對于繁忙的城市和公共場所來說，有效管理停車至關重要。傳統方法常常跟不上需求，導致擁堵和挫敗感。隨著人工智能的進步，我們現在有了YOLO，這是一個強大的目標檢測工具，可以用來改進停車管理系統。新的Ultralytics YOLO11模型更快、更精確，非常適合監控和管理停車位，它可以實時檢測車輛并跟蹤它們的移動。

使用Ultralytics YOLO11的停車管理系統

在本文中，我們將深入探討：

• 為什么需要停車管理？
• 使用YOLO11進行停車管理的代碼示例？
• 使用YOLO11進行停車管理的優勢？

為什么需要停車管理？

停車管理對于組織良好和安全的環境至關重要，特別是在繁忙的公共場所和商業區。

• 減少交通擁堵：一個組織良好的停車管理系統可以幫助駕駛員更容易地找到空位，減少他們兜圈的時間。這直接有助于減少交通擁堵。
• 節省時間和燃油：當駕駛員可以輕松找到空位時，可以節省時間和燃油，對駕駛員和環境都有益。

有了YOLO11，停車管理可以完全自動化，這有助于減少人為錯誤并提高停車設施的整體效率。

使用YOLO11進行停車管理的代碼示例？

首先，我們需要在圖像上標記停車位，這將用于管理停車場。步驟很簡單：

• 從停車場的視頻或攝像頭中捕獲圖像。
• 使用以下代碼打開一個圖形工具，您可以在其中選擇圖像并描繪停車位。

# pip install ultralytics

from ultralytics import solutions

solutions.ParkingPtsSelection()

運行代碼后，您將看到下面的屏幕，您可以為每個停車位繪制區域。

Ultralytics停車位標注器

一旦您用形狀描繪了停車區域，點擊保存以在您的文件夾中創建一個包含數據的JSON文件。然后，您可以在以下代碼中使用此JSON文件來管理視頻或直播中的停車。

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進行停車管理的優勢

• 實時更新：YOLO11模型可以提供最新的停車可用性更新。
• 高準確性：YOLO11的高級檢測能力可以最小化車輛和空間識別錯誤。
• 減少人工監督：自動化停車管理可以減少對持續人工監督的需求。
• 提升客戶體驗：駕駛員可以快速找到空位，這可以使停車過程更快、更方便。

關于停車管理YOLO11的常見問題解答

(1) YOLO11是什么，它在停車管理中如何使用？

YOLO11是YOLO家族的最新版本，是一個用于計算機視覺的實時目標檢測模型。在停車管理中，YOLO11可以用來檢測車輛，隨后通過與Ultralytics解決方案一起使用，我們可以監控可用空間，并自動跟蹤出入口。

(2) 使用YOLO11進行停車管理比傳統方法好在哪里？

YOLO11提供實時、高度準確的車輛檢測，減少錯誤和手動監控。這使得停車管理更快、更有組織、更可靠。

在城市地區使用YOLO11進行停車管理

(3) 我需要一臺強大的計算機來運行YOLO11嗎？

是的，要在實時中有效地運行YOLO11，特別是在繁忙的停車區域，您可能需要一個好的GPU，但您可以通過模型量化或將其導出為不同的格式來提高其速度，以便在嵌入式設備上以良好的推理速度運行。

(4) YOLO11如何處理大型停車場？

YOLO11的模型處理速度允許它管理多個攝像頭和大型停車空間，為每個區域實時更新，使其非常適合大型停車區域。

結論

使用YOLO11進行停車管理是朝著使停車更順暢、更高效邁出的變革性一步。有了這個先進的AI模型，停車場可以實時檢測車輛和空間，減少擁堵，增強安全性，并為駕駛員創造更好的體驗。

隨著城市的增長，像YOLO11這樣的模型將成為處理停車需求的必需品。從購物中心到公共設施，YOLO11可以為停車管理帶來現代解決方案，使城市空間更有組織、更容易導航。在停車管理中采用YOLO11可以簡化流程，節省資源，并幫助為未來創造更智能、更高效的停車解決方案。