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CLI 통해 Ultralytics YOLO11 실행하는 방법

명령줄 인터페이스CLI를 통해 Ultralytics Python 패키지를 사용하여 다양한 산업과 관련된 YOLO11 솔루션을 간단하게 실행하는 방법을 살펴보세요.

오늘날 카메라는 매장, 사무실, 거리, 공공장소 등 모든 곳에 설치되어 중요한 질문에 답할 수 있는 순간을 포착합니다. 이러한 카메라의 시각적 데이터는 교통 흐름, 군중의 행동, 환경 조건, 심지어 개인의 움직임과 상호작용 등 일상 생활의 다양한 측면에 대한 유용한 정보를 알려줄 수 있습니다. 그러나 이러한 모든 영상을 수동으로 검토하는 것은 불가능하며 중요한 인사이트를 놓치는 경우가 많습니다.

컴퓨터 비전과 같은 고급 AI 기술이 시각적 데이터 분석을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있습니다. 원시 영상을 명확하고 실행 가능한 인사이트로 전환하여 복잡한 작업을 간소화합니다. 패턴을 발견하거나 활동을 추적하거나 프로세스를 개선하는 등 모든 작업을 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다. 기업 입장에서는 수작업에 소요되는 시간을 줄이고 더 스마트하고 효과적인 의사결정을 내릴 수 있습니다.

특히 Ultralytics YOLO11 실시간 물체 감지, 포즈 추정, 추적, 이미지 분류와 같은 yolo 작업을 간소화하는 고급 컴퓨터 비전 모델입니다. 다양한 기술 경험 수준의 사용자를 위해 설계되어 누구나 이미지와 동영상에서 가치 있는 인사이트를 쉽게 추출할 수 있습니다.

이 문서에서는 명령줄 인터페이스CLI를 통해 Ultralytics YOLO11 솔루션을 실행하는 방법에 대해 자세히 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!

명령줄 인터페이스란 무엇인가요?

명령줄 인터페이스는 간단한 텍스트 명령을 입력하여 컴퓨터와 상호작용할 수 있는 간단한 도구입니다. CLI 통해 시스템과 직접 대화하여 부피가 큰 소프트웨어나 복잡한 인터페이스에 의존하지 않고도 신속하게 작업을 완료할 수 있습니다. 특히 불필요한 단계 없이 결과를 얻고자 하는 사람들에게는 깔끔하고 효율적인 작업 수행 방법입니다.

또한 CLI 반복적인 작업을 빠르고 효율적으로 완료할 수 있는 방법을 제공합니다. 한 번 설정한 명령은 필요할 때마다 쉽게 재사용할 수 있어 워크플로우를 간소화하고 수작업을 최소화할 수 있습니다.

컴퓨터 비전과 관련하여, 전문 지식이 없어도 쉽게 동영상을 분석하거나 객체를 추적할 수 있도록 CLI 통해 Ultralytics YOLO11 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 몇 줄의 명령어만으로 동영상에 있는 사람의 수를 계산하여 활동을 추적하는 빠르고 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.

그림 1. 정확한 추적과 인사이트를 위한 사람 수 계산.

Ultralytics YOLO11 솔루션 개요

Ultralytics Python 패키지에는 소매, 운송, 보안 및 스포츠 산업 전반의 실제 작업을 처리할 수 있는 YOLO11 기반 솔루션이 내장되어 있습니다. 명령줄에서 이러한 솔루션을 실행함으로써 기업은 복잡한 작업을 빠르게 간소화하고 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

다음은 Ultralytics 제공하는 몇 가지 솔루션에 대한 간략한 소개입니다:

  • 개체 수 계산: 도로 위의 자동차나 창고 재고와 같은 동영상 또는 라이브 스트림의 객체를 자동으로 카운팅하여 활동을 추적하거나 재고를 관리할 수 있습니다.
  • 대기열 관리: 실시간 대기열 길이를 모니터링하여 서비스 효율성을 개선하고 고객 대기 시간을 단축하세요.
  • 보안 경보 시스템: 제한 구역에서 비정상적인 움직임이나 허가되지 않은 물체를 감지하고 경보를 발동하여 안전을 강화합니다.
  • 속도 추정: 교통 관리 또는 스포츠 경기 분석을 개선하기 위해 비디오에서 차량이나 운동선수가 움직이는 속도를 측정합니다.

