Gestion du stationnement à l'aide de Ultralytics YOLOv8 🚀

Qu'est-ce que le système de gestion du stationnement ?

La gestion des parkings avec Ultralytics YOLOv8 assure un stationnement efficace et sûr en organisant les places et en surveillant leur disponibilité. YOLOv8 peut améliorer la gestion des parcs de stationnement grâce à la détection des véhicules en temps réel et à des informations sur l'occupation des parkings.

Avantages du système de gestion du stationnement ?

• Efficacité: La gestion des parcs de stationnement optimise l'utilisation des places de parking et réduit les embouteillages.
• Sûreté et sécurité: La gestion des parkings à l'aide de YOLOv8 améliore la sécurité des personnes et des véhicules grâce à des mesures de surveillance et de sécurité.
• Réduction des émissions: La gestion des parkings à l'aide de YOLOv8 gère le flux de circulation pour minimiser les temps morts et les émissions dans les parkings.

Applications dans le monde réel

Système de gestion du stationnement	Système de gestion du stationnement
Gestion du stationnement Aeriel View utilisant Ultralytics YOLOv8	Gestion du stationnement Vue du dessus utilisant Ultralytics YOLOv8

Système de gestion des parkings Code Workflow

Sélection des points

• Capture une image du flux vidéo ou de la caméra à l'endroit où tu veux gérer le parking.
• Utilise le code fourni pour lancer une interface graphique, où tu peux sélectionner une image et commencer à délimiter les zones de stationnement par un clic de souris pour créer des polygones.

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

• Après avoir défini les aires de stationnement avec des polygones, clique sur save pour stocker un fichier JSON avec les données dans ton répertoire de travail.

Python Code pour la gestion des parkings

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()

Arguments facultatifs ParkingManagement()

Arguments model.track

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