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使用Ultralytics YOLO11 🚀 进行停车管理

什么是停车场管理系统?

停车场管理 Ultralytics YOLO11YOLO11 可通过实时车辆检测和对停车场占用率的深入了解,改善停车场管理。



观看: 如何使用Ultralytics YOLO 🚀 实施停车管理

停车场管理系统的优势?

  • 效率:停车场管理可优化停车位的使用,减少拥堵。
  • 安全保障:使用YOLO11 进行停车管理,可通过监控和安保措施提高人员和车辆的安全。
  • 减少排放:停车场管理使用YOLO11 管理交通流,最大限度地减少停车场的闲置时间和排放。

真实世界的应用

停车场管理系统 停车场管理系统
停车场分析 使用Ultralytics YOLO11 使用停车场管理俯视图Ultralytics YOLO11
使用停车场管理鸟瞰图Ultralytics YOLO11 使用停车场管理顶视图Ultralytics YOLO11

停车场管理系统代码工作流程

选点

轻松选点

在停车场管理系统中,选择停车点是一项关键而复杂的任务。Ultralytics 提供的工具可让您定义停车场区域,并在以后进行其他处理时加以利用,从而简化了这一过程。

  • 从要管理停车场的视频或摄像头流中捕捉一帧。
  • 使用提供的代码启动一个图形界面,在该界面中,您可以选择一幅图像,然后通过鼠标点击来创建多边形,开始勾画停车区域。

图像大小

支持的最大图像尺寸为 1920 * 1080

停车位注释器Ultralytics YOLO11

from ultralytics import solutions

solutions.ParkingPtsSelection()
  • 用多边形定义停车区域后,点击 save 将包含数据的 JSON 文件存储在工作目录中。

Ultralytics YOLO11 选点演示

Python 停车场管理守则

停车场管理使用YOLO11 示例

import cv2

from ultralytics import solutions

# 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
parking_manager = solutions.ParkingManagement(
    model="yolo11n.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
    im0 = parking_manager.process_data(im0)
    video_writer.write(im0)

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()

可选参数 ParkingManagement

名称 类型 默认值 说明
model str None 通往YOLO11 模型的路径。
json_file str None 包含所有停车坐标数据的 JSON 文件的路径。

论据 model.track

论据 类型 默认值 说明
source str None 指定图片或视频的源目录。支持文件路径和 URL。
persist bool False 可在帧间持续跟踪对象,在视频序列中保持 ID。
tracker str botsort.yaml 指定要使用的跟踪算法,例如 bytetrack.yamlbotsort.yaml.
conf float 0.3 设置检测的置信度阈值;数值越低,跟踪的物体越多,但可能会出现误报。
iou float 0.5 设置交叉重叠 (IoU) 阈值,用于过滤重叠检测。
classes list None 按类别索引筛选结果。例如 classes=[0, 2, 3] 只跟踪指定的类别。
verbose bool True 控制跟踪结果的显示,提供被跟踪物体的可视化输出。

常见问题

Ultralytics YOLO11 如何加强停车管理系统?

Ultralytics YOLO11 通过提供实时车辆检测和监控,大大增强了停车场管理系统。这样就能优化停车位的使用,减少拥堵,并通过持续监控提高安全性。停车场管理系统可实现高效的交通流,最大限度地减少停车场的空闲时间和废气排放,从而促进环境的可持续发展。更多详情,请参阅停车场管理代码工作流程

使用Ultralytics YOLO11 进行智能停车有什么好处?

使用Ultralytics YOLO11 进行智能停车可带来诸多好处:

  • 效率:优化停车位的使用,减少拥堵。
  • 安全保障:加强监控,确保车辆和行人的安全。
  • 对环境的影响:通过最大限度地减少车辆怠速时间,有助于减少废气排放。有关这些优势的更多详情,请点击此处

如何使用Ultralytics YOLO11 定义停车位?

使用Ultralytics YOLO11 可以直接定义停车位:

  1. 从视频或相机数据流中捕捉帧。
  2. 使用提供的代码启动图形用户界面,选择图像并绘制多边形来定义停车位。
  3. 将标注数据保存为 JSON 格式,以便进一步处理。有关全面说明,请查看点的选择部分。

我能否定制YOLO11 模型以满足特定的停车管理需求?

是的,Ultralytics YOLO11 允许根据具体的停车管理需求进行定制。您可以调整参数,如 占用和可用区域颜色文本显示的边距等等。利用 ParkingManagement 类的 可选参数此外,您还可以根据自己的特殊要求定制型号,确保效率和效益最大化。

Ultralytics YOLO11 在停车场管理方面有哪些实际应用?

Ultralytics YOLO11 可用于停车场管理的各种实际应用,包括

  • 停车位检测:准确识别可用车位和占用车位。
  • 监控:通过实时监控加强安全。
  • 交通流量管理:通过高效的交通管理减少空闲时间和拥堵。展示这些应用的图片可在实际应用中找到。
📅创建于 7 个月前 ✏️已更新 1 个月前

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