이는 Ultralytics 제공하는 다양한 솔루션 중 일부에 불과합니다. 사용 가능한 전체 옵션을 살펴보려면 공식 Ultralytics 설명서를 참조하세요.

CLI Ultralytics YOLO11 솔루션 활용하기

Ultralytics YOLO11 솔루션을 시작하는 것은 간단하며 기술적 전문 지식이 필요하지 않습니다. 몇 가지 간단한 단계만 거치면 이미지와 동영상 분석을 시작하고 의미 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.

먼저 컴퓨터에서 명령줄 인터페이스를 엽니다. Windows에서는 시작 메뉴에서 '명령 프롬프트'를 검색하면 됩니다. macOS 또는 Linux의 경우 시스템에서 터미널 애플리케이션을 검색할 수 있습니다. 그런 다음 다음 명령을 사용하여 Ultralytics Python 패키지를 설치합니다: 'pip install ultralytics'라는 명령을 사용하여 설치합니다.

이것으로 모든 준비가 끝났습니다! 모든 것이 자동으로 설정되므로 복잡한 구성이나 추가 도구가 필요하지 않습니다. 설치가 완료되면 기능을 탐색할 준비가 된 것입니다.

Ultralytics Python 패키지는 필요에 따라 기능을 유연하게 조정할 수 있습니다. 특정 애플리케이션에 따라 모델을 선택하여 더 빠른 결과를 얻거나 더 자세한 분석을 할 수 있습니다. 또한, 시스템에서 데이터를 처리하는 동안 출력을 실시간으로 표시하거나 사용자의 편의에 따라 나중에 검토할 수 있도록 저장할 수 있습니다.

시각적 데이터를 실행 가능한 스토리로 전환

YOLO11 설정하고 나면 원시 시각 데이터를 의미 있는 인사이트로 전환하는 방법을 탐색할 준비가 된 것입니다. 이 기능을 보여드리기 위해 고속도로의 교통량 비디오를 분석하여 히트맵을 생성하는 실용적인 예를 살펴보겠습니다. 

히트맵은 교통 흐름을 시각화하고 활동이 많은 지역과 적은 지역을 파악할 수 있는 좋은 방법입니다. 교통 패턴을 보여줌으로써 일상적인 교통 관리 문제에 대해 더 현명한 결정을 내리고 더 효과적인 계획을 세울 수 있습니다.

그림 2. 실제 트래픽 분석을 위한 샘플 입력 비디오의 프레임.

시작하려면 CLI 간단한 명령으로 시스템에서 비디오 파일의 위치를 지정하면 솔루션이 비디오를 분석하여 객체를 감지하고 추적하여 색상으로 구분된 히트맵을 생성합니다. 따뜻한 색은 활동이 많은 영역을 표시하고, 차가운 색은 활동이 적은 영역을 강조합니다. Ultralytics 히트맵 솔루션 가이드는 이러한 명령에 대한 명확한 예제를 제공하므로 필요에 따라 솔루션을 간단하게 사용자 지정하고 실행할 수 있습니다.

히트맵 인사이트를 통해 더 현명한 의사 결정을 내리는 방법

아래에서 볼 수 있듯이, 샘플 입력 프레임의 히트맵은 교통 흐름을 명확하게 파악하여 혼잡한 지역과 원활한 이동을 강조합니다. 이러한 인사이트는 교통 관리에 매우 유용하며, 계획자는 차량을 재배치하고 주차 배치를 개선하며 도로를 더 잘 활용할 수 있습니다.

그림 3. YOLO11 사용하여 생성된 트래픽 흐름의 히트맵. 작성자 이미지.

히트맵은 교통 패턴을 시각화하여 병목 현상이나 문제 영역을 쉽게 파악하고 효율성을 개선할 수 있는 방법을 찾을 수 있게 해줍니다. 또한 갑작스러운 차선 변경이나 감속과 같은 중요한 세부 사항을 발견하여 안전 위험을 알려줄 수도 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 사고를 줄이고 도로를 더 안전하고 안정적으로 만들 수 있습니다. 전반적으로 히트맵은 교통 관리를 개선하는 데 필요한 인사이트를 제공하여 모두를 위한 더 안전한 도로를 만드는 데 기여합니다.

