmentação, pose ou OBB da Ultralytics. O Ultralytics YOLO26 é a base recomendada: sua velocidade em tempo real mantém o rastreamento fluido em transmissões ao vivo, e o tamanho nano torna o rastreamento em edge prático.
Sim. Treine um detector em suas próprias classes com o train mode ou na Ultralytics Platform, depois chame o track mode com seus pesos treinados. O rastreador segue o que seu modelo detectar, portanto, o rastreamento personalizado não precisa de treinamento extra do rastreador.
Aplicações típicas incluem contagem de pessoas e veículos, análises de varejo e locais, rastreamento de jogadores em esportes, monitoramento de tráfego e sistemas de segurança que seguem objetos por zonas restritas. Como o rastreamento da Ultralytics é executado em tempo real, esses sistemas funcionam em feeds de câmera ao vivo, e não apenas em vídeos gravados.
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