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comments: true |
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description: Apprenez à utiliser Ultralytics YOLO pour le suivi d'objets dans les flux vidéo. Guides pour utiliser différents traceurs et personnaliser les configurations de traceurs. |
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keywords: Ultralytics, YOLO, suivi d'objets, flux vidéo, BoT-SORT, ByteTrack, guide Python, guide CLI |
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# Suivi Multi-Objets avec Ultralytics YOLO |
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<img width="1024" src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/243418637-1d6250fd-1515-4c10-a844-a32818ae6d46.png" alt="Exemples de suivi multi-objets"> |
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Le suivi d'objets dans le domaine de l'analyse vidéo est une tâche essentielle qui non seulement identifie l'emplacement et la classe des objets à l'intérieur de l'image, mais maintient également un identifiant unique pour chaque objet détecté au fur et à mesure que la vidéo progresse. Les applications sont illimitées, allant de la surveillance et de la sécurité à l'analytique sportive en temps réel. |
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## Pourquoi Choisir Ultralytics YOLO pour le Suivi d'Objet ? |
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La sortie des traceurs Ultralytics est cohérente avec la détection standard d'objets mais apporte la valeur ajoutée des identifiants d'objets. Cela facilite le suivi des objets dans les flux vidéo et effectue des analyses subséquentes. Voici pourquoi vous devriez envisager d'utiliser Ultralytics YOLO pour vos besoins de suivi d'objet : |
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- **Efficacité :** Traitez les flux vidéo en temps réel sans compromettre la précision. |
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- **Flexibilité :** Prend en charge de multiples algorithmes de suivi et configurations. |
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- **Facilité d'Utilisation :** API Python simple et options CLI pour une intégration et un déploiement rapides. |
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- **Personnalisabilité :** Facile à utiliser avec des modèles YOLO entraînés sur mesure, permettant une intégration dans des applications spécifiques au domaine. |
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<p align="center"> |
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<iframe width="720" height="405" src="https://www.youtube.com/embed/hHyHmOtmEgs?si=VNZtXmm45Nb9s-N-" |
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title="Lecteur vidéo YouTube" frameborder="0" |
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allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" |
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allowfullscreen> |
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</iframe> |
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<strong>Regardez :</strong> Détection et suivi d'objets avec Ultralytics YOLOv8. |
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</p> |
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## Applications dans le Monde Réel |
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| Transport | Distribution | Aquaculture | |
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| Suivi de Véhicules | Suivi de Personnes | Suivi de Poissons | |
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## Caractéristiques en Bref |
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Ultralytics YOLO étend ses fonctionnalités de détection d'objets pour fournir un suivi d'objets robuste et polyvalent : |
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- **Suivi en Temps Réel :** Suivi fluide d'objets dans des vidéos à fréquence d'images élevée. |
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- **Prise en Charge de Multiples Traceurs :** Choisissez parmi une variété d'algorithmes de suivi éprouvés. |
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- **Configurations de Traceurs Personnalisables :** Adaptez l'algorithme de suivi pour répondre à des exigences spécifiques en réglant divers paramètres. |
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## Traceurs Disponibles |
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Ultralytics YOLO prend en charge les algorithmes de suivi suivants. Ils peuvent être activés en passant le fichier de configuration YAML correspondant tel que `tracker=tracker_type.yaml` : |
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* [BoT-SORT](https://github.com/NirAharon/BoT-SORT) - Utilisez `botsort.yaml` pour activer ce traceur. |
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* [ByteTrack](https://github.com/ifzhang/ByteTrack) - Utilisez `bytetrack.yaml` pour activer ce traceur. |
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Le traceur par défaut est BoT-SORT. |
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## Suivi |
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Pour exécuter le traceur sur des flux vidéo, utilisez un modèle Detect, Segment ou Pose formé tel que YOLOv8n, YOLOv8n-seg et YOLOv8n-pose. |
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!!! Example "Exemple" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# Charger un modèle officiel ou personnalisé |
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model = YOLO('yolov8n.pt') # Charger un modèle Detect officiel |
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model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # Charger un modèle Segment officiel |
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model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # Charger un modèle Pose officiel |
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model = YOLO('chemin/vers/best.pt') # Charger un modèle entraîné personnalisé |
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# Effectuer le suivi avec le modèle |
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results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", show=True) # Suivi avec le traceur par défaut |
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results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", show=True, tracker="bytetrack.yaml") # Suivi avec le traceur ByteTrack |
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``` |
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=== "CLI" |
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```bash |
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# Effectuer le suivi avec divers modèles en utilisant l'interface en ligne de commande |
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yolo track model=yolov8n.pt source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4" # Modèle Detect officiel |
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yolo track model=yolov8n-seg.pt source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4" # Modèle Segment officiel |
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yolo track model=yolov8n-pose.pt source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4" # Modèle Pose officiel |
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yolo track model=chemin/vers/best.pt source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4" # Modèle entraîné personnalisé |
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# Suivi en utilisant le traceur ByteTrack |
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yolo track model=chemin/vers/best.pt tracker="bytetrack.yaml" |
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``` |
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Comme on peut le voir dans l'utilisation ci-dessus, le suivi est disponible pour tous les modèles Detect, Segment et Pose exécutés sur des vidéos ou des sources de diffusion. |
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## Configuration |
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### Arguments de Suivi |
