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Ultralytics YOLO11を使用した駐車場管理 🚀

駐車場管理システムとは何ですか?

Ultralytics YOLO11による駐車場管理は、スペースの整理と空き状況の監視により、効率的かつ安全な駐車場を保証します。YOLO11は、リアルタイムの車両検出と駐車場の利用状況に関する洞察を通じて、駐車場管理を改善できます。



見る: Ultralytics YOLOを使用した駐車場管理の実装方法 🚀

駐車場管理システムの利点

  • 効率: 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: YOLO11を使用した駐車場管理は、監視とセキュリティ対策を通じて、人々と車両両方の安全性を向上させます。
  • 排出量の削減: YOLO11を使用した駐車場管理は、交通の流れを管理して、駐車場でのアイドリング時間と排出量を最小限に抑えます。

現実世界のアプリケーション

駐車場管理システム 駐車場管理システム
Ultralytics YOLO11を使用した駐車場分析 Ultralytics YOLO11を使用した駐車場管理の俯瞰図
Ultralytics YOLO11を使用した駐車場管理の航空写真 Ultralytics YOLO11を使用した駐車場管理の俯瞰図

駐車場管理システムのコードワークフロー

ポイントの選択が容易になりました

駐車ポイントの選択は、駐車場管理システムにおいて重要かつ複雑なタスクです。Ultralyticsは、「駐車スロットアノテーター」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、後で追加の処理に利用できます。

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をクリックして駐車場領域をアウトラインし、ポリゴンを作成します。

Ultralytics YOLOによる駐車スペースのアノテーション

インストールに関する追加の手順 tkinter

一般的に、 tkinter Pythonには標準で付属しています。もし付属していない場合は、強調表示されている手順でインストールできます。

  • Linux:(Debian/Ubuntu): sudo apt install python3-tk
  • Fedora: sudo dnf install python3-tkinter
  • アーキテクチャ: sudo pacman -S tk
  • Windows: python を再インストールし、チェックボックスをオンにします。 tcl/tk and IDLE オン オプション機能 インストール中
  • MacOS: python を以下から再インストール: https://www.python.org/downloads/macos/ または brew install python-tk
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、クリックします。 save データを格納したJSONファイルを作業ディレクトリに保存するには。

Ultralytics YOLO11 ポイント選択デモ

ステップ4: Ultralytics YOLOを使用した駐車場管理に、提供されたコードを利用できるようになります。

Ultralytics YOLOを使用した駐車場管理

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="yolo11n.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

ParkingManagement 引数

の表を以下に示します。 ParkingManagement 引数:

引数 種類 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 すべての駐車座標データを含むJSONファイルへのパス。

The ParkingManagement ソリューションでは、いくつかの以下を使用できます。 track パラメータ:

引数 種類 デフォルト 説明
tracker str 'botsort.yaml' 使用する追跡アルゴリズムを指定します。例: bytetrack.yaml または botsort.yaml.
conf float 0.3 検出の信頼度閾値を設定します。低い値を設定すると、より多くのオブジェクトを追跡できますが、誤検出が含まれる可能性があります。
iou float 0.5 Intersection over Union (IoU) の閾値を設定して、重複する検出結果をフィルタリングします。
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: classes=[0, 2, 3] 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、追跡されたオブジェクトの視覚的な出力を提供します。
device str None 推論に使用するデバイスを指定します(例: cpu, cuda:0 または 0)。モデル実行のために、CPU、特定のGPU、またはその他の計算デバイスを選択できます。

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:

引数 種類 デフォルト 説明
show bool False もし True)は、アノテーションが付けられた画像またはビデオをウィンドウに表示します。開発またはテスト中に、視覚的なフィードバックを即座に得るのに役立ちます。
line_width None or int None バウンディングボックスの線の太さを指定します。もし None場合、線の太さは画像サイズに基づいて自動的に調整されます。明確にするための視覚的なカスタマイズを提供します。

よくある質問

Ultralytics YOLO11は、駐車場管理システムをどのように強化しますか?

Ultralytics YOLO11 は、リアルタイムの車両検出と監視を提供することにより、駐車場管理システムを大幅に強化します。これにより、駐車スペースの最適化された使用、混雑の緩和、および継続的な監視による安全性の向上が実現します。駐車場管理システムにより、効率的な交通の流れが可能になり、駐車場でのアイドリング時間と排出量が最小限に抑えられ、環境の持続可能性に貢献します。詳細については、駐車場管理コードの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 YOLO11を使用する利点は何ですか?

Ultralytics YOLO11 を使用してスマートパーキングを行うと、多くの利点があります。

  • 効率: 駐車スペースの利用を最適化し、混雑を緩和します。
  • 安全性とセキュリティ: 監視を強化し、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、排出量の削減に貢献します。詳細については、駐車場管理システムの利点セクションをご覧ください。

Ultralytics YOLO11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 YOLO11を使用すると、駐車スペースの定義は簡単です。

  1. ビデオまたはカメラの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、画像を選択してポリゴンを描画し、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、さらに処理します。詳細な手順については、上記のポイントの選択に関するセクションを確認してください。

特定の駐車場管理ニーズに合わせてYOLO11モデルをカスタマイズできますか?

はい、Ultralytics YOLO11は、特定の駐車場管理ニーズに合わせてカスタマイズできます。占有領域と空き領域の色など、さまざまなパラメータを調整できます。 占有領域と利用可能領域の色、テキスト表示のマージンなど、他にもたくさんあります。以下を活用します。 ParkingManagement クラスの 引数、特定の要件に合わせてモデルを調整し、最大限の効率と効果を確保できます。

駐車場管理におけるUltralytics YOLO11の現実世界の応用例は何ですか?

Ultralytics YOLO11は、以下を含む駐車場管理のためのさまざまな実際のアプリケーションで利用されています。

  • 駐車スペース検出: 利用可能なスペースと占有されているスペースを正確に識別します。
  • 監視: リアルタイム監視によるセキュリティの強化。
  • 交通流管理:効率的な交通処理により、アイドル時間と輻輳を削減します。これらのアプリケーションを紹介する画像は、実際のアプリケーションにあります。


📅 1年前に作成 ✏️ 20日前に更新

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