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Gestion des files d'attente à l'aide de Ultralytics YOLO11 🚀

Qu'est-ce que la gestion des files d'attente ?

La gestion des files d'attente Ultralytics YOLO11 consiste à organiser et à contrôler les files d'attente de personnes ou de véhicules afin de réduire les temps d'attente et d'améliorer l'efficacité. Il s'agit d'optimiser les files d'attente afin d'améliorer la satisfaction des clients et les performances du système dans divers contextes tels que le commerce de détail, les banques, les aéroports et les établissements de soins de santé.



Regarder : Comment mettre en œuvre la gestion des files d'attente avec Ultralytics YOLO11 | Aéroport et station de métro

Avantages de la gestion des files d'attente ?

  • RĂ©duction des temps d'attente : Les systèmes de gestion des files d'attente organisent efficacement les files d'attente, minimisant ainsi les temps d'attente pour les clients. Le niveau de satisfaction s'en trouve amĂ©liorĂ©, car les clients passent moins de temps Ă  attendre et plus de temps Ă  s'occuper des produits ou des services.
  • EfficacitĂ© accrue : La mise en Ĺ“uvre de la gestion des files d'attente permet aux entreprises d'allouer leurs ressources de manière plus efficace. En analysant les donnĂ©es relatives aux files d'attente et en optimisant le dĂ©ploiement du personnel, les entreprises peuvent rationaliser leurs opĂ©rations, rĂ©duire leurs coĂ»ts et amĂ©liorer leur productivitĂ© globale.

Applications dans le monde réel

Logistique Vente au détail
Gestion des files d'attente au guichet d'un aéroport à l'aide de Ultralytics YOLO11 Surveillance des files d'attente dans les foules Ultralytics YOLO11
Gestion des files d'attente au guichet de l'aéroport Utilisation Ultralytics YOLO11 Surveillance des files d'attente dans les foules Ultralytics YOLO11

Gestion des files d'attente Ă  l'aide de YOLO11 Exemple

# 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()

Arguments QueueManager

Nom Type DĂ©faut Description
model str None Chemin d'accès au fichier modèle Ultralytics YOLO
region list [(20, 400), (1260, 400)] Liste des points définissant la région de la file d'attente.
line_width int 2 Épaisseur du trait pour les cadres de délimitation.
show bool False Indicateur permettant de contrôler l'affichage ou non du flux vidéo.

Arguments model.track

Argument Type DĂ©faut Description
source str None Spécifie le répertoire source pour les images ou les vidéos. Prend en charge les chemins d'accès aux fichiers et les URL.
persist bool False Permet un suivi persistant des objets entre les images, en conservant les identifiants sur l'ensemble des séquences vidéo.
tracker str botsort.yaml Spécifie l'algorithme de suivi à utiliser, par exemple, bytetrack.yaml ou botsort.yaml.
conf float 0.3 Définit le seuil de confiance pour les détections ; des valeurs plus faibles permettent de suivre plus d'objets mais peuvent inclure des faux positifs.
iou float 0.5 Définit le seuil d'intersection sur l'union (IoU) pour le filtrage des détections qui se chevauchent.
classes list None Filtre les résultats par indice de classe. Par exemple, classes=[0, 2, 3] ne suit que les classes spécifiées.
verbose bool True Contrôle l'affichage des résultats du suivi, fournissant une sortie visuelle des objets suivis.

FAQ

Comment puis-je utiliser Ultralytics YOLO11 pour la gestion des files d'attente en temps réel ?

Pour utiliser Ultralytics YOLO11 pour la gestion des files d'attente en temps réel, vous pouvez suivre les étapes suivantes :

  1. Charger le modèle YOLO11 avec YOLO("yolo11n.pt").
  2. Capturez le flux vidéo en utilisant cv2.VideoCapture.
  3. Définir la région d'intérêt (ROI) pour la gestion des files d'attente.
  4. Traiter les trames pour détecter les objets et gérer les files d'attente.

Voici un exemple minimal :

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()

L'utilisation de Ultralytics HUB peut rationaliser ce processus en fournissant une plate-forme conviviale pour le déploiement et la gestion de votre solution de gestion des files d'attente.

Quels sont les principaux avantages de l'utilisation de Ultralytics YOLO11 pour la gestion des files d'attente ?

L'utilisation de Ultralytics YOLO11 pour la gestion des files d'attente présente plusieurs avantages :

  • Des temps d'attente en chute libre : Organise efficacement les files d'attente, rĂ©duisant ainsi le temps d'attente des clients et augmentant leur satisfaction.
  • AmĂ©liorer l'efficacitĂ© : L'analyse des donnĂ©es relatives aux files d'attente permet d'optimiser le dĂ©ploiement du personnel et les opĂ©rations, rĂ©duisant ainsi les coĂ»ts.
  • Alertes en temps rĂ©el : Notification en temps rĂ©el des longues files d'attente, permettant une intervention rapide.
  • ÉvolutivitĂ© : Facilement extensible dans diffĂ©rents environnements tels que le commerce de dĂ©tail, les aĂ©roports et les soins de santĂ©.

Pour plus de détails, découvrez nos solutions de gestion des files d'attente.

Pourquoi devrais-je choisir Ultralytics YOLO11 plutĂ´t que des concurrents comme TensorFlow ou Detectron2 pour la gestion des files d'attente ?

Ultralytics YOLO11 présente plusieurs avantages par rapport à TensorFlow et Detectron2 pour la gestion des files d'attente :

  • Performance en temps rĂ©el : YOLO11 est connu pour ses capacitĂ©s de dĂ©tection en temps rĂ©el, offrant des vitesses de traitement plus rapides.
  • FacilitĂ© d'utilisation : Ultralytics offre une expĂ©rience conviviale, de la formation au dĂ©ploiement, via Ultralytics HUB.
  • Modèles prĂ©formĂ©s : Accès Ă  une gamme de modèles prĂ©-entraĂ®nĂ©s, minimisant le temps nĂ©cessaire Ă  la mise en place.
  • Soutien de la communautĂ© : Une documentation complète et un support communautaire actif facilitent la rĂ©solution des problèmes.

Apprenez à démarrer avec Ultralytics YOLO.

Ultralytics YOLO11 peut-il gérer plusieurs types de files d'attente, comme dans les aéroports et le commerce de détail ?

Oui, Ultralytics YOLO11 peut gérer différents types de files d'attente, y compris dans les aéroports et les magasins. En configurant le QueueManager avec des régions et des paramètres spécifiques, YOLO11 peut s'adapter à différentes dispositions et densités de files d'attente.

Exemple pour les aéroports :

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,
)

Pour plus d'informations sur les diverses applications, consultez notre section Applications dans le monde réel.

Quelles sont les applications concrètes de Ultralytics YOLO11 dans la gestion des files d'attente ?

Ultralytics YOLO11 est utilisé dans diverses applications réelles pour la gestion des files d'attente :

  • Commerce de dĂ©tail : Surveille les files d'attente aux caisses afin de rĂ©duire les temps d'attente et d'amĂ©liorer la satisfaction des clients.
  • AĂ©roports : Gère les files d'attente aux guichets et aux points de contrĂ´le de sĂ©curitĂ© pour faciliter la vie des passagers.
  • Soins de santĂ© : Optimise le flux de patients dans les cliniques et les hĂ´pitaux.
  • Banques : AmĂ©liore le service Ă  la clientèle en gĂ©rant efficacement les files d'attente dans les banques.

Consultez notre blog sur la gestion des files d'attente dans le monde réel pour en savoir plus.

📅C réé il y a 8 mois ✏️ Mis à jour il y a 20 jours

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