Ultralytics YOLO26 ile Park Yönetimi 🚀
Park Yönetim Sistemi nedir?
Ultralytics YOLO26 ile park yönetimi, alanları düzenleyerek ve uygunluğu izleyerek verimli ve güvenli park etmeyi sağlar. YOLO26, gerçek zamanlı araç tespiti ve park doluluğu hakkında içgörüler yoluyla otopark yönetimini iyileştirebilir.
Watch: How to Build a Parking Management System with Ultralytics YOLO26 | Real-Time Spot Detection 🚗
Park Yönetim Sisteminin Avantajları
- Verimlilik: Otopark yönetimi, park yerlerinin kullanımını optimize eder ve sıkışıklığı azaltır.
- Güvenlik ve Emniyet: YOLO26 kullanan park yönetimi, gözetim ve güvenlik önlemleri aracılığıyla hem insanların hem de araçların güvenliğini artırır.
- Azaltılmış Emisyonlar: YOLO26 kullanan park yönetimi, otoparklardaki rölanti süresini ve emisyonları en aza indirmek için trafik akışını yönetir.
Gerçek Dünya Uygulamaları
| Park Yönetim Sistemi | Park Yönetim Sistemi |
|---|---|
![]() | ![]() |
| Ultralytics YOLO26 Kullanarak Otopark Havadan Görünüm | Ultralytics YOLO26 Kullanarak Otopark Üstten Görünüm |
Park Yönetim Sistemi Kod İş Akışı
Nokta seçimi artık kolay
Park noktalarını seçmek, park yönetim sistemlerinde kritik ve karmaşık bir görevdir. Ultralytics, park yeri alanlarını tanımlamanıza olanak tanıyan ve daha sonra ek işlemler için kullanılabilecek "Park yeri açıklayıcı" aracı sunarak bu süreci kolaylaştırır.
Adım-1: Otoparkı yönetmek istediğiniz video veya kamera akışından bir kare yakalayın.
Adım-2: Bir resim seçebileceğiniz ve çokgenler oluşturmak için fare tıklamasıyla park bölgelerini ana hatlarıyla belirlemeye başlayabileceğiniz grafiksel bir arayüz başlatmak için sağlanan kodu kullanın.
`tkinter` kurulumu için ek adım
Genellikle tkinter, Python ile önceden paketlenmiş olarak gelir. Ancak gelmediyse, vurgulanan adımları kullanarak kurabilirsin:
- Linux: (Debian/Ubuntu):
sudo apt install python3-tk - Fedora:
sudo dnf install python3-tkinter - Arch:
sudo pacman -S tk - Windows: Python'u yeniden yükleyin ve kurulum sırasında İsteğe Bağlı Özellikler bölümündeki
tcl/tk and IDLEonay kutusunu etkinleştirin - MacOS: Python'u https://www.python.org/downloads/macos/ adresinden yeniden yükleyin veya
brew install python-tkkomutunu kullanın
from ultralytics import solutions
solutions.ParkingPtsSelection()Adım-3: Park alanlarını çokgenlerle tanımladıktan sonra, verileri çalışma dizininizde bir JSON dosyası olarak depolamak için save düğmesine tıklayın.

Adım-4: Artık Ultralytics YOLO ile park yönetimi için sağlanan kodu kullanabilirsin.
