Ultralytics YOLO26 を使用した駐車管理 🚀
駐車管理システムとは何ですか？
Ultralytics YOLO26 を活用した駐車管理は、駐車スペースを整理し、空き状況を監視することで、効率的かつ安全な駐車を実現します。YOLO26 は、リアルタイムの車両検知や駐車場の稼働状況に関する洞察を通じて、駐車場管理を改善できます。
Watch: How to Build a Parking Management System with Ultralytics YOLO26 | Real-Time Spot Detection 🚗
駐車管理システムの利点
- 効率性: 駐車場管理は、駐車スペースの利用を最適化し、混雑を軽減します。
- 安全性とセキュリティ: YOLO26 を使用した駐車管理は、監視およびセキュリティ対策を通じて、人や車両の安全性を向上させます。
- 排出量の削減: YOLO26 を使用した駐車管理は、交通の流れを制御し、駐車場内でのアイドリング時間と排出量を最小限に抑えます。
実社会での応用例
| 駐車管理システム | 駐車管理システム |
|---|---|
 |  |
| Ultralytics YOLO26 を使用した駐車管理の俯瞰図 | Ultralytics YOLO26 を使用した駐車管理のトップビュー |
駐車管理システムのコードワークフロー
ポイントの選択が簡単になりました
駐車ポイントを選択することは、駐車管理システムにおいて重要かつ複雑な作業です。Ultralytics は、「駐車スペースアノテーター」というツールを提供することで、このプロセスを効率化しています。このツールを使用すると、駐車場エリアを定義でき、後続の処理で活用することが可能です。
ステップ 1: ビデオまたはカメラストリームから、駐車場を管理したいフレームをキャプチャします。
ステップ 2: 提供されたコードを使用してグラフィカルインターフェースを起動します。ここで画像を選択し、マウスをクリックしてポリゴンを作成し、駐車領域をアウトライン化できます。
`tkinter` インストールのための追加ステップ
通常、tkinter は Python にパッケージ化されています。もし含まれていない場合は、以下の手順に従ってインストールできます：
- Linux: (Debian/Ubuntu):
sudo apt install python3-tk - Fedora:
sudo dnf install python3-tkinter - Arch:
sudo pacman -S tk - Windows: Python を再インストールし、インストール時の Optional Features で
tcl/tk and IDLEチェックボックスを有効にします。 - MacOS: https://www.python.org/downloads/macos/ から Python を再インストールするか、
brew install python-tkを実行します。
from ultralytics import solutions
solutions.ParkingPtsSelection()ステップ 3: ポリゴンで駐車エリアを定義した後、save をクリックしてデータを JSON ファイルとして作業ディレクトリに保存します。
ステップ 4: これで、提供されたコードを使用して Ultralytics YOLO による駐車管理を利用できます。
import cv2
from ultralytics import solutions
# Video capture
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
# Video writer
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 = cv2.VideoWriter("parking management.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))
# Initialize parking management object
parkingmanager = solutions.ParkingManagement(
model="yolo26n.pt", # path to model file
json_file="bounding_boxes.json", # path to parking annotations file
)
while cap.isOpened():
ret, im0 = cap.read()
if not ret:
break
results = parkingmanager(im0)
# print(results) # access the output
video_writer.write(results.plot_im) # write the processed frame.
cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows() # destroy all opened windowsParkingManagement 引数
ParkingManagement 引数の表を以下に示します：
| 引数 | タイプ | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
model | str | None | Ultralytics YOLO モデルファイルへのパス。 |
json_file | str | None | すべての駐車スペースの座標データが含まれる JSON ファイルへのパス。 |
ParkingManagement ソリューションでは、いくつかの track パラメータを使用できます：
| 引数 | タイプ | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
tracker | str | 'botsort.yaml' | 使用するトラッキングアルゴリズムを指定します（例：bytetrack.yamlやbotsort.yaml）。 |
conf | float | 0.1 | 検出の信頼度しきい値を設定します。低い値を指定するとより多くの物体をトラッキングできますが、偽陽性が含まれる可能性があります。 |
iou | float | 0.7 | 重なり合う検出結果をフィルタリングするためのIntersection over Union (IoU) しきい値を設定します。 |
classes | list | None | クラスインデックスで結果をフィルタリングします。例えば、classes=[0, 2, 3]と設定すると、指定されたクラスのみを追跡します。 |
verbose | bool | True | 追跡結果の表示を制御し、追跡された物体の視覚的出力を提供します。 |
device | str | None | 推論用のデバイス（例：cpu、cuda:0、0など）を指定します。ユーザーはCPU、特定のGPU、またはその他の計算デバイスを選択してモデルを実行できます。 |
さらに、以下の視覚化オプションがサポートされています：
| 引数 | タイプ | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
show | bool | False | Trueの場合、注釈付き画像または動画をウィンドウに表示します。開発やテスト中に即座に視覚的フィードバックを得るのに役立ちます。 |
line_width | int or None | None | バウンディングボックスの線幅を指定します。Noneの場合、画像サイズに基づいて線幅が自動調整されます。明確化のための視覚的なカスタマイズが可能です。 |
FAQ
Ultralytics YOLO26 は、どのように駐車管理システムを強化しますか？
Ultralytics YOLO26 は、リアルタイムの車両検知と監視を提供することで、駐車管理システムを大幅に強化します。これにより、駐車スペースの利用の最適化、混雑の軽減、継続的な監視による安全性の向上が実現します。駐車管理システム は、効率的な交通の流れを実現し、駐車場でのアイドリング時間と排出量を最小限に抑えることで、環境の持続可能性に貢献します。詳細については、駐車管理コードワークフロー を参照してください。
スマートパーキングに Ultralytics YOLO26 を使用する利点は何ですか？
スマートパーキングに Ultralytics YOLO26 を使用すると、多くの利点が得られます：
- 効率性: 駐車スペースの利用を最適化し、混雑を軽減します。
- 安全性とセキュリティ: 監視機能を強化し、車両と歩行者の安全を確保します。
- 環境への影響: 車両のアイドリング時間を最小限に抑えることで、排出量の削減を支援します。その他の利点については、駐車管理システムの利点セクション を参照してください。
Ultralytics YOLO26 を使用して駐車スペースを定義するにはどうすればよいですか？
Ultralytics YOLO26 を使用すると、駐車スペースの定義は簡単です：
- ビデオまたはカメラストリームからフレームをキャプチャします。
- 提供されたコードを使用して GUI を起動し、画像を選択してポリゴンを描画することで駐車スペースを定義します。
- ラベル付けされたデータを JSON 形式で保存し、後続の処理に使用します。包括的な手順については、上記のポイント選択セクションを確認してください。
特定の駐車管理ニーズに合わせて YOLO26 モデルをカスタマイズできますか？
はい、Ultralytics YOLO26 は特定の駐車管理ニーズに合わせてカスタマイズ可能です。占有および空き領域の色、テキスト表示の余白などを調整できます。ParkingManagement クラスの 引数 を利用することで、特定の要件に合わせてモデルを調整し、効率と効果を最大化できます。
駐車場管理における Ultralytics YOLO26 の現実的な応用例は何ですか？
Ultralytics YOLO26 は、駐車場管理において以下を含むさまざまな現実的な応用例で使用されています：
- 駐車スペースの検知: 空きスペースと占有スペースを正確に識別します。
- 監視: リアルタイム監視を通じてセキュリティを強化します。
- 交通流管理: 効率的な交通処理により、アイドリング時間と混雑を軽減します。これらの応用例を示す画像は 現実的な応用例 にあります。