Theo dõi đối tượng YOLO thời gian thực
Theo dõi mọi đối tượng xuyên suốt video với các ID cố định. Tính năng theo dõi Ultralytics YOLO26 kết hợp phát hiện thời gian thực với các bộ theo dõi đã được kiểm chứng, hỗ trợ đếm, phân tích và giám sát trên các luồng trực tiếp.
Tính năng theo dõi chạy trên YOLO26
Tính năng theo dõi bổ sung các ID cố định cho bất kỳ model YOLO26 nào — chỉ một lệnh gọi phương thức là biến bộ phát hiện thành bộ theo dõi đa đối tượng với BoT-SORT hoặc ByteTrack. Tốc độ của bộ phát hiện quyết định thông lượng theo dõi, vì vậy các điểm chuẩn dưới đây là những con số quan trọng đối với luồng trực tiếp.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Run inference
results = model.track("video.mp4")| Model | Kích thước (px) | mAP 50-95 | mAP 50-95 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Params (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 |
Các điểm chuẩn phát hiện YOLO26 từ tài liệu Ultralytics; các bộ theo dõi chạy trên các model này.
Được tin dùng bởi các tổ chức hàng đầu thế giới
Tác động từ các model của chúng tôi
Hợp lý hóa quy trình giữa các ngành công nghiệp với các model AI thị giác tiên tiến của chúng tôi. Tốc độ, độ chính xác và tính dễ sử dụng được hỗ trợ bởi Ultralytics.
Sự phát triển của các model Ultralytics YOLO
Xem cách Ultralytics YOLO phát triển từ workflow YOLOv5 thực tiễn sang inference YOLO26 sẵn sàng cho Edge.
Đã giúp việc phát hiện đối tượng thời gian thực trở nên dễ tiếp cận với một workflow PyTorch nhanh chóng và thực tế.
Mở rộng quy trình làm việc thống nhất trên các tác vụ phát hiện, phân đoạn, phân loại, pose và OBB.
Cải thiện độ chính xác, tốc độ và hiệu suất trong khi vẫn giữ nguyên quy trình làm việc quen thuộc của Ultralytics.
Đã giới thiệu tính năng inference end-to-end và một kiến trúc được tối ưu hóa cho việc triển khai edge hiệu quả.
Gán nhãn nhanh hơn tới 10 lần với tính năng gán nhãn thông minh
Nền tảng Ultralytics cung cấp công cụ gán nhãn hình ảnh giúp bạn xây dựng tập dữ liệu chất lượng cao nhanh hơn. Từ tính năng gán nhãn thông minh đến chỉnh sửa thủ công chính xác, các tính năng này được thiết kế để giảm thời gian gán nhãn hình ảnh mà không làm giảm chất lượng.
- Gán nhãn thông minh dựa trên SAM: Mask và bounding box chỉ với một cú nhấp chuột.
- Hỗ trợ đầy đủ các tác vụ AI: Phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể, phân đoạn ngữ nghĩa, phân loại, pose, OBB.
- Hỗ trợ định dạng phổ quát: Tùy chọn của bạn bao gồm YOLO, COCO, VOC và nhiều định dạng khác.
- Đánh giá nhóm và quản lý phiên bản: Cộng tác minh bạch trong từng bước thực hiện.
Huấn luyện trên các GPU tốt nhất với chi phí thấp hơn
26 GPU NVIDIA với giá từ $0.24/giờ — từ Ampere đến Blackwell. Không phụ phí, không yêu cầu tối thiểu, không cam kết.
Triển khai ở mọi nơi
Export sang 20 định dạng và triển khai trên edge, cloud và mobile.
Khám phá các giải pháp ngành
Xem cách các nhóm áp dụng thị giác máy tính của Ultralytics trong các môi trường sản xuất.
AI trong nông nghiệp
AI trong ô tô
AI trong y tế
AI trong logistics
AI trong sản xuất
AI trong bán lẻ
AI trong robot
AI trong nông nghiệp
AI trong ô tô
AI trong y tế
AI trong logistics
AI trong sản xuất
AI trong bán lẻ
AI trong robot
AI trong nông nghiệp
AI trong ô tô
AI trong y tế
AI trong logistics
AI trong sản xuất
AI trong bán lẻ
AI trong robot
Các câu hỏi thường gặp
Theo dõi đa đối tượng phát hiện đối tượng trong mọi khung hình video và liên kết chúng giữa các khung hình, gán cho mỗi đối tượng một ID cố định. Định danh theo thời gian này là yếu tố cho phép đếm các đối tượng duy nhất, đo thời gian dừng, phân tích quỹ đạo và kích hoạt sự kiện khi một đối tượng cụ thể vượt qua vạch kẻ hoặc đi vào một vùng nhất định.
Ultralytics cung cấp sẵn BoT-SORT và ByteTrack, có thể lựa chọn bằng một đối số duy nhất trong chế độ theo dõi. Cả hai đều kết hợp kết quả đầu ra của bộ phát hiện với tính năng liên kết dựa trên chuyển động; BoT-SORT là mặc định, trong khi ByteTrack là một giải pháp thay thế gọn nhẹ hiệu quả. Hành vi của bộ theo dõi có thể được cấu hình thông qua các tệp YAML.
Tính năng theo dõi chạy trên nền tảng của bất kỳ model phát hiện, phân đoạn, tạo dáng hoặc OBB nào của Ultralytics. Ultralytics YOLO26 là cơ sở được khuyến nghị: tốc độ thời gian thực của nó giúp duy trì sự mượt mà khi theo dõi trên luồng trực tiếp và kích thước nano giúp việc theo dõi tại biên trở nên khả thi.
Có. Hãy huấn luyện bộ phát hiện trên các lớp dữ liệu của riêng bạn bằng chế độ huấn luyện hoặc trên Ultralytics Platform, sau đó gọi chế độ theo dõi với các trọng số đã huấn luyện của bạn. Bộ theo dõi sẽ theo sát bất cứ thứ gì model của bạn phát hiện, vì vậy việc theo dõi tùy chỉnh không cần thêm bước huấn luyện bộ theo dõi nào khác.
Các ứng dụng điển hình bao gồm đếm người và phương tiện, phân tích bán lẻ và địa điểm, theo dõi vận động viên thể thao, giám sát giao thông và các hệ thống an toàn theo dõi đối tượng qua các khu vực hạn chế. Vì tính năng theo dõi của Ultralytics chạy theo thời gian thực, các hệ thống này hoạt động trên các nguồn cấp dữ liệu camera trực tiếp thay vì chỉ video đã ghi lại.
Xây dựng hệ thống theo dõi đối tượng với Ultralytics
Huấn luyện các model YOLO26 và theo dõi đối tượng với ID cố định theo thời gian thực bằng cách sử dụng Ultralytics Platform.