$47 cho công cụ. $11,000 trong hóa đơn. Cùng một tháng.
Một chiếc camera đếm xe, người, thùng hàng, bất cứ thứ gì bạn hướng vào nó. Nó đã chạy qua 6 địa điểm vào tháng trước và tôi chỉ chạm vào nó hai lần.
một khung hình. 6 đối tượng được đóng khung và gắn nhãn trong 40ms.
Hầu hết mọi người nghĩ điều này cần bằng Tiến sĩ và một trại GPU. Nó chỉ cần một webcam và một ngày cuối tuần.
Những người đã nhận ra điều đó đang âm thầm tính phí các doanh nghiệp địa phương $1,800/tháng mỗi nơi để đếm những thứ mà trước đây con người phải đếm bằng tay.
Đây là toàn bộ cách xây dựng.
Nó thực sự là gì
Một chiếc camera hướng vào một thứ gì đó. Mô hình đóng khung mọi đối tượng, gắn nhãn cho nó, đếm nó.
Doanh nghiệp trả tiền cho một con số: bao nhiêu. Bao nhiêu xe đã vào, bao nhiêu người đã bước vào, bao nhiêu thùng hàng đã di chuyển.
Con số đó trước đây cần một người với một cái bảng kẹp giấy. Bây giờ nó chỉ cần một tệp trên một máy chủ $6.
Đó là hệ thống.
Đường ống, từ đầu đến cuối
Camera truyền RTSP: trực tiếp YOLO11 phát hiện: 40ms mỗi khung hình ByteTrack gán ID: thời gian thực Bộ đếm ghi vào CSV: tức thì Streamlit cung cấp bảng điều khiển: 24/7
Tổng thời gian xây dựng: một ngày cuối tuần. Tổng chi phí vận hành: $47/tháng. Số dòng bạn thực sự chỉnh sửa: một.
Bước 1: Cài đặt ngăn xếp
1pip install ultralytics supervision opencv-python
Một dòng trong terminal. YOLO11 phát hiện, supervision đếm, opencv đọc video.
Không phải lập trình viên? Đây là lệnh thiết lập duy nhất trong toàn bộ quá trình xây dựng. Dán nó một lần, nó sẽ cài đặt mọi thứ. Từ đây, bạn nhân bản một tệp và thay đổi một dòng: liên kết camera của bạn.
Bước 2: Phát hiện bất cứ thứ gì trong 4 dòng
1from ultralytics import YOLO23model = YOLO("yolo11n.pt")4results = model("street.jpg")5results[0].show()
YOLO11 có sẵn kiến thức về 80 đối tượng: người, xe hơi, xe đạp, xe tải, chó, chai lọ. Hướng nó vào bất kỳ hình ảnh nào và nó sẽ đóng khung chúng. Chưa cần huấn luyện.
Thay đổi một dòng: đổi "street.jpg" bằng ảnh của riêng bạn. Đó là toàn bộ chỉnh sửa.
Bước 3: Chạy trực tiếp trên camera
1from ultralytics import YOLO23model = YOLO("yolo11n.pt")4model.predict(source=0, show=True) # 0 = webcam, hoặc dán một URL RTSP
Đổi 0 bằng một liên kết RTSP và nó sẽ đọc bất kỳ camera an ninh nào trong tòa nhà. Đây là khoảnh khắc khách hàng bắt đầu chú ý.
Thay đổi một dòng: dán liên kết camera của khách hàng vào vị trí số 0. Mọi thứ khác giữ nguyên.
Bước 4: Theo dõi và đếm, không chỉ phát hiện
Chỉ phát hiện sẽ đếm lại cùng một chiếc xe trong mọi khung hình. ByteTrack gán cho mỗi đối tượng một ID duy nhất và giữ nó qua các khung hình, vì vậy bạn đếm mỗi thứ một lần khi nó vượt qua một đường kẻ.
1import cv22from ultralytics import YOLO3import supervision as sv45model = YOLO("yolo11n.pt")6tracker = sv.ByteTrack()7line = sv.LineZone(start=sv.Point(0, 500), end=sv.Point(1920, 500))8annot = sv.LineZoneAnnotator()910cap = cv2.VideoCapture("traffic.mp4")11while True:12 ok, frame = cap.read()13 if not ok:14 break15 result = model(frame, conf=0.5)[0]16 detections = sv.Detections.from_ultralytics(result)17 detections = tracker.update_with_detections(detections)18 line.trigger(detections)19 frame = annot.annotate(frame, line_counter=line)20 cv2.imshow("count", frame)21 if cv2.waitKey(1) == 27:22 break
line[dot]in_count và line[dot]out_count giữ tổng số trực tiếp. Đó là sản phẩm. Bạn sao chép toàn bộ khối này, bạn không viết nó.
Bản demo đầu tiên của tôi đã thất bại ở đây. Camera đếm cả bóng đổ là người, vì vậy khách hàng bãi đỗ xe thấy 400 chiếc xe trên một bãi trống. Cách khắc phục là conf=0.5, dòng đã có trong mã ở trên: bỏ qua bất cứ thứ gì mô hình không chắc chắn 50%. Tăng nó lên, những bóng ma biến mất. Khách hàng đã ký hợp đồng vào ngày hôm sau.