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 windowsParkingManagement Argümanları
İşte ParkingManagement argümanlarını içeren bir tablo:
| Argüman | Tür | Varsayılan | Açıklama |
|---|---|---|---|
model | str | None | Bir Ultralytics YOLO model dosyasına giden yol. |
json_file | str | None | Tüm park koordinatları verilerini içeren JSON dosyasına giden yol. |
ParkingManagement çözümü, birkaç track parametresinin kullanımına izin verir:
| Argüman | Tür | Varsayılan | Açıklama |
|---|---|---|---|
tracker | str | 'botsort.yaml' | Kullanılacak takip algoritmasını belirtir, örneğin bytetrack.yaml veya botsort.yaml. |
conf | float | 0.1 | Tespitler için güven eşiğini belirler; daha düşük değerler daha fazla nesnenin takip edilmesine izin verir ancak hatalı pozitifleri içerebilir. |
iou | float | 0.7 | Çakışan tespitleri filtrelemek için Birleşim Üzerinde Kesişim (IoU) eşiğini belirler. |
classes | list | None | Sonuçları sınıf dizinine göre filtreler. Örneğin, classes=[0, 2, 3] sadece belirtilen sınıfları takip eder. |
verbose | bool | True | Takip edilen nesnelerin görsel bir çıktısını sağlayarak takip sonuçlarının görüntülenmesini kontrol eder. |
device | str | None | Çıkarım için cihazı belirtir (örneğin cpu, cuda:0 veya 0). Kullanıcıların model yürütme için CPU, belirli bir GPU veya diğer bilgi işlem cihazları arasında seçim yapmasına olanak tanır. |
Ayrıca, aşağıdaki görselleştirme seçenekleri de desteklenmektedir:
| Argüman | Tür | Varsayılan | Açıklama |
|---|---|---|---|
show | bool | False | Eğer True ise, açıklamalı görüntüleri veya videoları bir pencerede görüntüler. Geliştirme veya test sırasında anında görsel geri bildirim için kullanışlıdır. |
line_width | int or None | None | Sınırlayıcı kutuların çizgi kalınlığını belirtir. None ise, çizgi kalınlığı otomatik olarak görüntü boyutuna göre ayarlanır. Netlik için görsel özelleştirme sağlar. |
SSS
Ultralytics YOLO26, park yönetim sistemlerini nasıl geliştirir?
Ultralytics YOLO26, gerçek zamanlı araç tespiti ve izleme sağlayarak park yönetim sistemlerini büyük ölçüde geliştirir. Bu, park alanlarının optimize edilmiş kullanımını, azaltılmış sıkışıklığı ve sürekli gözetim yoluyla iyileştirilmiş güvenliği sağlar. Park Yönetim Sistemi, verimli trafik akışını mümkün kılarak otoparklardaki rölanti sürelerini ve emisyonları en aza indirir, böylece çevresel sürdürülebilirliğe katkıda bulunur. Daha fazla ayrıntı için park yönetimi kod iş akışına bakın.
Akıllı park için Ultralytics YOLO26 kullanmanın faydaları nelerdir?
Akıllı park için Ultralytics YOLO26 kullanmak çok sayıda fayda sağlar:
- Verimlilik: Park yerlerinin kullanımını optimize eder ve sıkışıklığı azaltır.
- Güvenlik ve Emniyet: Gözetimi artırır ve araçların ve yayaların güvenliğini sağlar.
- Çevresel Etki: Araçların rölanti sürelerini en aza indirerek emisyonların azaltılmasına yardımcı olur. Daha fazla avantajı Park Yönetim Sisteminin Avantajları bölümünde keşfedin.
Ultralytics YOLO26 kullanarak park yerlerini nasıl tanımlayabilirim?
Ultralytics YOLO26 ile park yerlerini tanımlamak oldukça basittir:
- Bir video veya kamera akışından bir kare yakalayın.
- Bir resim seçmek ve park yerlerini tanımlamak için çokgenler çizmek üzere bir GUI başlatmak için sağlanan kodu kullanın.
- Etiketlenmiş verileri daha fazla işlemek için JSON formatında kaydedin. Kapsamlı talimatlar için yukarıdaki nokta seçimi bölümüne göz atın.
YOLO26 modelini belirli park yönetimi ihtiyaçları için özelleştirebilir miyim?
Evet, Ultralytics YOLO26 belirli park yönetimi ihtiyaçları için özelleştirmeye izin verir. Dolu ve boş bölge renkleri, metin gösterimi için kenar boşlukları ve çok daha fazlası gibi parametreleri ayarlayabilirsin. ParkingManagement sınıfının argümanlarını kullanarak, modeli özel gereksinimlerine uyacak şekilde uyarlayabilir, maksimum verimlilik ve etkililik sağlayabilirsin.
Ultralytics YOLO26'nın otopark yönetimindeki bazı gerçek dünya uygulamaları nelerdir?
Ultralytics YOLO26, otopark yönetimi için çeşitli gerçek dünya uygulamalarında kullanılır, bunlar şunları içerir:
- Park Yeri Tespiti: Boş ve dolu yerleri doğru bir şekilde tanımlama.
- Gözetim: Gerçek zamanlı izleme yoluyla güvenliği artırma.
- Trafik Akışı Yönetimi: Verimli trafik yönetimi ile rölanti sürelerini ve sıkışıklığı azaltma. Bu uygulamaları sergileyen görseller gerçek dünya uygulamalarında bulunabilir.

