Ultralytics YOLO26을 이용한 주차 관리 🚀
주차 관리 시스템이란 무엇입니까?
Ultralytics YOLO26을 사용한 주차 관리는 주차 공간을 체계화하고 가용성을 모니터링하여 효율적이고 안전한 주차를 보장합니다. YOLO26은 실시간 차량 탐지 및 주차 점유율에 대한 인사이트를 통해 주차장 관리를 개선할 수 있습니다.
Watch: How to Build a Parking Management System with Ultralytics YOLO26 | Real-Time Spot Detection 🚗
주차 관리 시스템의 장점
- 효율성: 주차장 관리는 주차 공간 활용을 최적화하고 혼잡을 줄입니다.
- 안전 및 보안: YOLO26을 사용한 주차 관리는 감시 및 보안 조치를 통해 사람과 차량의 안전을 모두 향상시킵니다.
- 배출 가스 감소: YOLO26을 사용한 주차 관리는 교통 흐름을 제어하여 주차장 내 공회전 시간과 배출 가스를 최소화합니다.
실제 세계에서의 활용 사례
| 주차 관리 시스템 | 주차 관리 시스템 |
|---|---|
![]() | ![]() |
| Ultralytics YOLO26을 사용한 주차 관리 항공 뷰 | Ultralytics YOLO26을 사용한 주차 관리 상단 뷰 |
주차 관리 시스템 코드 워크플로우
이제 포인트 선택이 쉬워졌습니다
주차 지점을 선택하는 것은 주차 관리 시스템에서 중요하고 복잡한 작업입니다. Ultralytics는 주차 구역을 정의할 수 있는 "주차 슬롯 주석 도구(Parking slots annotator)"를 제공하여 이 과정을 간소화하며, 정의된 구역은 이후 추가 처리에 활용될 수 있습니다.
1단계: 주차장을 관리하려는 비디오 또는 카메라 스트림에서 프레임을 캡처합니다.
2단계: 제공된 코드를 사용하여 그래픽 인터페이스를 실행합니다. 여기서 이미지를 선택하고 마우스 클릭으로 다각형을 그려 주차 구역의 외곽선을 지정할 수 있습니다.
`tkinter` 설치를 위한 추가 단계
일반적으로 tkinter는 Python에 사전 패키지되어 있습니다. 하지만 포함되어 있지 않은 경우, 다음 단계를 따라 설치할 수 있습니다:
- Linux: (Debian/Ubuntu):
sudo apt install python3-tk - Fedora:
sudo dnf install python3-tkinter - Arch:
sudo pacman -S tk - Windows: Python을 재설치하고 설치 과정 중 **Optional Features(선택적 기능)**에서
tcl/tk and IDLE체크박스를 활성화하십시오. - MacOS: https://www.python.org/downloads/macos/에서 Python을 다시 설치하거나
brew install python-tk를 실행하십시오.
from ultralytics import solutions
solutions.ParkingPtsSelection()3단계: 다각형으로 주차 구역을 정의한 후, save를 클릭하여 데이터가 포함된 JSON 파일을 작업 디렉토리에 저장합니다.

4단계: 이제 제공된 코드를 사용하여 Ultralytics YOLO로 주차 관리를 수행할 수 있습니다.
