Gestão de estacionamento utilizando Ultralytics YOLOv8 🚀

O que é um sistema de gestão de estacionamento?

Gestão de estacionamento com Ultralytics YOLOv8 assegura um estacionamento eficiente e seguro, organizando os espaços e monitorizando a disponibilidade. O YOLOv8 pode melhorar a gestão dos parques de estacionamento através da deteção de veículos em tempo real e de informações sobre a ocupação do estacionamento.

Vantagens do sistema de gestão de estacionamento?

• Eficiência: A gestão dos parques de estacionamento optimiza a utilização dos lugares de estacionamento e reduz o congestionamento.
• Segurança e proteção: A gestão de estacionamento com a utilização do YOLOv8 melhora a segurança de pessoas e veículos através de medidas de vigilância e segurança.
• Reduz as emissões: A gestão do estacionamento através do site YOLOv8 gere o fluxo de tráfego para minimizar o tempo de inatividade e as emissões nos parques de estacionamento.

Aplicações no mundo real

Sistema de gestão de estacionamento	Sistema de gestão de estacionamento
Gestão do estacionamento Aeriel View utilizando Ultralytics YOLOv8	Gestão de estacionamento Vista superior utilizando Ultralytics YOLOv8

Fluxo de trabalho do código do sistema de gestão de estacionamento

Seleção de pontos

• Captura um fotograma do vídeo ou do fluxo da câmara onde pretendes gerir o parque de estacionamento.
• Utiliza o código fornecido para lançar uma interface gráfica, onde podes selecionar uma imagem e começar a delinear regiões de estacionamento com um clique do rato para criar polígonos.

from ultralytics.solutions.parking_management import ParkingPtsSelection, tk
root = tk.Tk()
ParkingPtsSelection(root)
root.mainloop()

• Depois de definir as áreas de estacionamento com polígonos, clica em save para armazenar um ficheiro JSON com os dados no teu diretório de trabalho.

Python Código de gestão de estacionamento

import cv2
from ultralytics.solutions.parking_management import ParkingManagement

# Path to json file, that created with above point selection app
polygon_json_path = "bounding_boxes.json"

# Video capture
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
video_writer = cv2.VideoWriter("parking management.avi", 
                                cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h))

# Initialize parking management object
management = ParkingManagement(model_path="yolov8n.pt")

while cap.isOpened():
    ret, im0 = cap.read()
    if not ret:
        break

    json_data = management.parking_regions_extraction(polygon_json_path)
    results = management.model.track(im0, persist=True, show=False)

    if results[0].boxes.id is not None:
        boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu().tolist()
        clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()
        management.process_data(json_data, im0, boxes, clss)

    management.display_frames(im0)
    video_writer.write(im0)

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()

Argumentos opcionais ParkingManagement()

Argumentos model.track

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