Bước 5: Dạy nó đếm ĐỐI TƯỢNG của bạn
80 lớp mặc định bao gồm xe hơi và người. Khi khách hàng muốn đếm pallet, chai rượu, hoặc gia súc, Roboflow làm phần khó trong trình duyệt. Bạn kéo vào 200 bức ảnh, nhấp vào các khung xung quanh đối tượng, nhấn train. Không cần code.
gắn nhãn một lớp tùy chỉnh trong Roboflow. nhấp, đặt tên, xong
1from ultralytics import YOLO23model = YOLO("yolo11n.pt")4model.train(data="dataset.yaml", epochs=50, imgsz=640)
50 epochs trên GPU Colab miễn phí mất 20 phút. Dù bằng cách nào, cùng một đường ống bây giờ đếm bất cứ thứ gì bạn đã chỉ cho nó. Đây là dòng trong tiêu đề.
Bước 6: Ghi lại mọi con số
1import csv, datetime23def log_count(label, count):4 with open("counts.csv", "a", newline="") as f:5 csv.writer(f).writerow([datetime.datetime.now(), label, count])
Một hàng CSV cho mỗi sự kiện. Tệp này biến một tập lệnh thành một báo cáo mà doanh nghiệp có thể đọc. Nó đã được kết nối sẵn trong tệp tôi gửi cho bạn.
Bước 7: Đặt nó sau một bảng điều khiển
1import streamlit as st2import pandas as pd34df = pd.read_csv("counts.csv", names=["time", "object", "count"])5st.metric("Total today", int(df["count"].sum()))6st.line_chart(df, x="time", y="count")
Chạy streamlit run app[dot]py, trỏ một tên miền vào máy chủ, gửi cho khách hàng một liên kết. Họ đăng nhập và xem các con số của chính họ thay đổi. Liên kết đó là thứ bạn tính phí.
Chi phí
Cách cũ so với cách xây dựng này:
- Mô hình - Đội CV, 6 tháng → YOLO11, miễn phí, 5 phút
- Gắn nhãn - công ty chú thích → Roboflow, nhấp và chọn
- Phần cứng - hộp GPU tại chỗ, $4,000 → máy chủ đám mây, $46/tháng
- Bảng điều khiển - nhà phát triển hợp đồng, $8,000 → Streamlit, miễn phí
- Tên miền - phí giữ chân đại lý → $12/năm, khoảng $1/tháng
Máy chủ + tên miền chỉ tốn $47/tháng. Một khách hàng trang trải nó gấp 38 lần.
Cách bạn có được khách hàng đầu tiên
Bỏ qua bài thuyết trình. Bước vào một doanh nghiệp đã có camera và đang đếm thứ gì đó bằng tay. Một bãi đỗ xe, một phòng gym, một quán cà phê, một nhà kho nhỏ.
Yêu cầu liên kết RTSP của họ hoặc 2 phút nguồn cấp dữ liệu camera của họ. Chạy tệp trên máy tính xách tay của bạn ngay tại đó. Cho họ thấy chính ô cửa của họ với các con số trực tiếp trên đó.
Xem camera của chính họ đếm cho họ sẽ chốt giao dịch nhanh hơn bất kỳ slide nào. 3 khách hàng đầu tiên của tôi đã ký hợp đồng trong cùng một lần ghé thăm.
Cách nó biến thành $11,000/tháng
Bạn bán con số, không phải mã.
Tháng 1
- Xây dựng trên máy tính xách tay của tôi. Khách hàng đầu tiên: một bãi đỗ xe muốn đếm số lượng xe theo giờ. $500/tháng.
Tháng 3
- 3 khách hàng: bãi đỗ xe, bộ đếm cửa bán lẻ, một phòng gym theo dõi giờ cao điểm. $4,500/tháng.
Tháng 6
- 6 khách hàng với mức trung bình $1,800. Một nhà kho đếm pallet, một quán cà phê đếm lượng người qua lại, một dịch vụ chia sẻ xe đạp theo dõi giá đỡ. $11,000/tháng.
Tháng 12
- Ngừng bán thiết lập, bán quyền đăng nhập. Một bảng điều khiển cho mỗi khách hàng, tính phí hàng tháng. Vượt qua $20,000/tháng với chi phí vẫn dưới $60.
Công việc được thực hiện một lần. Các hóa đơn lặp lại.
Bắt đầu từ đây
Ngăn xếp là miễn phí. Camera đã có sẵn trên tường. Bạn chỉnh sửa một dòng và chạy một tệp.
bình luận "DETECT" và tôi sẽ gửi tệp đầy đủ: liên kết camera được đặt ở trên cùng, mọi thứ khác tự chạy. Sổ tay huấn luyện và mẫu dataset[dot]yaml được bao gồm.
Các doanh nghiệp trên con phố của bạn hôm nay đã đếm bằng tay. Họ sẽ làm lại điều đó vào ngày mai trừ khi ai đó xuất hiện với liên kết camera.
