Отслеживание объектов с YOLO в реальном времени
Отслеживай каждый объект в видео по постоянным идентификаторам. Система отслеживания Ultralytics YOLO26 объединяет детектирование в реальном времени с проверенными трекерами и обеспечивает подсчёт, аналитику и мониторинг в прямых трансляциях.
Отслеживание объектов на YOLO26
Отслеживание добавляет постоянные идентификаторы поверх любой модели YOLO26: одного вызова метода достаточно, чтобы превратить детектор в трекер множества объектов с BoT-SORT или ByteTrack. Пропускная способность отслеживания зависит от скорости детектора, поэтому приведённые ниже результаты тестирования показывают показатели, важные для потокового видео в реальном времени.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Run inference
results = model.track("video.mp4")| Модель | Размер (пикс.) | mAP 50–95 | mAP 50-95 (e2e) | CPU ONNX (мс) | T4 TensorRT (мс) | Параметры (млн) | FLOPs (млрд) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
Результаты тестирования YOLO26 по документации Ultralytics; эти модели используются трекерами.
Нам доверяют ведущие организации мира
Влияние наших моделей
Оптимизируй процессы в разных отраслях с помощью наших передовых моделей компьютерного зрения на базе ИИ. Скорость, точность и простота использования — всё это обеспечивают технологии Ultralytics.
Эволюция моделей Ultralytics YOLO
Узнай, как Ultralytics YOLO прошла путь от практичного рабочего процесса YOLOv5 до инференса YOLO26 на периферийных устройствах.
Размечай данные до 10 раз быстрее с помощью интеллектуальной аннотации
Ultralytics Platform предоставляет инструмент аннотации изображений, который помогает быстрее создавать качественные наборы данных. От интеллектуальной аннотации до точного ручного редактирования — эти функции сокращают время разметки изображений без потери качества.
- Интеллектуальная аннотация на базе SAM:Маски и ограничивающие рамки одним щелчком.
- Полный охват задач ИИ:Обнаружение объектов, сегментация экземпляров, семантическая сегментация, классификация, оценка позы, OBB.
- Поддержка универсальных форматов:Выбирай YOLO, COCO и другие форматы.
- Командная проверка и управление версиями:Понятное взаимодействие на каждом этапе.
Обучай модели на лучших GPU дешевле
26 GPU NVIDIA от $0,24 в час — от Ampere до Blackwell. Без наценок, минимальных заказов и обязательств.
Развёртывай где угодно
Экспортируй в 22 формата и развёртывай на периферийных устройствах, в облаке и на мобильных устройствах.
Решения для разных отраслей
Узнай, как команды применяют компьютерное зрение Ultralytics в производственной среде.
Сельское хозяйство
Автомобилестроение
Здравоохранение
Логистика
Производство
Розничная торговля
Робототехника
Сельское хозяйство
Автомобилестроение
Здравоохранение
Логистика
Производство
Розничная торговля
Робототехника
Сельское хозяйство
Автомобилестроение
Здравоохранение
Логистика
Производство
Розничная торговля
Робототехника
Часто задаваемые вопросы
Отслеживание множества объектов обнаруживает объекты в каждом кадре видео и связывает их между кадрами, присваивая каждому объекту постоянный идентификатор. Сохранение идентификатора объекта во времени позволяет подсчитывать уникальные объекты, измерять время пребывания, анализировать траектории и запускать события, когда конкретный объект пересекает линию или входит в зону.
Ultralytics включает BoT-SORT и ByteTrack в стандартную поставку; выбрать любой из них можно одним аргументом в режиме отслеживания. Оба алгоритма сопоставляют результаты детектора на основе движения; BoT-SORT используется по умолчанию, а ByteTrack — эффективная лёгкая альтернатива. Поведение трекера настраивается с помощью YAML-файлов.
Отслеживание работает поверх любой модели Ultralytics для детектирования, сегментации, оценки поз или OBB. Рекомендуемая базовая модель — Ultralytics YOLO26: её скорость в реальном времени обеспечивает плавное отслеживание в прямых трансляциях, а версия nano подходит для отслеживания на периферийных устройствах.
Да. Обучи детектор для собственных классов с помощью режима обучения или на Ultralytics Platform, а затем запусти режим отслеживания со своими обученными весами. Трекер отслеживает всё, что обнаруживает твоя модель, поэтому для отслеживания пользовательских объектов не нужно дополнительно обучать трекер.
Типичные примеры применения: подсчёт людей и транспортных средств, аналитика в розничной торговле и на площадках для мероприятий, отслеживание спортсменов, мониторинг дорожного движения и системы безопасности, которые следят за объектами в зонах ограниченного доступа. Поскольку отслеживание Ultralytics работает в реальном времени, эти системы обрабатывают потоки с камер в реальном времени, а не только записанное видео.
Создавай системы отслеживания объектов с Ultralytics
Обучай модели YOLO26 и отслеживай объекты по постоянным идентификаторам в реальном времени с помощью Ultralytics Platform.