Link to this sectionUltralytics YOLO26 ile Park Yönetimi 🚀#
Link to this sectionPark Yönetim Sistemi nedir?#
Ultralytics YOLO26 ile park yönetimi, alanları düzenleyerek ve müsaitlik durumunu izleyerek verimli ve güvenli bir park deneyimi sağlar. YOLO26, gerçek zamanlı araç tespiti ve park doluluğu konusundaki içgörüler ile otopark yönetimini iyileştirebilir.
Watch: How to Build a Parking Management System with Ultralytics YOLO26 | Real-Time Spot Detection 🚗
Link to this sectionPark Yönetim Sisteminin Avantajları#
- Verimlilik: Otopark yönetimi, park alanlarının kullanımını optimize eder ve trafik sıkışıklığını azaltır.
- Emniyet ve Güvenlik: YOLO26 kullanan park yönetimi, gözetim ve güvenlik önlemleri sayesinde hem insanların hem de araçların güvenliğini artırır.
- Azaltılmış Emisyonlar: YOLO26 ile park yönetimi, otoparklardaki bekleme süresini ve emisyonları en aza indirmek için trafik akışını yönetir.
Link to this sectionGerçek Dünya Uygulamaları#
| Park Yönetim Sistemi | Park Yönetim Sistemi |
|---|---|
![]() | ![]() |
| Ultralytics YOLO26 kullanarak Park yönetimi Hava Görünümü | Ultralytics YOLO26 kullanarak Park yönetimi Üst Görünüm |
Link to this sectionPark Yönetim Sistemi Kod İş Akışı#
Nokta seçimi artık kolay
Park noktalarını seçmek, park yönetim sistemlerinde kritik ve karmaşık bir görevdir. Ultralytics, park alanı bölgelerini tanımlamanıza olanak tanıyan ve daha sonra ek işlemler için kullanılabilen "Park alanı ek açıklayıcı" (Parking slots annotator) adlı bir araç sağlayarak bu süreci basitleştirir.
Adım-1: Otoparkı yönetmek istediğiniz videodan veya kamera akışından bir kare yakalayın.
Adım-2: Bir görüntü seçebileceğiniz ve fare tıklamasıyla poligonlar oluşturarak park bölgelerini ana hatlarıyla belirlemeye başlayabileceğiniz bir grafik arayüz başlatmak için sağlanan kodu kullanın.
`tkinter` kurulumu için ek adım
Genellikle tkinter, Python ile önceden paketlenmiş olarak gelir. Ancak gelmediyse, vurgulanan adımları kullanarak 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 (İsteğe Bağlı Özellikler) altındaki
tcl/tk and IDLEonay kutusunu etkinleştir - MacOS: Python'ı https://www.python.org/downloads/macos/ adresinden yeniden yükle veya
brew install python-tkkomutunu kullan
from ultralytics import solutions
solutions.ParkingPtsSelection()Adım-3: Park alanlarını poligonlarla tanımladıktan sonra, verileri çalışma dizinine bir JSON dosyası olarak kaydetmek için save (kaydet) butonuna tıkla.

