利用 YOLO11做停车管理-优快云博客

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对于繁忙的城市和公共场所来说，有效管理停车至关重要。传统方法常常跟不上需求，导致拥堵和挫败感。随着人工智能的进步，我们现在有了YOLO，这是一个强大的目标检测工具，可以用来改进停车管理系统。新的Ultralytics YOLO11模型更快、更精确，非常适合监控和管理停车位，它可以实时检测车辆并跟踪它们的移动。

使用Ultralytics YOLO11的停车管理系统

在本文中，我们将深入探讨：

为什么需要停车管理？
使用YOLO11进行停车管理的代码示例？
使用YOLO11进行停车管理的优势？

为什么需要停车管理？

停车管理对于组织良好和安全的环境至关重要，特别是在繁忙的公共场所和商业区。

减少交通拥堵：一个组织良好的停车管理系统可以帮助驾驶员更容易地找到空位，减少他们兜圈的时间。这直接有助于减少交通拥堵。
节省时间和燃油：当驾驶员可以轻松找到空位时，可以节省时间和燃油，对驾驶员和环境都有益。

有了YOLO11，停车管理可以完全自动化，这有助于减少人为错误并提高停车设施的整体效率。

使用YOLO11进行停车管理的代码示例？

首先，我们需要在图像上标记停车位，这将用于管理停车场。步骤很简单：

从停车场的视频或摄像头中捕获图像。
使用以下代码打开一个图形工具，您可以在其中选择图像并描绘停车位。

# pip install ultralytics


from ultralytics import solutions


solutions.ParkingPtsSelection()

运行代码后，您将看到下面的屏幕，您可以为每个停车位绘制区域。

Ultralytics停车位标注器

一旦您用形状描绘了停车区域，点击保存以在您的文件夹中创建一个包含数据的JSON文件。然后，您可以在以下代码中使用此JSON文件来管理视频或直播中的停车。

import cv2
from ultralytics import solutions


# Video capture
cap = cv2.VideoCapture("Path/to/video/file.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
pm = solutions.ParkingManagement(
    model="yolo11n.pt",  # Path to model file
    json_file="bounding_boxes.json",  # Path to parking JSON file
)


while cap.isOpened():  # Loop over the video capture
    ret, im0 = cap.read()   # Grab the video frame
    if not ret:
        break
    im0 = pm.process_data(im0)  # Process the image frame
    video_writer.write(im0)     # Write the video frame


cap.release()       # Release the video capture
video_writer.release()  # Release the video writer
cv2.destroyAllWindows()     # Destroy all opened windows by OpenCV

使用YOLO11进行停车管理的优势