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Warteschlangenverwaltung mit Ultralytics YOLO11 🚀

Was ist Warteschlangenmanagement?

Warteschlangenmanagement mit Ultralytics YOLO11 umfasst die Organisation und Kontrolle von Menschen- oder Fahrzeugschlangen, um Wartezeiten zu verkürzen und die Effizienz zu steigern. Es geht um die Optimierung von Warteschlangen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit und der Systemleistung in verschiedenen Bereichen wie Einzelhandel, Banken, Flughäfen und Gesundheitseinrichtungen.



Beobachten: Wie man Warteschlangenmanagement mit Ultralytics implementiertYOLO11 | Flughafen und U-Bahn-Station

Vorteile der Warteschlangenverwaltung?

  • Kürzere Wartezeiten: Warteschlangenmanagementsysteme organisieren Warteschlangen effizient und minimieren die Wartezeiten für Kunden. Dies führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit, da die Kunden weniger Zeit mit Warten und mehr Zeit mit der Nutzung von Produkten oder Dienstleistungen verbringen.
  • Gesteigerte Effizienz: Durch die Implementierung von Warteschlangenmanagement können Unternehmen ihre Ressourcen effektiver einsetzen. Durch die Analyse von Warteschlangendaten und die Optimierung des Personaleinsatzes können Unternehmen ihre Abläufe rationalisieren, Kosten senken und die Gesamtproduktivität verbessern.

Anwendungen in der realen Welt

Logistik Einzelhandel
Warteschlangenmanagement am Flughafenschalter mit Ultralytics YOLO11 Überwachung von Warteschlangen in Menschenmengen durch Ultralytics YOLO11
Verwaltung von Warteschlangen am Flughafen-Schalter Verwendung Ultralytics YOLO11 Überwachung von Warteschlangen in Menschenmengen Ultralytics YOLO11

Warteschlangenverwaltung mit YOLO11 Beispiel

# Run a queue example
yolo solutions queue show=True

# Pass a source video
yolo solutions queue source="path/to/video/file.mp4"

# Pass queue coordinates
yolo solutions queue region=[(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]
import cv2

from ultralytics import solutions

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("queue_management.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Define queue region points
queue_region = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]  # Define queue region points
# queue_region = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360), (20, 400)]  # Define queue polygon points

# Init Queue Manager
queue = solutions.QueueManager(
    show=True,  # Display the output
    model="yolo11n.pt",  # Path to the YOLO11 model file
    region=queue_region,  # Pass queue region points
    # classes=[0, 2],  # If you want to count specific classes i.e person and car with COCO pretrained model.
    # line_width=2,  # Adjust the line width for bounding boxes and text display
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()

    if success:
        out = queue.process_queue(im0)
        video_writer.write(im0)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break
        continue

    print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
    break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Argumente QueueManager

Name Typ Standard Beschreibung
model str None Pfad zu Ultralytics YOLO Modelldatei
region list [(20, 400), (1260, 400)] Liste der Punkte, die die Warteschlangenregion definieren.
line_width int 2 Linienstärke für Begrenzungsrahmen.
show bool False Flagge zur Steuerung, ob der Videostream angezeigt werden soll.

Argumente model.track

Argument Typ Standard Beschreibung
source str None Gibt das Quellverzeichnis für Bilder oder Videos an. Unterstützt Dateipfade und URLs.
persist bool False Ermöglicht die dauerhafte Verfolgung von Objekten zwischen Einzelbildern, wobei IDs über Videosequenzen hinweg beibehalten werden.
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.

FAQ

Wie kann ich Ultralytics YOLO11 für die Verwaltung von Warteschlangen in Echtzeit nutzen?

Um Ultralytics YOLO11 für die Verwaltung von Warteschlangen in Echtzeit zu verwenden, können Sie die folgenden Schritte ausführen:

  1. Laden Sie das Modell YOLO11 mit YOLO("yolo11n.pt").
  2. Erfassen Sie die Videoübertragung mit cv2.VideoCapture.
  3. Definieren Sie die Region von Interesse (ROI) für die Warteschlangenverwaltung.
  4. Verarbeitet Frames, um Objekte zu erkennen und Warteschlangen zu verwalten.

