Gestión de aparcamientos mediante Ultralytics YOLOv8 🚀

¿Qué es el Sistema de Gestión de Aparcamientos?

La gestión de aparcamientos con Ultralytics YOLOv8 garantiza un aparcamiento eficaz y seguro, organizando las plazas y controlando la disponibilidad. YOLOv8 puede mejorar la gestión de los aparcamientos mediante la detección de vehículos en tiempo real y la información sobre la ocupación de los aparcamientos.

¿Ventajas del Sistema de Gestión de Aparcamientos?

• Eficacia: La gestión de los aparcamientos optimiza el uso de las plazas y reduce la congestión.
• Seguridad y protección: La gestión de aparcamientos mediante YOLOv8 mejora la seguridad tanto de las personas como de los vehículos mediante medidas de vigilancia y seguridad.
• Reducción de emisiones: La gestión de aparcamientos mediante YOLOv8 gestiona el flujo de tráfico para minimizar los tiempos muertos y las emisiones en los aparcamientos.

Aplicaciones en el mundo real

Sistema de Gestión de Aparcamientos	Sistema de Gestión de Aparcamientos
Gestión del aparcamiento Aeriel View mediante Ultralytics YOLOv8	Gestión del aparcamiento Vista superior mediante Ultralytics YOLOv8

Flujo de trabajo del código del sistema de gestión de aparcamientos

Selección de puntos

• Captura un fotograma de la secuencia de vídeo o cámara donde quieras gestionar el aparcamiento.
• Utiliza el código proporcionado para iniciar una interfaz gráfica, en la que puedes seleccionar una imagen y empezar a delinear regiones de aparcamiento haciendo clic con el ratón para crear polígonos.

from ultralytics.solutions.parking_management import ParkingPtsSelection, tk
root = tk.Tk()
ParkingPtsSelection(root)
root.mainloop()

• Después de definir las zonas de aparcamiento con polígonos, haz clic en save para almacenar un archivo JSON con los datos en tu directorio de trabajo.

Python Código de Gestión de Aparcamientos

import cv2
from ultralytics.solutions.parking_management import ParkingManagement

# Path to json file, that created with above point selection app
polygon_json_path = "bounding_boxes.json"

# 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
management = ParkingManagement(model_path="yolov8n.pt")

while cap.isOpened():
    ret, im0 = cap.read()
    if not ret:
        break

    json_data = management.parking_regions_extraction(polygon_json_path)
    results = management.model.track(im0, persist=True, show=False)

    if results[0].boxes.id is not None:
        boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu().tolist()
        clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()
        management.process_data(json_data, im0, boxes, clss)

    management.display_frames(im0)
    video_writer.write(im0)

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()

Argumentos opcionales ParkingManagement()

Argumentos model.track

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