Adım-4: Artık sağlanan kodu Ultralytics YOLO ile park yönetimi için 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 windowsLink to this sectionParkingManagement Bağımsız Değişkenleri#
İşte ParkingManagement bağımsız değişkenlerini içeren bir tablo:
| Argüman | Tip | 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, çeşitli track parametrelerinin kullanılmasına izin verir:
| Argüman | Tip | Varsayılan | Açıklama |
|---|---|---|---|
tracker | str | 'botsort.yaml' | Kullanılacak takip algoritmasını belirtir. Yerleşik seçenekler: botsort.yaml, bytetrack.yaml, ocsort.yaml, deepocsort.yaml, fasttrack.yaml, tracktrack.yaml. |
conf | float | 0.1 | Algılamalar için güven eşiğini ayarlar; daha düşük değerler daha fazla nesnenin izlenmesine izin verir ancak hatalı pozitif sonuçlar içerebilir. |
iou | float | 0.7 | Çakışan algılamaları filtrelemek için Intersection over Union (IoU) eşiğini ayarlar. |
classes | list | None | Sonuçları sınıf indeksine göre filtreler. Örneğin classes=[0, 2, 3] yalnızca belirtilen sınıfları izler. |
verbose | bool | True | İzlenen nesnelerin görsel bir çıktısını sağlayarak izleme sonuçlarının görüntülenmesini kontrol eder. |
device | str | None | Çıkarım için cihazı belirtir (örn. cpu, cuda:0 veya 0). Kullanıcıların model yürütme için CPU, belirli bir GPU veya diğer işlem cihazları arasında seçim yapmasına olanak tanır. |
Ayrıca, aşağıdaki görselleştirme seçenekleri desteklenmektedir:
| Argüman | Tip | Varsayılan | Açıklama |
|---|---|---|---|
show | bool | False | 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 genişliğini belirtir. None ise, çizgi genişliği görüntü boyutuna göre otomatik olarak ayarlanır. Netlik için görsel özelleştirme sağlar. |
Link to this sectionSSS#
Link to this sectionUltralytics 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 bekleme sürelerini ve emisyonları en aza indirir, böylece çevresel sürdürülebilirliğe katkıda bulunur. Daha fazla ayrıntı için park yönetimi kod iş akışına bakabilirsin.
Link to this sectionAkıllı park için Ultralytics YOLO26 kullanmanın faydaları nelerdir?#
Akıllı park için Ultralytics YOLO26 kullanmanın birçok faydası vardır:
- Verimlilik: Park alanlarının kullanımını optimize eder ve sıkışıklığı azaltır.
- Emniyet ve Güvenlik: Gözetimi artırır ve araçların ve yayaların güvenliğini sağlar.
- Çevresel Etki: Araçların bekleme sürelerini en aza indirerek emisyonları azaltmaya yardımcı olur. Park Yönetim Sisteminin Avantajları bölümünde daha fazla faydayı keşfet.
Link to this sectionUltralytics YOLO26 kullanarak park alanlarını nasıl tanımlayabilirim?#
Ultralytics YOLO26 ile park alanlarını tanımlamak kolaydır:
- Bir videodan veya kamera akışından bir kare yakala.
- Bir görüntü seçmek ve park alanlarını tanımlamak için poligonlar çizmek üzere bir GUI başlatmak için sağlanan kodu kullan.
- Etiketlenmiş verileri daha ileri işlemler için JSON formatında kaydet. Kapsamlı talimatlar için yukarıdaki nokta seçimi bölümüne göz at.
Link to this sectionYOLO26 modelini belirli park yönetimi ihtiyaçları için özelleştirebilir miyim?#
Evet, Ultralytics YOLO26 belirli park yönetimi ihtiyaçları için özelleştirmeye izin verir. Dolu ve müsait bölge renkleri, metin görüntüleme kenar boşlukları ve çok daha fazlası gibi parametreleri ayarlayabilirsin. ParkingManagement sınıfının bağımsız değişkenlerini kullanarak, modeli özel gereksinimlerine uyacak şekilde düzenleyebilir ve maksimum verimlilik ve etkililik sağlayabilirsin.
Link to this sectionUltralytics YOLO26'nın otopark yönetimindeki gerçek dünya uygulamaları nelerdir?#
Ultralytics YOLO26, otopark yönetimi için aşağıdakiler dahil çeşitli gerçek dünya uygulamalarında kullanılır:
- Park Yeri Tespiti: Müsait ve dolu alanların doğru bir şekilde belirlenmesi.
- Gözetim: Gerçek zamanlı izleme yoluyla güvenliğin artırılması.
- Trafik Akış Yönetimi: Verimli trafik yönetimi ile bekleme sürelerinin ve sıkışıklığın azaltılması. Bu uygulamaları sergileyen görseller gerçek dünya uygulamalarında bulunabilir.

