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Parkraummanagement mit Ultralytics YOLO11 🚀

Was ist ein Parkraumbewirtschaftungssystem?

Parkraummanagement mit Ultralytics YOLO11 sorgt für effizientes und sicheres Parken durch die Organisation von Plätzen und die Überwachung der Verfügbarkeit. YOLO11 kann die Parkplatzverwaltung durch die Erkennung von Fahrzeugen in Echtzeit und Einblicke in die Parkbelegung verbessern.



Beobachten: Umsetzung der Parkraumbewirtschaftung mit Ultralytics YOLO 🚀

Vorteile eines Parkraummanagementsystems?

  • Effizienz: Die Parkraumbewirtschaftung optimiert die Nutzung von Parkplätzen und reduziert Staus.
  • Sicherheit und Schutz: Die Parkraumbewirtschaftung mit YOLO11 verbessert die Sicherheit von Personen und Fahrzeugen durch Überwachungs- und Sicherheitsmaßnahmen.
  • Geringere Emissionen: Die Parkraumbewirtschaftung mit YOLO11 steuert den Verkehrsfluss, um Leerlaufzeiten und Emissionen auf Parkplätzen zu minimieren.

Anwendungen in der realen Welt

Parkraum-Management-System Parkraum-Management-System
Parkplätze Analytik mit Ultralytics YOLO11 Parkraumbewirtschaftung in der Draufsicht mit Ultralytics YOLO11
Parkraumbewirtschaftung Luftaufnahme mit Ultralytics YOLO11 Parkraumbewirtschaftung Draufsicht mit Ultralytics YOLO11

Parkraumbewirtschaftungssystem Code Workflow

Punkteauswahl ist jetzt einfach

Die Auswahl von Parkplätzen ist eine kritische und komplexe Aufgabe in Parkraumbewirtschaftungssystemen. Ultralytics rationalisiert diesen Prozess durch die Bereitstellung des Tools "Parking slots annotator", mit dem Sie Parkplatzbereiche definieren können, die später für die weitere Bearbeitung verwendet werden können.

Schritt 1: Erfassen Sie ein Bild aus dem Video- oder Kamerastream, in dem Sie den Parkplatz verwalten möchten.

Schritt 2: Verwenden Sie den bereitgestellten Code, um eine grafische Oberfläche zu starten, in der Sie ein Bild auswählen und per Mausklick Parkbereiche umreißen können, um Polygone zu erstellen.

Parklücken Annotator Ultralytics YOLO

Zusätzlicher Schritt für die Installation tkinter

Im Allgemeinen, tkinter wird bereits mit Python ausgeliefert. Sollte dies nicht der Fall sein, können Sie es mit den hervorgehobenen Schritten installieren:

  • Linux(Debian/Ubuntu): sudo apt install python3-tk
  • Fedora: sudo dnf install python3-tkinter
  • Arch: sudo pacman -S tk
  • Windows: Installieren Sie Python neu und aktivieren Sie das Kontrollkästchen tcl/tk and IDLE auf Optionale Merkmale bei der Installation
  • MacOS: Python neu installieren von https://www.python.org/downloads/macos/ oder brew install python-tk
from ultralytics import solutions

solutions.ParkingPtsSelection()

Schritt 3: Nachdem Sie die Parkflächen mit Polygonen definiert haben, klicken Sie auf save um eine JSON-Datei mit den Daten in Ihrem Arbeitsverzeichnis zu speichern.

Ultralytics YOLO11 Punkteauswahl Demo

Schritt 4: Sie können nun den bereitgestellten Code für die Parkplatzverwaltung mit Ultralytics YOLO verwenden.

Parkraummanagement mit Ultralytics YOLO

import cv2

from ultralytics import solutions

# Video capture
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"

# Video writer
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 = cv2.VideoWriter("parking management.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Initialize parking management object
parkingmanager = 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

    results = parkingmanager(im0)

    # print(results)  # access the output

    video_writer.write(results.plot_im)  # write the processed frame.

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()  # destroy all opened windows

ParkingManagement Argumente

Hier ist eine Tabelle mit den ParkingManagement Argumente:

Argument Typ Standard Beschreibung
model str None Pfad zur Ultralytics YOLO .
json_file str None Pfad zu der JSON-Datei, die alle Daten zu den Parkkoordinaten enthält.