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 인수
다음은 ParkingManagement 인수를 정리한 표입니다:
| 인수(Argument) | 유형(Type) | 기본값(Default) | 설명 |
|---|---|---|---|
model | str | None | Ultralytics YOLO 모델 파일 경로입니다. |
json_file | str | None | 모든 주차 좌표 데이터가 포함된 JSON 파일 경로입니다. |
ParkingManagement 솔루션은 여러 track 매개변수 사용을 지원합니다:
| 인수(Argument) | 유형(Type) | 기본값(Default) | 설명 |
|---|---|---|---|
tracker | str | 'botsort.yaml' | 사용할 추적 알고리즘을 지정합니다. 예: bytetrack.yaml 또는 botsort.yaml. |
conf | float | 0.1 | 탐지에 대한 신뢰도 임계값을 설정합니다. 낮은 값을 사용할수록 더 많은 객체가 추적되지만 오탐지가 포함될 수 있습니다. |
iou | float | 0.7 | 중복 탐지를 필터링하기 위한 Intersection over Union (IoU) 임계값을 설정합니다. |
classes | list | None | 클래스 인덱스별로 결과를 필터링합니다. 예를 들어, classes=[0, 2, 3]은 지정된 클래스만 추적합니다. |
verbose | bool | True | 추적 결과 표시를 제어하여 추적된 객체의 시각적 출력을 제공합니다. |
device | str | None | 추론을 위한 장치(예: cpu, cuda:0 또는 0)를 지정합니다. 모델 실행을 위해 CPU, 특정 GPU 또는 기타 컴퓨팅 장치 중 하나를 선택할 수 있습니다. |
또한, 다음 시각화 옵션이 지원됩니다:
| 인수(Argument) | 유형(Type) | 기본값(Default) | 설명 |
|---|---|---|---|
show | bool | False | True인 경우 주석이 달린 이미지나 비디오를 창에 표시합니다. 개발 또는 테스트 중 즉각적인 시각적 피드백을 얻는 데 유용합니다. |
line_width | int or None | None | 바운딩 박스의 선 두께를 지정합니다. None인 경우 이미지 크기에 따라 선 두께가 자동으로 조정됩니다. 명확성을 위한 시각적 사용자 정의를 제공합니다. |
FAQ
Ultralytics YOLO26은 주차 관리 시스템을 어떻게 향상합니까?
Ultralytics YOLO26은 실시간 차량 탐지 및 모니터링을 제공하여 주차 관리 시스템을 크게 향상시킵니다. 이를 통해 주차 공간 활용 최적화, 혼잡 감소, 지속적인 감시를 통한 안전 향상 등의 결과를 얻을 수 있습니다. 주차 관리 시스템은 효율적인 교통 흐름을 가능하게 하여 주차장 내 공회전 시간과 배출 가스를 최소화함으로써 환경적 지속 가능성에 기여합니다. 자세한 내용은 주차 관리 코드 워크플로우를 참조하십시오.
스마트 주차를 위해 Ultralytics YOLO26을 사용할 때의 이점은 무엇입니까?
스마트 주차에 Ultralytics YOLO26을 사용하면 다음과 같은 많은 이점이 있습니다:
- 효율성: 주차 공간 사용을 최적화하고 혼잡을 줄입니다.
- 안전 및 보안: 감시 기능을 강화하고 차량과 보행자의 안전을 보장합니다.
- 환경적 영향: 차량 공회전 시간을 최소화하여 배출 가스를 줄이는 데 도움을 줍니다. 더 많은 이점은 주차 관리 시스템의 장점 섹션에서 확인하십시오.
Ultralytics YOLO26을 사용하여 주차 공간을 어떻게 정의할 수 있습니까?
Ultralytics YOLO26을 사용하면 주차 공간을 쉽게 정의할 수 있습니다:
- 비디오 또는 카메라 스트림에서 프레임을 캡처합니다.
- 제공된 코드를 사용하여 GUI를 실행하고 이미지를 선택한 후, 다각형을 그려 주차 공간을 정의합니다.
- 추가 처리를 위해 라벨링된 데이터를 JSON 형식으로 저장합니다. 포괄적인 지침은 위의 포인트 선택 섹션을 확인하십시오.
특정 주차 관리 요구 사항에 맞게 YOLO26 모델을 사용자 지정할 수 있습니까?
네, Ultralytics YOLO26은 특정 주차 관리 요구 사항에 맞게 사용자 지정이 가능합니다. 점유 및 가용 구역 색상, 텍스트 표시 여백 등을 포함한 여러 매개변수를 조정할 수 있습니다. ParkingManagement 클래스의 인수를 활용하여 특정 요구 사항에 맞게 모델을 조정함으로써 효율성과 효과를 극대화할 수 있습니다.
주차장 관리 분야에서 Ultralytics YOLO26의 실제 적용 사례는 무엇입니까?
Ultralytics YOLO26은 주차장 관리를 위한 다양한 실제 적용 사례에서 사용됩니다:
- 주차 공간 탐지: 가용 공간과 점유 공간을 정확하게 식별합니다.
- 감시: 실시간 모니터링을 통해 보안을 강화합니다.
- 교통 흐름 관리: 효율적인 교통 처리로 공회전 시간과 혼잡을 줄입니다. 이러한 응용 사례를 보여주는 이미지는 실제 적용 사례에서 찾을 수 있습니다.