Hier ist ein kleines Beispiel:

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
queue_region = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]

queue = solutions.QueueManager(
    model="yolo11n.pt",
    region=queue_region,
    line_width=3,
)

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if success:
        out = queue.process_queue(im0)
        cv2.imshow("Queue Management", im0)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Die Nutzung von Ultralytics HUB kann diesen Prozess durch die Bereitstellung einer benutzerfreundlichen Plattform für die Bereitstellung und Verwaltung Ihrer Warteschlangenverwaltungslösung rationalisieren.

Was sind die wichtigsten Vorteile der Verwendung von Ultralytics YOLO11 für die Warteschlangenverwaltung?

Die Verwendung von Ultralytics YOLO11 für die Warteschlangenverwaltung bietet mehrere Vorteile:

  • Sinkende Wartezeiten: Effiziente Organisation von Warteschlangen, Verkürzung der Wartezeiten und Steigerung der Kundenzufriedenheit.
  • Steigerung der Effizienz: Analysiert Warteschlangendaten, um den Personaleinsatz und die Abläufe zu optimieren und so die Kosten zu senken.
  • Echtzeit-Warnungen: Echtzeit-Benachrichtigungen bei langen Warteschlangen ermöglichen ein schnelles Eingreifen.
  • Skalierbarkeit: Einfache Skalierbarkeit in verschiedenen Umgebungen wie Einzelhandel, Flughäfen und Gesundheitswesen.

Weitere Einzelheiten finden Sie in unseren Lösungen für das Warteschlangenmanagement.

Warum sollte ich Ultralytics YOLO11 gegenüber Konkurrenten wie TensorFlow oder Detectron2 für die Warteschlangenverwaltung wählen?

Ultralytics YOLO11 hat mehrere Vorteile gegenüber TensorFlow und Detectron2 für die Warteschlangenverwaltung:

  • Echtzeit-Leistung: YOLO11 ist bekannt für seine Echtzeit-Erkennungsfunktionen, die eine schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeit bieten.
  • Benutzerfreundlichkeit: Ultralytics bietet eine benutzerfreundliche Erfahrung, von der Schulung bis zur Bereitstellung, über Ultralytics HUB.
  • Vorgefertigte Modelle: Zugang zu einer Reihe von vortrainierten Modellen, die den Zeitaufwand für die Einrichtung minimieren.
  • Unterstützung durch die Gemeinschaft: Umfassende Dokumentation und aktiver Community-Support erleichtern die Problemlösung.

Erfahren Sie, wie Sie beginnen können mit Ultralytics YOLO.

Kann Ultralytics YOLO11 mehrere Arten von Warteschlangen verarbeiten, z. B. an Flughäfen und im Einzelhandel?

Ja, Ultralytics YOLO11 kann verschiedene Arten von Warteschlangen verwalten, einschließlich derjenigen in Flughäfen und Einzelhandelsumgebungen. Durch die Konfiguration des QueueManagers mit spezifischen Regionen und Einstellungen kann YOLO11 sich an unterschiedliche Warteschlangenlayouts und -dichten anpassen.

Beispiel für Flughäfen:

queue_region_airport = [(50, 600), (1200, 600), (1200, 550), (50, 550)]
queue_airport = solutions.QueueManager(
    model="yolo11n.pt",
    region=queue_region_airport,
    line_width=3,
)

Weitere Informationen über verschiedene Anwendungen finden Sie in unserem Abschnitt Real World Applications.

Was sind einige praktische Anwendungen von Ultralytics YOLO11 in der Warteschlangenverwaltung?

Ultralytics YOLO11 wird in verschiedenen realen Anwendungen für die Verwaltung von Warteschlangen verwendet:

  • Einzelhandel: Überwacht Kassenschlangen, um Wartezeiten zu verkürzen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
  • Flughäfen: Verwaltet Warteschlangen an Ticketschaltern und Sicherheitskontrollen für einen reibungsloseren Ablauf für Passagiere.
  • Gesundheitswesen: Optimiert den Patientenfluss in Kliniken und Krankenhäusern.
  • Banken: Verbessert den Kundenservice durch effiziente Verwaltung von Warteschlangen in Banken.

Weitere Informationen finden Sie in unserem Blog über die Verwaltung von Warteschlangen in der Praxis.

📅 Erstellt vor 8 Monaten ✏️ Aktualisiert vor 17 Tagen

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