Управление парковкой с помощью Ultralytics YOLO26 🚀
Что такое система управления парковкой?
Управление парковкой с Ultralytics YOLO26 обеспечивает эффективность и безопасность за счет организации пространства и мониторинга занятости мест. YOLO26 улучшает управление парковкой посредством обнаружения транспортных средств в реальном времени и получения аналитики по занятости парковочных мест.
Watch: How to Build a Parking Management System with Ultralytics YOLO26 | Real-Time Spot Detection 🚗
Преимущества системы управления парковкой
- Эффективность: управление парковкой позволяет оптимизировать использование парковочных мест и снизить уровень загруженности.
- Безопасность и охрана: управление парковкой с использованием YOLO26 повышает безопасность людей и транспортных средств благодаря мерам видеонаблюдения и контроля.
- Снижение вредных выбросов: управление парковкой с помощью YOLO26 регулирует транспортный поток, что помогает свести к минимуму время работы двигателя на холостом ходу и уменьшить выбросы на парковках.
Примеры реального применения
| Система управления парковкой | Система управления парковкой |
|---|---|
![]() | ![]() |
| Управление парковкой: вид с воздуха с использованием Ultralytics YOLO26 | Управление парковкой: вид сверху с использованием Ultralytics YOLO26 |
Рабочий процесс кода системы управления парковкой
Выбор точек теперь стал простым
Выбор парковочных мест — сложная и критически важная задача в системах управления парковкой. Ultralytics упрощает этот процесс, предоставляя инструмент «Аннотатор парковочных мест», который позволяет задавать границы парковочных зон, используемые в дальнейшем для обработки данных.
Шаг 1: Получи кадр из видео или потока с камеры, где ты хочешь управлять парковкой.
Шаг 2: Используй предоставленный код для запуска графического интерфейса, где можно выбрать изображение и начать обводить парковочные зоны кликами мыши для создания полигонов.
Дополнительный шаг для установки `tkinter`
Обычно tkinter входит в стандартный пакет Python. Однако, если его нет, 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 включи 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 полигонов нажми save, чтобы сохранить файл JSON с данными в рабочую директорию.

Шаг 4: Теперь ты можешь использовать предоставленный код для управления парковкой с помощью Ultralytics YOLO.
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
Ниже представлена 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 координат парковки. |
Решение ParkingManagement позволяет использовать несколько параметров track:
| Аргумент | Тип | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|---|
tracker | str | 'botsort.yaml' | Указывает алгоритм отслеживания, который необходимо использовать, например, bytetrack.yaml или botsort.yaml. |
conf | float | 0.1 | Устанавливает порог достоверности для обнаружения; более низкие значения позволяют отслеживать больше объектов, но могут включать ложные срабатывания. |
iou | float | 0.7 | Устанавливает порог Intersection over Union (IoU) для фильтрации перекрывающихся обнаружений. |
classes | list | None | Фильтрует результаты по индексу класса. Например, classes=[0, 2, 3] отслеживает только указанные классы. |
verbose | bool | True | Управляет отображением результатов отслеживания, предоставляя визуальный вывод отслеживаемых объектов. |
device | str | None | Указывает устройство для вывода (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 мгновенной визуальной проверки в процессе разработки или тестирования. |
line_width | int or None | None | Задает толщину линий ограничивающих рамок. Если None, толщина подбирается автоматически в зависимости от размера изображения. Обеспечивает визуальную настройку для ясности. |
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Как Ultralytics YOLO26 улучшает системы управления парковкой?
Ultralytics YOLO26 значительно улучшает системы управления парковкой за счет обнаружения транспортных средств в реальном времени и их мониторинга. Это приводит к оптимизации использования парковочных мест, снижению заторов и повышению безопасности благодаря постоянному наблюдению. Система управления парковкой обеспечивает эффективный транспортный поток, минимизируя время простоя и вредные выбросы на парковках, что способствует экологической устойчивости. Дополнительные подробности см. в разделе рабочий процесс кода системы управления парковкой.
Какие преимущества дает использование Ultralytics YOLO26 для умной парковки?
Использование Ultralytics YOLO26 для умной парковки дает множество преимуществ:
- Эффективность: оптимизирует использование парковочных мест и уменьшает заторы.
- Безопасность и охрана: улучшает наблюдение и обеспечивает безопасность транспортных средств и пешеходов.
- Воздействие на окружающую среду: помогает снизить выбросы за счет минимизации времени работы двигателя на холостом ходу. Узнай больше о преимуществах в разделе Преимущества системы управления парковкой.
Как определить парковочные места с помощью Ultralytics YOLO26?
Определить парковочные места с Ultralytics YOLO26 очень просто:
- Получи кадр из видео или потока с камеры.
- Используй предоставленный код для запуска графического интерфейса, чтобы выбрать изображение и нарисовать полигоны для определения парковочных мест.
- Сохрани размеченные данные в формате JSON для дальнейшей обработки. Полные инструкции см. в разделе о выборе точек выше.
Могу ли я настроить модель YOLO26 под специфические нужды управления парковкой?
Да, Ultralytics YOLO26 позволяет выполнить настройку под специфические задачи управления парковкой. Ты можешь изменять такие параметры, как цвета занятых и доступных областей, отступы для отображения текста и многое другое. Используя аргументы класса ParkingManagement см. аргументы, ты можешь адаптировать модель под свои требования, обеспечивая максимальную эффективность и результативность.
Какие существуют реальные примеры применения Ultralytics YOLO26 в управлении парковкой?
Ultralytics YOLO26 используется в различных реальных сценариях управления парковкой, включая:
- Обнаружение парковочных мест: точное определение свободных и занятых мест.
- Наблюдение: повышение безопасности посредством мониторинга в реальном времени.
- Управление транспортным потоком: сокращение времени простоя и заторов благодаря эффективной обработке движения. Изображения, демонстрирующие эти приложения, можно найти в разделе реальные примеры применения.

