Ultralytics YOLO26 ile Park Yönetim Sistemi Oluştur#
Park Yönetim Sistemi Nedir?#
Ultralytics YOLO26 ile oluşturulan bir park yönetim sistemi, hangi park yerlerinin dolu veya müsait olduğunu izlemek için araçları gerçek zamanlı algılar ve ardından otoparkın anlık doluluk durumunu bildirir. YOLO26 nesne algılamayı JSON ile tanımlanmış bir park yeri düzeniyle birleştirerek tek bir video akışından veya kamera görüntüsünden tüm otoparkı izlemene olanak tanır.
İzle: Ultralytics YOLO26 ile Park Yönetim Sistemi Nasıl Oluşturulur | Gerçek Zamanlı Park Yeri Algılama 🚗
Park Yönetim Sisteminin Avantajları#
- Verimlilik: Park yerlerinin kullanımını optimize eder ve otopark genelindeki sıkışıklığı azaltır.
- Emniyet ve Güvenlik: Sürekli gözetim sayesinde insanların ve araçların güvenliğini artırır.
- Azaltılmış Emisyonlar: Otoparklardaki rölanti süresini ve emisyonları en aza indirmek için trafik akışını yönetir.
Gerçek Dünya Uygulamaları#
| Park Yönetim Sistemi | Park Yönetim Sistemi |
|---|---|
 |  |
| Ultralytics YOLO26 ile Park Yönetimi, Havadan Görünüm | Ultralytics YOLO26 ile Park Yönetimi, Üstten Görünüm |
Park Yönetim Sistemi Kod İş Akışı#
Noktaları seçmek artık kolay
Park yerlerini seçmek, park yönetim sistemlerinde kritik ve karmaşık bir görevdir. Ultralytics, park yeri alanlarını tanımlamana ve daha sonra ek işlemler için kullanmana olanak tanıyan "Park yeri açıklama aracı" adlı bir araçla bu süreci kolaylaştırır.
Adım-1: Otoparkı yönetmek istediğin video veya kamera akışından bir kare yakala.
Adım-2: Bir grafik arayüzü başlatmak için sağlanan kodu kullan; burada bir görüntü seçebilir ve fare tıklamalarıyla park alanlarının sınırlarını çizerek çokgenler oluşturabilirsin.
`tkinter` yüklemek için ek adım
Genellikle tkinter, Python ile önceden yüklenmiş olarak gelir. Ancak yüklü değilse vurgulanan adımları izleyerek yükleyebilirsin:
- Linux: (Debian/Ubuntu):
sudo apt install python3-tk - Fedora:
sudo dnf install python3-tkinter - Arch:
sudo pacman -S tk - Windows: Python'ı yeniden yükle ve kurulum sırasında Optional Features altında
tcl/tk and IDLEonay kutusunu işaretle - MacOS: Python'ı https://www.python.org/downloads/macos/ veya
brew install python-tküzerinden yeniden yükle
from ultralytics import solutions
solutions.ParkingPtsSelection()Adım-3: Park alanlarını çokgenlerle tanımladıktan sonra verileri çalışma dizinine bounding_boxes.json olarak kaydetmek için save seçeneğine tıkla; yönetim betiği aşağıda aynı dosya adını yükler.
Adım-4: Artık aşağıdaki kodla park yönetimi çözümünü çalıştırabilirsin.
import cv2
from ultralytics import solutions
# Video yakalama
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
# Video yazıcısı
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))
# Park yönetimi nesnesini başlat
parkingmanager = solutions.ParkingManagement(
model="yolo26n.pt", # model dosyasının yolu
json_file="bounding_boxes.json", # park yeri açıklama dosyasının yolu
)
while cap.isOpened():
ret, im0 = cap.read()
if not ret:
break
results = parkingmanager(im0)
# print(results) # çıktıya eriş
video_writer.write(results.plot_im) # işlenmiş kareyi yaz.
cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows() # açık tüm pencereleri kapatParkingManagement Bağımsız Değişkenleri#
Aşağıda ParkingManagement bağımsız değişkenlerini içeren bir tablo bulabilirsin:
| Bağımsız değişken | Tür | Varsayılan | Açıklama |
|---|---|---|---|
model | str | None | Ultralytics YOLO model dosyasının yolu. |
json_file | str | None | Tüm park koordinatı verilerini içeren JSON dosyasının yolu. |
line_width | int | 2 | Çözümün çizdiği kutular, anahtar noktalar ve sayılar için çizgi kalınlığı. |
verbose | bool | True | Çözümün her kare için girdi şekli, sınıf sayıları ve işleme hızına ilişkin günlüğünü etkinleştirir. İzleme çağrısının kendisi her zaman sessizdir. |
ParkingManagement çözümü, çeşitli track parametrelerinin kullanılmasına olanak tanır:
| Bağımsız değişken | Tür | Varsayılan | Açıklama |
|---|---|---|---|
tracker | str | 'tracktrack.yaml' | Kullanılacak izleme algoritmasını belirtir. Yerleşik seçenekler: botsort.yaml, bytetrack.yaml, ocsort.yaml, deepocsort.yaml, fasttrack.yaml, tracktrack.yaml. |
conf | float | 0.25 | Algılamalar için güven eşiğini belirler; düşük değerler daha fazla nesnenin izlenmesine olanak tanır ancak yanlış pozitifleri de içerebilir. |
iou | float | 0.7 | Çakışan algılamaları filtrelemek için Kesişim-Birleşim Oranı (IoU) eşiğini belirler. |
classes | list | None | Sonuçları sınıf dizinine göre filtreler. Örneğin, classes=[0, 2, 3] yalnızca belirtilen sınıfları izler. |
device | str | None | Çıkarım için kullanılacak cihazı belirtir (ör. cpu, cuda:0 veya 0). Kullanıcıların model yürütme için CPU, belirli bir GPU veya başka hesaplama cihazları arasında seçim yapmasına olanak tanır. |
imgsz | int or tuple | 640 | Hedef çıkarım görüntü boyutu: kare görüntüler için bir tam sayı veya bir (height, width) çifti. Boyutlar model adım değerine göre ayarlanır. |
max_det | int | 300 | Yoğun sahnelerde bir çözümün işleyeceği nesne sayısını sınırlamak için izleme öncesinde kare başına tutulan en yüksek algılama sayısı. |
quantize | int or str | None | Çıkarım hassasiyeti: CPU dışında PyTorch ve TorchScript modelleri için 16 (FP16) veya 32/unset (FP32); diğer biçimler, model yapıtının ve çalışma zamanının seçtiği hassasiyeti kullanır. Kullanımdan kaldırılan half argümanının yerini alır. |
Ayrıca aşağıdaki görselleştirme seçenekleri desteklenir:
| Bağımsız değişken | Tür | Varsayılan | Açıklama |
|---|---|---|---|
show | bool | False | True ise açıklama eklenmiş görüntüleri veya videoları bir pencerede gösterir. Geliştirme veya test sırasında anında görsel geri bildirim almak için kullanışlıdır. |
Sık Sorulan Sorular#
Ultralytics YOLO26, park sistemleri için gerçek zamanlı araç algılama ve izleme sunar; böylece park yerlerinin kullanımı optimize edilir, sıkışıklık azalır ve sürekli gözetim yoluyla güvenlik artar. Canlı kamera akışında çalıştırılması, trafik akışının yönetilmesine ve araçların rölantide kalma süresinin en aza indirilmesine de yardımcı olur. Kurulumun tamamı için park yönetimi kod iş akışına göz at.
Akıllı otoparkta Ultralytics YOLO26 kullanmak birçok fayda sağlar:
- Verimlilik: Park yerlerinin kullanımını optimize eder ve sıkışıklığı azaltır.
- Emniyet ve Güvenlik: Gözetimi güçlendirir ve araçlarla yayaların güvenliğini sağlar.
- Çevresel Etki: Araçların rölantide kaldığı süreyi en aza indirerek emisyonların azaltılmasına yardımcı olur. Daha fazla avantajı Park Yönetim Sisteminin Avantajları bölümünde keşfet.
Ultralytics YOLO26 ile park yerlerini tanımlamak oldukça kolaydır:
- Bir video veya kamera akışından kare yakala.
- Görüntü seçmek ve park yerlerini tanımlayan çokgenler çizmek için bir grafik kullanıcı arayüzü başlatmak üzere sağlanan kodu kullan.
- Daha ileri işlemler için etiketlenmiş verileri JSON biçiminde kaydet. Ayrıntılı yönergeler için yukarıdaki nokta seçimi bölümüne göz at.
Otoparka özel en önemli ayar
json_filedeğeridir: çözümü yeni bir düzene uyarlamak için bu ayarı nokta açıklama aracıyla oluşturduğun park bölgesi JSON dosyasını gösterecek şekilde ayarla. Çözümü diğer bağımsız değişkenlerle de özelleştirebilirsin —modeldeğerini özel eğitilmiş bir algılayıcıya ayarla, tespitleri belirli araçclassesdeğerleriyle sınırla,confveioueşiklerini ayarla,trackerdeğerini değiştir, ekrandaki etiketleri ve doluluk bilgisini ölçeklendirmek içinline_widthkullan veya çıkarımdeviceseçeneğini belirle. Bölge tabanlı izlemeyle ilgili bilgi için nesne sayımı kılavuzuna göz at.Ultralytics YOLO26, otopark yönetimi de dahil olmak üzere çeşitli gerçek dünya uygulamalarında kullanılır:
- Park Yeri Tespiti: Boş ve dolu park yerlerini doğru şekilde belirleme.
- Gözetim: Gerçek zamanlı izleme yoluyla güvenliği artırma.
- Trafik Akışı Yönetimi: Trafiği verimli şekilde yöneterek boşta bekleme sürelerini ve sıkışıklığı azaltma. Bu uygulamaları gösteren görselleri gerçek dünya uygulamaları bölümünde bulabilirsin.