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。
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# 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。
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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
- 实时更新：YOLO11模型可以提供最新的停车可用性更新。
- 高准确性：YOLO11的高级检测能力可以最小化车辆和空间识别错误。
- 减少人工监督：自动化停车管理可以减少对持续人工监督的需求。
- 提升客户体验：驾驶员可以快速找到空位，这可以使停车过程更快、更方便。
关于停车管理YOLO11的常见问题解答
(1) YOLO11是什么，它在停车管理中如何使用？
YOLO11是YOLO家族的最新版本，是一个用于计算机视觉的实时目标检测模型。在停车管理中，YOLO11可以用来检测车辆，随后通过与Ultralytics解决方案一起使用，我们可以监控可用空间，并自动跟踪出入口。
(2) 使用YOLO11进行停车管理比传统方法好在哪里？
YOLO11提供实时、高度准确的车辆检测，减少错误和手动监控。这使得停车管理更快、更有组织、更可靠。
在城市地区使用YOLO11进行停车管理
(3) 我需要一台强大的计算机来运行YOLO11吗？
是的，要在实时中有效地运行YOLO11，特别是在繁忙的停车区域，您可能需要一个好的GPU，但您可以通过模型量化或将其导出为不同的格式来提高其速度，以便在嵌入式设备上以良好的推理速度运行。
(4) YOLO11如何处理大型停车场？
YOLO11的模型处理速度允许它管理多个摄像头和大型停车空间，为每个区域实时更新，使其非常适合大型停车区域。
结论
使用YOLO11进行停车管理是朝着使停车更顺畅、更高效迈出的变革性一步。有了这个先进的AI模型，停车场可以实时检测车辆和空间，减少拥堵，增强安全性，并为驾驶员创造更好的体验。
随着城市的增长，像YOLO11这样的模型将成为处理停车需求的必需品。从购物中心到公共设施，YOLO11可以为停车管理带来现代解决方案，使城市空间更有组织、更容易导航。在停车管理中采用YOLO11可以简化流程，节省资源，并帮助为未来创造更智能、更高效的停车解决方案。