Queue Management using Ultralytics YOLO11 🚀

キュー・マネジメントとは何ですか？

Queue management using Ultralytics YOLO11 involves organizing and controlling lines of people or vehicles to reduce wait times and enhance efficiency. It's about optimizing queues to improve customer satisfaction and system performance in various settings like retail, banks, airports, and healthcare facilities.

見るんだ： How to Implement Queue Management with Ultralytics YOLO11 | Airport and Metro Station

キュー・マネジメントの利点

• 待ち時間の短縮キュー・マネジメント・システムは効率的にキューを整理し、顧客の待ち時間を最小限に抑えます。これにより、顧客は待ち時間を短縮し、より多くの時間を商品やサービスに費やすことができるため、満足度の向上につながります。
• 効率の向上：待ち行列管理を導入することで、企業はリソースをより効果的に割り当てることができる。待ち行列のデータを分析し、スタッフの配置を最適化することで、企業は業務を合理化し、コストを削減し、全体的な生産性を向上させることができます。

実世界での応用

物流	小売
Queue management at airport ticket counter Using Ultralytics YOLO11	Queue monitoring in crowd Ultralytics YOLO11

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 = cv2.VideoWriter("queue_management.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

queue_region = [(20, 400), (1080, 404), (1080, 360), (20, 360)]

queue = solutions.QueueManager(
    model="yolo11n.pt",
    region=queue_region,
)

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()

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 = cv2.VideoWriter("queue_management.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

queue_region = [(20, 400), (1080, 404), (1080, 360), (20, 360)]

queue = solutions.QueueManager(
    model="yolo11n.pt",
    classes=3,
)

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()

論争 QueueManager

論争 model.track

よくあるご質問

How can I use Ultralytics YOLO11 for real-time queue management?

To use Ultralytics YOLO11 for real-time queue management, you can follow these steps:

1. Load the YOLO11 model with YOLO("yolo11n.pt").
2. を使用してビデオフィードをキャプチャする。 cv2.VideoCapture.
3. キュー管理のための関心領域（ROI）を定義する。
4. フレームを処理してオブジェクトを検出し、キューを管理する。

最小限の例を挙げよう：

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
queue_region = [(20, 400), (1080, 404), (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()

Ultralytics HUBを活用することで、キュー管理ソリューションの展開と管理のためのユーザーフレンドリーなプラットフォームを提供し、このプロセスを合理化することができます。

What are the key advantages of using Ultralytics YOLO11 for queue management?

Using Ultralytics YOLO11 for queue management offers several benefits:

• 待ち時間の激減待ち行列を効率的に整理することで、お客様の待ち時間を短縮し、満足度を高めます。
• 効率を高める：キューデータを分析し、スタッフの配置とオペレーションを最適化することで、コストを削減します。
• リアルタイム・アラート：長蛇の列に対するリアルタイム通知を提供し、迅速な介入を可能にします。
• 拡張性：小売店、空港、ヘルスケアなど、さまざまな環境で簡単に拡張可能。

詳しくは、キュー管理ソリューションをご覧ください。

Why should I choose Ultralytics YOLO11 over competitors like TensorFlow or Detectron2 for queue management?

Ultralytics YOLO11 has several advantages over TensorFlow and Detectron2 for queue management:

• Real-time Performance: YOLO11 is known for its real-time detection capabilities, offering faster processing speeds.
• 使いやすさ： Ultralytics は、トレーニングから配備まで、Ultralytics HUB を通じてユーザーフレンドリーな体験を提供します。
• 事前学習済みモデル：様々な事前学習済みモデルを利用できるため、セットアップに必要な時間を最小限に抑えることができます。
• コミュニティ・サポート：豊富なドキュメントと活発なコミュニティ・サポートにより、問題解決が容易になります。

を始める方法を学ぶ。 Ultralytics YOLO.

Can Ultralytics YOLO11 handle multiple types of queues, such as in airports and retail?

Yes, Ultralytics YOLO11 can manage various types of queues, including those in airports and retail environments. By configuring the QueueManager with specific regions and settings, YOLO11 can adapt to different queue layouts and densities.

空港の例：

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,
)

多様なアプリケーションの詳細については、実世界でのアプリケーションのセクションをご覧ください。

What are some real-world applications of Ultralytics YOLO11 in queue management?

Ultralytics YOLO11 is used in various real-world applications for queue management:

• 小売業待ち時間を短縮し、顧客満足度を向上させるためにレジの行列を監視する。
• 空港チケットカウンターや保安検査場の行列を管理し、よりスムーズな旅客体験を実現。
• ヘルスケア診療所や病院における患者の流れを最適化します。
• 銀行銀行の待ち行列を効率的に管理することで、顧客サービスを向上。

詳しくは、実際の待ち行列管理に関するブログをご覧ください。

📅 Created 6 months ago ✏️ Updated 14 days ago

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