Link to this sectionUltralytics YOLO26を使用して駐車管理システムを構築しましょう 🚀#

Link to this section駐車管理システムとは何ですか？#

Ultralytics YOLO26で構築された駐車管理システムは、車両をリアルタイムで検出し、駐車スペースが使用中か空いているかを追跡し、駐車場の稼働状況をライブで報告します。YOLO26のobject detectionとJSONで定義された駐車レイアウトを組み合わせることで、単一のビデオストリームやカメラフィードから駐車場全体を監視できます。

Link to this section駐車場管理システムの利点#

• 効率性: 駐車スペースの使用を最適化し、駐車場全体の混雑を軽減します。
• 安全性とセキュリティ: 継続的な監視により、人や車両の安全性を向上させます。
• 排出ガスの削減: 交通の流れを管理し、駐車場でのアイドリング時間と排出ガスを最小限に抑えます。

Link to this section現実世界の応用例#

駐車場管理システム	駐車場管理システム
Ultralytics YOLO26による駐車場の空撮ビュー	Ultralytics YOLO26による駐車場のトップビュー

Link to this section駐車場管理システムのコードワークフロー#

ステップ1: 駐車場を管理したい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。

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、画像を選択してマウスのクリックで駐車領域を輪郭線で囲み、ポリゴンを作成します。

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作業ディレクトリにbounding_boxes.jsonとして保存します。これは、以下の管理スクリプトが読み込むファイル名と同じです。

ステップ4: これで、以下のコードを使用して駐車管理solutionを実行できます。

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 windows

Link to this sectionParkingManagement の引数#

ParkingManagement の引数の一覧表です：

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：

さらに、以下の可視化オプションがサポートされています：

Link to this sectionよくある質問 (FAQ)#

Link to this sectionUltralytics YOLO26はどのように駐車場管理システムを強化しますか？#

Ultralytics YOLO26は、駐車システム向けの**リアルタイムのvehicle detection**と監視機能を提供し、駐車スペースの利用最適化、混雑緩和、継続的な監視による安全性向上を実現します。ライブカメラフィードで実行することで、交通の流れを管理し、車両のアイドリング時間を最小限に抑えるのにも役立ちます。完全なセットアップについては、parking management code workflowを参照してください。

Link to this section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を使用することには多くの利点があります：

• 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: 監視を強化し、車両や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ガスの削減に寄与します。その他の利点については、駐車場管理システムの利点セクションをご覧ください。

Link to this sectionUltralytics 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を使えば、駐車スペースの定義は簡単です：

1. 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。
2. 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、多角形（ポリゴン）を描画して駐車スペースを定義します。
3. ラベル付けされたデータをJSON形式で保存して、その後の処理を行います。詳細な手順については、上記のポイント選択セクションを確認してください。

Link to this sectionParkingManagementソリューションを自分の駐車場に合わせてカスタマイズするにはどうすればよいですか？#

最も駐車場固有の設定はjson_fileです。新しいレイアウトにソリューションを適応させるために、points annotatorで作成した駐車領域のJSONを指定してください。さらに、他のargumentsを通じて調整も可能です。modelに独自学習済み検出器を設定したり、特定の車両classesに検出を制限したり、confやiouのしきい値を調整したり、trackerを切り替えたり、line_widthを使用してフレーム上のラベルや稼働状況の表示サイズを変更したり、推論に使用するdeviceを選択したりできます。関連するゾーンベースの監視については、object countingガイドを参照してください。

Link to this section駐車場管理におけるUltralytics YOLO26の実際の応用例にはどのようなものがありますか？#

Ultralytics YOLO26は、駐車場管理におけるさまざまな実社会の応用例で使用されています。例として以下が挙げられます：

• 駐車スペース検知: 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、実際の応用例で確認できます。