Parking Management using Ultralytics YOLO11 🚀
ما هو نظام إدارة مواقف السيارات؟
Parking management with Ultralytics YOLO11 ensures efficient and safe parking by organizing spaces and monitoring availability. YOLO11 can improve parking lot management through real-time vehicle detection, and insights into parking occupancy.
شاهد: How to Implement Parking Management Using Ultralytics YOLO 🚀
مزايا نظام إدارة مواقف السيارات؟
- الكفاءة: تعمل إدارة مواقف السيارات على تحسين استخدام أماكن وقوف السيارات وتقليل الازدحام.
- Safety and Security: Parking management using YOLO11 improves the safety of both people and vehicles through surveillance and security measures.
- Reduced Emissions: Parking management using YOLO11 manages traffic flow to minimize idle time and emissions in parking lots.
تطبيقات العالم الحقيقي
نظام إدارة مواقف السيارات | نظام إدارة مواقف السيارات |
---|---|
Parking management Aerial View using Ultralytics YOLO11 | Parking management Top View using Ultralytics YOLO11 |
سير عمل رمز نظام إدارة مواقف السيارات
اختيار النقاط
اختيار النقاط أصبح الآن سهلاً
يُعدّ اختيار نقاط وقوف السيارات مهمة بالغة الأهمية والتعقيد في أنظمة إدارة مواقف السيارات. Ultralytics يبسط هذه العملية من خلال توفير أداة تتيح لك تحديد مناطق مواقف السيارات، والتي يمكن استخدامها لاحقًا لمعالجة إضافية.
- التقط إطاراً من الفيديو أو دفق الكاميرا حيث تريد إدارة موقف السيارات.
- استخدم التعليمات البرمجية المتوفرة لتشغيل واجهة رسومية، حيث يمكنك تحديد صورة والبدء في تحديد مناطق وقوف السيارات بالنقر بالماوس لإنشاء مضلعات.
حجم الصورة
يدعم أقصى حجم للصورة 1920 * 1080 كحد أقصى
Parking slots Annotator Ultralytics YOLO11
- بعد تحديد مناطق وقوف السيارات بالمضلعات، انقر فوق
save
لتخزين ملف JSON مع البيانات في دليل العمل الخاص بك.
Python كود إدارة مواقف السيارات
Parking management using YOLO11 Example
import cv2
from ultralytics import solutions
# Video capture
cap = cv2.VideoCapture("Path/to/video/file.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("parking management.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))
# Initialize parking management object
parking_manager = solutions.ParkingManagement(
model="yolo11n.pt", # path to model file
json_file="bounding_boxes.json", # path to parking annotations file
)
while cap.isOpened():
ret, im0 = cap.read()
if not ret:
break
im0 = parking_manager.process_data(im0)
video_writer.write(im0)
cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()
الحجج الاختيارية ParkingManagement
اسم | نوع | افتراضي | وصف |
---|---|---|---|
model |
str |
None |
Path to the YOLO11 model. |
json_file |
str |
None |
Path to the JSON file, that have all parking coordinates data. |
occupied_region_color |
tuple |
(0, 0, 255) |
RGB color for occupied regions. |
available_region_color |
tuple |
(0, 255, 0) |
RGB color for available regions. |
الحجج model.track
جدال | نوع | افتراضي | وصف |
---|---|---|---|
source |
str |
None |
Specifies the source directory for images or videos. Supports file paths and URLs. |
persist |
bool |
False |
Enables persistent tracking of objects between frames, maintaining IDs across video sequences. |
tracker |
str |
botsort.yaml |
Specifies the tracking algorithm to use, e.g., bytetrack.yaml أو botsort.yaml . |
conf |
float |
0.3 |
Sets the confidence threshold for detections; lower values allow more objects to be tracked but may include false positives. |
iou |
float |
0.5 |
Sets the Intersection over Union (IoU) threshold for filtering overlapping detections. |
classes |
list |
None |
Filters results by class index. For example, classes=[0, 2, 3] only tracks the specified classes. |
verbose |
bool |
True |
Controls the display of tracking results, providing a visual output of tracked objects. |
الأسئلة المتداولة
How does Ultralytics YOLO11 enhance parking management systems?
Ultralytics YOLO11 greatly enhances parking management systems by providing real-time vehicle detection and monitoring. This results in optimized usage of parking spaces, reduced congestion, and improved safety through continuous surveillance. The Parking Management System enables efficient traffic flow, minimizing idle times and emissions in parking lots, thereby contributing to environmental sustainability. For further details, refer to the parking management code workflow.
What are the benefits of using Ultralytics YOLO11 for smart parking?
Using Ultralytics YOLO11 for smart parking yields numerous benefits:
- الكفاءة: تحسين استخدام أماكن انتظار السيارات وتقليل الازدحام.
- السلامة والأمن: يعزز المراقبة ويضمن سلامة المركبات والمشاة.
- التأثير البيئي: يساعد في الحد من الانبعاثات عن طريق تقليل أوقات تباطؤ السيارة. يمكن الاطلاع على مزيد من التفاصيل حول المزايا هنا.
How can I define parking spaces using Ultralytics YOLO11?
Defining parking spaces is straightforward with Ultralytics YOLO11:
- التقاط إطار من مقطع فيديو أو دفق كاميرا.
- استخدم الكود المرفق لبدء تشغيل واجهة المستخدم الرسومية لتحديد صورة ورسم المضلعات لتحديد أماكن وقوف السيارات.
- احفظ البيانات المصنفة بتنسيق JSON لمزيد من المعالجة. للحصول على تعليمات شاملة، راجع قسم اختيار النقاط.
Can I customize the YOLO11 model for specific parking management needs?
Yes, Ultralytics YOLO11 allows customization for specific parking management needs. You can adjust parameters such as the ألوان المنطقة المشغولة والمتاحةوهوامش لعرض النص، وغير ذلك الكثير. الاستفادة من ParkingManagement
الفصل الوسيطات الاختيارية، يمكنك تخصيص النموذج بما يتناسب مع متطلباتك الخاصة، مما يضمن أقصى قدر من الكفاءة والفعالية.
What are some real-world applications of Ultralytics YOLO11 in parking lot management?
Ultralytics YOLO11 is utilized in various real-world applications for parking lot management, including:
- اكتشاف أماكن وقوف السيارات: تحديد الأماكن المتاحة والمشغولة بدقة.
- المراقبة: تعزيز الأمن من خلال المراقبة في الوقت الفعلي.
- إدارة تدفق حركة المرور: تقليل أوقات الخمول والازدحام مع التعامل الفعال مع حركة المرور. يمكن العثور على صور تعرض هذه التطبيقات في تطبيقات العالم الحقيقي.