Ultralytics 솔루션을 사용하여 컴퓨터 비전 애플리케이션 만들기

Ultralytics YOLO11 솔루션은 다양한 분야의 일상적인 문제를 해결하고 효율성과 의사 결정을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 그 중 몇 가지에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 

YOLO11 통한 리테일 최적화

러시아워에 리테일 매장을 관리하는 일은 부담스럽게 느껴질 수 있습니다. 때때로 직원들이 고객 흐름을 수동으로 모니터링하는 데 어려움을 겪어 통로가 혼잡하고 계산대 인력이 부족할 수 있습니다. YOLO11 매장에 들어오고 나가는 고객을 계산하는 간단한 솔루션을 제공하여 관리자가 추측 없이 수요에 맞게 직원 배치를 조정할 수 있도록 도와줍니다.

YOLO11 주차 관리 개선에 도움을 줄 수 있습니다.

주차 공간을 찾기 어려울 때 주차 관리는 답답할 수 있습니다. 수동 모니터링과 같은 기존 방식은 피크 시간대에 따라잡을 수 없는 경우가 많습니다. YOLO11 사용하면 사용 가능한 주차 공간을 실시간으로 업데이트할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 운전자를 효율적으로 안내하고 불필요한 지연을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한, 허가받지 않은 차량이 지정 구역을 점거하면 보안 문제가 발생할 수 있습니다. YOLO11 ANPR(자동 번호판 인식)을 사용하면 이러한 위반 사항을 즉시 감지하고 처리하여 제한 구역을 안전하게 유지할 수 있습니다. 또한 주차장 내 교통 패턴을 분석하여 병목 현상을 최소화하여 운전자에게 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다.

그림 4. YOLO11 이용한 스마트 주차 관리.

YOLO11 통한 농업 운영 최적화

또 다른 흥미로운 Ultralytics 솔루션은 특정 지역의 개체 수 계산과 관련된 것입니다. 농부들이 대규모 작업을 보다 효과적으로 관리하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 드론 영상을 분석하여 특정 지역 내의 농작물이나 가축을 모니터링함으로써 해충 발생이나 질병 핫스팟과 같은 문제를 조기에 쉽게 발견할 수 있습니다. 이를 통해 농부들은 수확물을 보호하고 손실을 줄이기 위해 신속하게 대처할 수 있습니다. 

그림 5. 컴퓨터 비전을 사용하여 딱정벌레 감지.

Ultralytics YOLO11 솔루션 사용의 이점

다음은 다양한 비즈니스 워크플로우에 Ultralytics YOLO11 솔루션이 미칠 수 있는 긍정적인 영향을 보여주는 몇 가지 고유한 이점입니다:

  • 리소스 할당 개선: YOLO11 바쁜 영역에 직원을 배치하거나 레이아웃을 조정하여 효율성을 높이는 등 리소스가 가장 필요한 위치를 파악하는 데 도움을 줍니다.
  • 운영 비용 절감 비디오 분석 자동화를 통해 수작업에 대한 의존도를 줄여 시간을 절약하고 비용을 절감하는 동시에 운영을 원활하게 유지할 수 있습니다.
  • 숨겨진 기회를 파악합니다: 사용률이 낮은 공간이나 고객 참여를 개선할 수 있는 기회 등 놓칠 수 있는 트렌드와 패턴을 강조할 수 있습니다.
  • 데이터 공유를 간소화합니다: 상세한 시각적 결과물을 통해 팀 간에 인사이트를 쉽게 공유할 수 있으므로 모든 사람이 같은 정보를 공유하여 더 나은 협업을 할 수 있습니다.

주요 요점

Ultralytics YOLO11 최첨단 기술을 사용자 친화적인 방식으로 제공하여 이미지 및 비디오 분석 작업을 간소화하므로 기술 전문 지식이 없어도 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다. 유연성을 갖춘 YOLO11 소매업, 도시 계획, 스포츠, 작업장 안전 등 다양한 산업 분야의 애플리케이션을 지원합니다. 

기업은 이 도구를 사용하여 문제를 해결하고, 가치 있는 인사이트를 발견하고, 일상 업무를 간소화할 수 있습니다. 간단한 설정, 유연한 옵션, 명확한 출력으로 시각적 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 데 효과적인 도구입니다.

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