Создай систему управления парковкой с помощью Ultralytics YOLO26 🚀#
Что такое система управления парковкой?#
Система управления парковкой, созданная с использованием Ultralytics YOLO26, обнаруживает транспортные средства в реальном времени, чтобы отслеживать, какие парковочные места заняты или свободны, а затем сообщает данные о заполняемости парковки в режиме реального времени. Она объединяет обнаружение объектов YOLO26 с описанной в формате JSON разметкой парковки, позволяя контролировать всю парковку с помощью одного видеопотока или кадра с камеры.
Watch: How to Build a Parking Management System with Ultralytics YOLO26 | Real-Time Spot Detection 🚗
Преимущества системы управления парковкой#
- Эффективность: оптимизирует использование парковочных мест и снижает заторы на территории.
- Безопасность и охрана: повышает безопасность людей и транспортных средств за счет непрерывного наблюдения.
- Снижение выбросов: управляет транспортными потоками, минимизируя время простоя и вредные выбросы на парковках.
Реальные сценарии применения#
| Система управления парковкой | Система управления парковкой |
|---|---|
 |  |
| Управление парковкой (вид с воздуха) с помощью Ultralytics YOLO26 | Управление парковкой (вид сверху) с помощью Ultralytics YOLO26 |
Рабочий процесс кода системы управления парковкой#
Выбор точек теперь прост
Выбор парковочных мест — сложная и ответственная задача в системах управления парковкой. Ultralytics упрощает этот процесс, предоставляя инструмент «Parking slots annotator» (аннотатор парковочных мест), который позволяет задавать области парковки для дальнейшей обработки.
Шаг 1: Захвати кадр из видео или потока камеры, где ты хочешь управлять парковкой.
Шаг 2: Используй предоставленный код для запуска графического интерфейса, в котором можно выбрать изображение и начать выделять области парковки щелчками мыши для создания полигонов.
Дополнительный шаг для установки `tkinter`
Как правило, tkinter поставляется предустановленным вместе с Python. Однако, если это не так, ты можешь установить его, выполнив следующие действия:
- Linux: (Debian/Ubuntu):
sudo apt install python3-tk - Fedora:
sudo dnf install python3-tkinter - Arch:
sudo pacman -S tk - Windows: переустанови Python и установи флажок
tcl/tk and IDLEв разделе Optional Features во время установки - MacOS: переустанови Python с сайта https://www.python.org/downloads/macos/ или выполни
brew install python-tk
from ultralytics import solutions
solutions.ParkingPtsSelection()Шаг 3: После определения парковочных зон с помощью многоугольников нажми save, чтобы сохранить данные в файл bounding_boxes.json в своем рабочем каталоге — это то же имя файла, которое скрипт управления загружает ниже.
Шаг 4: Теперь ты можешь запустить решение для управления парковкой с помощью приведенного ниже кода.
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 windowsАргументы ParkingManagement#
Вот таблица с аргументами ParkingManagement:
| Аргумент | Тип | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|---|
model | str | None | Путь к файлу модели Ultralytics YOLO. |
json_file | str | None | Путь к JSON-файлу, который содержит все данные о координатах парковки. |
Решение ParkingManagement позволяет использовать несколько параметров track:
| Аргумент | Тип | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|---|
tracker | str | 'tracktrack.yaml' | Задает алгоритм трекинга, который нужно использовать. Встроенные опции: botsort.yaml, bytetrack.yaml, ocsort.yaml, deepocsort.yaml, fasttrack.yaml, tracktrack.yaml. |
conf | float | 0.1 | Устанавливает порог уверенности для обнаружений; более низкие значения позволяют отслеживать больше объектов, но могут включать ложные срабатывания. |
iou | float | 0.7 | Устанавливает порог Intersection over Union (IoU) для фильтрации пересекающихся детекций. |
classes | list | None | Фильтрует результаты по индексу класса. Например, classes=[0, 2, 3] отслеживает только указанные классы. |
verbose | bool | True | Контролирует отображение результатов отслеживания, предоставляя визуальный вывод отслеживаемых объектов. |
device | str | None | Задает устройство для инференса (например, cpu, cuda:0 или 0). Позволяет пользователям выбирать между CPU, конкретным GPU или другими вычислительными устройствами для выполнения модели. |
Кроме того, поддерживаются следующие параметры визуализации:
| Аргумент | Тип | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|---|
show | bool | False | Если True, отображает аннотированные изображения или видео в окне. Полезно для немедленной визуальной обратной связи во время разработки или тестирования. |
line_width | int or None | None | Задает толщину линий ограничивающих рамок. Если None, толщина линий автоматически регулируется в зависимости от размера изображения. Обеспечивает визуальную настройку для ясности. |
FAQ#
Ultralytics YOLO26 обеспечивает обнаружение транспортных средств в реальном времени и мониторинг для парковочных систем, что оптимизирует использование парковочных мест, снижает загруженность дорог и повышает безопасность за счет постоянного наблюдения. Запуск решения на трансляции с живой камеры также помогает управлять потоком транспорта и минимизировать время простоя автомобилей. Подробную информацию о настройке см. в рабочем процессе кода для управления парковкой.
Использование Ultralytics YOLO26 для «умной» парковки дает множество преимуществ:
- Эффективность: оптимизирует использование парковочных мест и снижает заторы.
- Безопасность: улучшает видеонаблюдение и обеспечивает безопасность транспортных средств и пешеходов.
- Воздействие на окружающую среду: помогает снизить выбросы за счет минимизации времени простоя автомобилей. Узнай о других преимуществах в разделе о преимуществах системы управления парковкой.
Определить парковочные места с помощью Ultralytics YOLO26 очень просто:
- Захвати кадр из видео или потока камеры.
- Используй предоставленный код для запуска графического интерфейса, выбора изображения и рисования полигонов для определения парковочных мест.
- Сохрани размеченные данные в формате JSON для дальнейшей обработки. Полные инструкции см. в разделе выбора точек выше.
Самая специфичная для парковки настройка —
json_file: укажи в ней JSON-файл с зонами парковки, созданный с помощью инструмента аннотации точек, чтобы адаптировать решение под новую планировку. Ты можешь дополнительно настроить его с помощью других аргументов: задайmodelдля пользовательски обученного детектора, ограничь обнаружение определеннымиclassesтранспортных средств, отрегулируйте пороговые значенияconfиiou, переключиtracker, используйline_widthдля масштабирования меток на кадре и отображения занятости или выбериdeviceдля вывода результатов инференса. Информацию о связанном мониторинге на основе зон см. в руководстве по подсчету объектов.Ultralytics YOLO26 используется в различных прикладных задачах управления парковками, включая:
- Обнаружение парковочных мест: точная идентификация доступных и занятых мест.
- Наблюдение: повышение безопасности за счет мониторинга в реальном времени.
- Управление транспортным потоком: сокращение времени простоя и заторов за счет эффективной обработки трафика. Изображения, демонстрирующие эти приложения, можно найти в разделе приложений реального мира.