点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达
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？
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。
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 ultralyticsfrom ultralytics import solutionssolutions.ParkingPtsSelection()
import cv2from ultralytics import solutions# Video capturecap = cv2.VideoCapture("Path/to/video/file.mp4")assert cap.isOpened(), "Error reading video file"# Video writerw, 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 objectpm = solutions.ParkingManagement(model="yolo11n.pt", # Path to model filejson_file="bounding_boxes.json", # Path to parking JSON file)while cap.isOpened(): # Loop over the video captureret, im0 = cap.read() # Grab the video frameif not ret:breakim0 = pm.process_data(im0) # Process the image framevideo_writer.write(im0) # Write the video framecap.release() # Release the video capturevideo_writer.release() # Release the video writercv2.destroyAllWindows() # Destroy all opened windows by OpenCV
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。
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。
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。
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。
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。
下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程 在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。 下载2：Python视觉实战项目52讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目，助力快速学校计算机视觉。 下载3：OpenCV实战项目20讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：OpenCV实战项目20讲，即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目，实现OpenCV学习进阶。 交流群
欢迎加入公众号读者群一起和同行交流，目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群（以后会逐渐细分），请扫描下面微信号加群，备注：”昵称+学校/公司+研究方向“，例如：”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注，否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告，否则会请出群，谢谢理解~
