Link to this section使用 Ultralytics YOLO26 进行停车管理 🚀#
Link to this section什么是停车管理系统？#
使用 Ultralytics YOLO26 进行停车管理，可以通过规划车位和监控车位可用性来确保停车高效且安全。YOLO26 可以通过实时车辆检测以及提供停车占用情况的洞察，来改善停车场管理。
Watch: How to Build a Parking Management System with Ultralytics YOLO26 | Real-Time Spot Detection 🚗
Link to this section停车管理系统的优势#
- 效率：停车场管理优化了停车位的使用并减少了拥堵。
- 安全与安保：使用 YOLO26 进行停车管理，通过监控和安保措施提高了人员和车辆的安全。
- 减少排放：使用 YOLO26 进行停车管理，可以管控交通流，从而最大限度地减少停车场内的怠速时间和排放。
Link to this section现实世界应用#
| 停车管理系统 | 停车管理系统 |
|---|---|
 |  |
| 使用 Ultralytics YOLO26 的停车管理航拍视角 | 使用 Ultralytics YOLO26 的停车管理俯视视角 |
Link to this section停车管理系统代码工作流#
点位选择现在变得简单了
选择停车点位在停车管理系统中是一项关键且复杂的任务。Ultralytics 提供了一个“停车位标注器”（Parking slots annotator）工具，通过它可以定义停车场区域，从而简化了这一流程，这些区域后续可用于进一步处理。
第1步： 从视频或摄像机流中截取一帧你想要进行停车场管理的图像。
第2步： 使用提供的代码启动图形界面，在界面中你可以选择一张图像，并通过鼠标点击勾勒出停车区域，以创建多边形。
安装 `tkinter` 的额外步骤
通常情况下，tkinter 是随 Python 预装的。但是，如果未安装，你可以按照以下高亮步骤进行安装：
- Linux：（Debian/Ubuntu）：
sudo apt install python3-tk - Fedora：
sudo dnf install python3-tkinter - Arch：
sudo pacman -S tk - Windows：重新安装 Python 并在安装过程的可选功能（Optional Features）中勾选
tcl/tk and IDLE复选框 - MacOS：通过 https://www.python.org/downloads/macos/ 重新安装 Python 或运行
brew install python-tk
from ultralytics import solutions
solutions.ParkingPtsSelection()第3步： 在用多边形定义好停车区域后，点击 save 将带有数据信息的文件保存为 JSON 格式到你的工作目录中。
第4步： 现在你可以利用提供的代码配合 Ultralytics YOLO 进行停车管理了。
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 参数#
这是一个包含 ParkingManagement 参数的表格：
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|
model | str | None | Ultralytics YOLO 模型文件的路径。 |
json_file | str | None | 包含所有停车坐标数据的 JSON 文件路径。 |
ParkingManagement 解决方案允许使用几个 track 参数：
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|
tracker | str | 'botsort.yaml' | 指定要使用的追踪算法。内置选项包括：botsort.yaml、bytetrack.yaml、ocsort.yaml、deepocsort.yaml、fasttrack.yaml、tracktrack.yaml。 |
conf | float | 0.1 | 设置检测的置信度阈值；较低的值允许跟踪更多的对象，但也可能包含误报。 |
iou | float | 0.7 | 设置用于过滤重叠检测的 交并比 (IoU) 阈值。 |
classes | list | None | 按类别索引过滤结果。例如，classes=[0, 2, 3] 仅跟踪指定的类别。 |
verbose | bool | True | 控制跟踪结果的显示，提供被跟踪对象的视觉输出。 |
device | str | None | 指定推理设备（例如 cpu、cuda:0 或 0）。允许用户在 CPU、特定的 GPU 或其他计算设备之间进行选择以执行模型。 |
此外，还支持以下可视化选项：
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|
show | bool | False | 如果为 True，则在窗口中显示标注后的图像或视频。这对于开发或测试过程中的即时视觉反馈非常有用。 |
line_width | int or None | None | 指定边界框的线条宽度。如果为 None，则线条宽度会根据图像尺寸自动调整。提供用于清晰度的视觉自定义功能。 |
Link to this section常见问题解答#
Link to this sectionUltralytics YOLO26 如何增强停车管理系统？#
Ultralytics YOLO26 通过提供实时车辆检测和监控，极大地增强了停车管理系统。这优化了停车位的使用，减少了拥堵，并能通过持续监控提高安全性。停车管理系统 实现了高效的交通流管理，最大限度地减少了停车场内的怠速时间和排放，从而为环境可持续性做出贡献。有关详细信息，请参考 停车管理代码工作流。
Link to this section使用 Ultralytics YOLO26 进行智能停车有哪些好处？#
使用 Ultralytics YOLO26 进行智能停车有许多好处：
- 效率：优化停车位使用并减少拥堵。
- 安全与安保：加强监控，确保车辆和行人的安全。
- 环境影响：通过最大限度地减少车辆怠速时间来帮助减少排放。在 停车管理系统的优势部分 探索更多好处。
Link to this section我该如何使用 Ultralytics YOLO26 定义停车位？#
使用 Ultralytics YOLO26 定义停车位非常简单：
- 从视频或摄像机流中截取一帧。
- 使用提供的代码启动图形界面（GUI），选择图像并绘制多边形以定义停车位。
- 将标注好的数据以 JSON 格式保存以便进一步处理。有关完整说明，请查阅上方的点位选择部分。
Link to this section我可以为特定的停车管理需求自定义 YOLO26 模型吗？#
可以，Ultralytics YOLO26 支持针对特定停车管理需求进行自定义。你可以调整诸如已占用和空闲区域颜色、文本显示边距等参数。利用 ParkingManagement 类的 参数，你可以根据自己的具体要求调整模型，从而确保实现最大效率和最佳效果。
Link to this sectionUltralytics YOLO26 在停车场管理中有哪些现实应用？#
Ultralytics YOLO26 在停车场管理的各种现实应用中都有所利用，包括：
- 停车位检测：准确识别可用和已占用的停车位。
- 监控：通过实时监控增强安全性。
- 交通流管理：通过高效的交通处理减少怠速时间和拥堵。展示这些应用的照片可以在 现实应用 中找到。