Управление парковкой с помощью Ultralytics YOLOv8 🚀.

Что такое система управления парковкой?

Управление парковкой с помощью Ultralytics YOLOv8 обеспечивает эффективную и безопасную парковку, организуя места и контролируя их наличие. YOLOv8 может улучшить управление парковкой благодаря обнаружению автомобилей в реальном времени и пониманию загруженности парковки.

Преимущества системы управления парковкой?

• Эффективность: Управление парковкой оптимизирует использование парковочных мест и уменьшает заторы.
• Безопасность и охрана: Управление парковкой с помощью YOLOv8 повышает безопасность как людей, так и транспортных средств за счет видеонаблюдения и мер безопасности.
• Сокращение выбросов: Управление парковкой с помощью YOLOv8 управляет транспортным потоком, чтобы минимизировать время простоя и вредные выбросы на стоянках.

Применение в реальном мире

Система управления парковкой	Система управления парковкой
Управление парковкой Aeriel View с использованием Ultralytics YOLOv8	Управление парковкой Вид сверху с помощью Ultralytics YOLOv8

Рабочий процесс кода системы управления парковкой

Выбор точек

• Захвати кадр из потока видео или камеры, где ты хочешь управлять парковкой.
• Используй предоставленный код для запуска графического интерфейса, где ты сможешь выбрать изображение и начать очерчивать области парковки кликом мыши, создавая полигоны.

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

• После того как ты определил зоны парковки с помощью полигонов, нажми save чтобы сохранить JSON-файл с данными в твоей рабочей директории.

Python Код для управления парковкой

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()

Необязательные аргументы ParkingManagement()

Аргументы model.track

Комментарии