Die ParkingManagement Lösung ermöglicht die Verwendung mehrerer track Parameter:

Argument Typ Standard Beschreibung
tracker str 'botsort.yaml' Gibt den zu verwendenden Verfolgungsalgorithmus an, z. B., bytetrack.yaml oder botsort.yaml.
conf float 0.3 Legt die Konfidenzschwelle für Erkennungen fest; niedrigere Werte ermöglichen die Verfolgung von mehr Objekten, können aber auch zu falsch positiven Ergebnissen führen.
iou float 0.5 Legt den Schwellenwert für die Überschneidung über die Vereinigung (IoU) zum Filtern von überlappenden Erkennungen fest.
classes list None Filtert die Ergebnisse nach Klassenindex. Zum Beispiel, classes=[0, 2, 3] verfolgt nur die angegebenen Klassen.
verbose bool True Steuert die Anzeige der Verfolgungsergebnisse und liefert eine visuelle Ausgabe der verfolgten Objekte.
device str None Gibt das Gerät für die Inferenz an (z.B., cpu, cuda:0 oder 0). Ermöglicht dem Benutzer die Auswahl zwischen CPU, einem bestimmten GPU oder anderen Rechengeräten für die Modellausführung.

Außerdem werden die folgenden Visualisierungsoptionen unterstützt:

Argument Typ Standard Beschreibung
show bool False Wenn Truezeigt die kommentierten Bilder oder Videos in einem Fenster an. Nützlich für sofortiges visuelles Feedback während der Entwicklung oder des Testens.
line_width None or int None Gibt die Linienbreite von Begrenzungsrahmen an. Wenn Nonewird die Linienbreite automatisch an die Bildgröße angepasst. Bietet visuelle Anpassung für Klarheit.

FAQ

Wie verbessert Ultralytics YOLO11 die Parkraumbewirtschaftungssysteme?

Ultralytics YOLO11 verbessert die Parkraumbewirtschaftungssysteme erheblich, indem es die Erkennung und Überwachung von Fahrzeugen in Echtzeit ermöglicht. Dies führt zu einer optimierten Nutzung von Parkplätzen, weniger Staus und mehr Sicherheit durch kontinuierliche Überwachung. Das Parkraum-Management-System ermöglicht einen effizienten Verkehrsfluss, minimiert Leerlaufzeiten und Emissionen auf Parkplätzen und trägt so zur ökologischen Nachhaltigkeit bei. Weitere Einzelheiten finden Sie im Arbeitsablauf des Parkraummanagement-Codes.

Was sind die Vorteile der Nutzung von Ultralytics YOLO11 für intelligentes Parken?

Die Nutzung von Ultralytics YOLO11 für intelligentes Parken bringt zahlreiche Vorteile mit sich:

  • Effizienz: Optimiert die Nutzung von Parkplätzen und vermindert Staus.
  • Sicherheit und Schutz: Verbessert die Überwachung und gewährleistet die Sicherheit von Fahrzeugen und Fußgängern.
  • Umweltverträglichkeit: Hilft bei der Reduzierung von Emissionen durch Minimierung der Leerlaufzeiten von Fahrzeugen. Weitere Einzelheiten zu den Vorteilen finden Sie hier.

Wie kann ich mit Ultralytics YOLO11 Parkplätze definieren?

Die Definition von Parkplätzen ist mit Ultralytics YOLO11 ganz einfach:

  1. Erfassen Sie ein Bild aus einem Video- oder Kamerastream.
  2. Verwenden Sie den mitgelieferten Code, um eine grafische Benutzeroberfläche zur Auswahl eines Bildes und zum Zeichnen von Polygonen zur Definition von Parkplätzen zu starten.
  3. Speichern Sie die beschrifteten Daten im JSON-Format zur weiteren Verarbeitung. Ausführliche Anweisungen finden Sie im Abschnitt "Auswahl der Punkte" weiter oben.

Kann ich das Modell YOLO11 für spezielle Anforderungen an die Parkraumbewirtschaftung anpassen?

Ja, Ultralytics YOLO11 ermöglicht die Anpassung an spezifische Anforderungen der Parkraumbewirtschaftung. Sie können Parameter wie die belegte und verfügbare Farben der Region, Ränder für die Textanzeige und vieles mehr. Unter Verwendung der ParkingManagement Die Klasse Argumentekönnen Sie das Modell an Ihre speziellen Anforderungen anpassen und so ein Maximum an Effizienz und Effektivität gewährleisten.

Welche praktischen Anwendungen gibt es für Ultralytics YOLO11 in der Parkraumbewirtschaftung?

Ultralytics YOLO11 wird in verschiedenen realen Anwendungen für die Parkraumbewirtschaftung eingesetzt, darunter:

  • Erkennung von Parkplätzen: Genaue Erkennung von freien und belegten Parkplätzen.
  • Überwachen: Verbesserung der Sicherheit durch Echtzeitüberwachung.
  • Management des Verkehrsflusses: Verringerung von Leerlaufzeiten und Staus durch effiziente Verkehrsabwicklung. Bilder, die diese Anwendungen veranschaulichen, finden sich in realen Anwendungen.
📅 Erstellt vor 11 Monaten ✏️ Aktualisiert vor 5 Tagen

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