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La configuration du suivi partage des propriétés avec le mode Prédiction, telles que `conf`, `iou`, et `show`. Pour des configurations supplémentaires, référez-vous à la page [Predict](https://docs.ultralytics.com/modes/predict/) du modèle. |
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!!! Example "Exemple" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# Configurer les paramètres de suivi et exécuter le traceur |
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model = YOLO('yolov8n.pt') |
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results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", conf=0.3, iou=0.5, show=True) |
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``` |
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=== "CLI" |
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```bash |
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# Configurer les paramètres de suivi et exécuter le traceur en utilisant l'interface en ligne de commande |
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yolo track model=yolov8n.pt source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4" conf=0.3, iou=0.5 show |
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``` |
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### Sélection du Traceur |
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Ultralytics vous permet également d'utiliser un fichier de configuration de traceur modifié. Pour cela, faites simplement une copie d'un fichier de configuration de traceur (par exemple, `custom_tracker.yaml`) à partir de [ultralytics/cfg/trackers](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/trackers) et modifiez toute configuration (à l'exception du `tracker_type`) selon vos besoins. |
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!!! Example "Exemple" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# Charger le modèle et exécuter le traceur avec un fichier de configuration personnalisé |
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model = YOLO('yolov8n.pt') |
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results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", tracker='custom_tracker.yaml') |
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``` |
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=== "CLI" |
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```bash |
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# Charger le modèle et exécuter le traceur avec un fichier de configuration personnalisé en utilisant l'interface en ligne de commande |
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yolo track model=yolov8n.pt source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4" tracker='custom_tracker.yaml' |
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``` |
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Pour une liste complète des arguments de suivi, référez-vous à la page [ultralytics/cfg/trackers](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/trackers). |
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## Exemples Python |
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### Boucle de Persistance des Pistes |
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Voici un script Python utilisant OpenCV (`cv2`) et YOLOv8 pour exécuter le suivi d'objet sur des images vidéo. Ce script suppose toujours que vous avez déjà installé les packages nécessaires (`opencv-python` et `ultralytics`). L'argument `persist=True` indique au traceur que l'image ou la trame actuelle est la suivante dans une séquence et s'attend à ce que les pistes de l'image précédente soient présentes dans l'image actuelle. |
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!!! Example "Boucle for streaming avec suivi" |
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```python |
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import cv2 |
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from ultralytics import YOLO |
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# Charger le modèle YOLOv8 |
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model = YOLO('yolov8n.pt') |
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# Ouvrir le fichier vidéo |
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video_path = "chemin/vers/video.mp4" |
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cap = cv2.VideoCapture(video_path) |
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# Parcourir les images vidéo |
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while cap.isOpened(): |
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# Lire une image de la vidéo |
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success, frame = cap.read() |
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if success: |
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# Exécuter le suivi YOLOv8 sur l'image, en persistant les pistes entre les images |
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results = model.track(frame, persist=True) |
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# Visualiser les résultats sur l'image |
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annotated_frame = results[0].plot() |
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# Afficher l'image annotée |
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cv2.imshow("Suivi YOLOv8", annotated_frame) |
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# Interrompre la boucle si 'q' est pressée |
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if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"): |
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break |
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else: |
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# Interrompre la boucle si la fin de la vidéo est atteinte |
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break |
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# Relâcher l'objet de capture vidéo et fermer la fenêtre d'affichage |
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cap.release() |
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cv2.destroyAllWindows() |
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``` |
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Veuillez noter le changement de `model(frame)` à `model.track(frame)`, qui active le suivi d'objet à la place de la simple détection. Ce script modifié exécutera le traceur sur chaque image de la vidéo, visualisera les résultats et les affichera dans une fenêtre. La boucle peut être quittée en appuyant sur 'q'. |
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## Contribuer de Nouveaux Traceurs |
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Êtes-vous compétent en suivi multi-objets et avez-vous réussi à implémenter ou adapter un algorithme de suivi avec Ultralytics YOLO ? Nous vous invitons à contribuer à notre section Traceurs sur [ultralytics/cfg/trackers](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/trackers) ! Vos applications et solutions dans le monde réel pourraient être inestimables pour les utilisateurs travaillant sur des tâches de suivi. |
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En contribuant à cette section, vous aidez à élargir l'éventail des solutions de suivi disponibles au sein du cadre Ultralytics YOLO, ajoutant une autre couche de fonctionnalité et d'utilité pour la communauté. |
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Pour initier votre contribution, veuillez vous référer à notre [Guide de Contribution](https://docs.ultralytics.com/help/contributing) pour des instructions complètes sur la soumission d'une Pull Request (PR) 🛠️. Nous sommes impatients de voir ce que vous apportez à la table ! |
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Ensemble, améliorons les capacités de suivi de l'écosystème Ultralytics YOLO 🙏 !
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