पार्किंग प्रबंधन का उपयोग कर Ultralytics YOLOv8 🚀

पार्किंग प्रबंधन प्रणाली क्या है?

पार्किंग प्रबंधन के साथ Ultralytics YOLOv8 रिक्त स्थान व्यवस्थित करके और उपलब्धता की निगरानी करके कुशल और सुरक्षित पार्किंग सुनिश्चित करता है। YOLOv8 वास्तविक समय वाहन का पता लगाने के माध्यम से पार्किंग स्थल प्रबंधन में सुधार कर सकते हैं, और पार्किंग अधिभोग में अंतर्दृष्टि।

पार्किंग प्रबंधन प्रणाली के लाभ?

• दक्षता: पार्किंग स्थल प्रबंधन पार्किंग रिक्त स्थान के उपयोग का अनुकूलन करता है और भीड़ को कम करता है।
• बचाव और सुरक्षा: पार्किंग प्रबंधन का उपयोग कर YOLOv8 निगरानी और सुरक्षा उपायों के माध्यम से लोगों और वाहनों दोनों की सुरक्षा में सुधार करता है।
• कम उत्सर्जन: पार्किंग प्रबंधन का उपयोग कर YOLOv8 पार्किंग स्थल में निष्क्रिय समय और उत्सर्जन को कम करने के लिए यातायात प्रवाह का प्रबंधन करता है।

वास्तविक दुनिया अनुप्रयोग

पार्किंग प्रबंधन प्रणाली	पार्किंग प्रबंधन प्रणाली
पार्किंग प्रबंधन एरियल व्यू का उपयोग कर Ultralytics YOLOv8	पार्किंग प्रबंधन शीर्ष View का उपयोग कर Ultralytics YOLOv8

पार्किंग प्रबंधन प्रणाली कोड वर्कफ़्लो

अंकों का चयन

• वीडियो या कैमरा स्ट्रीम से एक फ्रेम कैप्चर करें जहां आप पार्किंग स्थल का प्रबंधन करना चाहते हैं।
• ग्राफिकल इंटरफ़ेस लॉन्च करने के लिए दिए गए कोड का उपयोग करें, जहां आप एक छवि का चयन कर सकते हैं और बहुभुज बनाने के लिए माउस क्लिक द्वारा पार्किंग क्षेत्रों की रूपरेखा शुरू कर सकते हैं।

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

• पार्किंग क्षेत्रों को बहुभुजों से परिभाषित करने के बाद, क्लिक करें save JSON फ़ाइल को आपकी कार्यशील निर्देशिका में डेटा के साथ संग्रहीत करने के लिए।

Python पार्किंग प्रबंधन के लिए कोड

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()

वैकल्पिक तर्क ParkingManagement()

तर्क model.track

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