YOLOvME: risolvere il problema del parcheggio

Vladimir Panteleev ritiene che il Machine Learning sia una passione nascosta di ogni sviluppatore. Dirige il dipartimento di R&S di Paralect. Inizialmente, il team ha utilizzato approcci di ML per strumenti interni a Paralect, per poi iniziare a lavorare su prodotti commerciali utilizzando soluzioni di ML.

Quando ha iniziato a utilizzare YOLOv5?

Vladimir e il suo team hanno provato per la prima volta YOLOv5 solo un paio di mesi fa. Da allora, sono rimasti stupiti da quanto possa essere semplice lo sviluppo della Computer Vision!

Come hai deciso di utilizzare la vision AI per risolvere il problema del parcheggio?

Il problema è un gioco da ragazzi! Vladimir ha scoperto che faticava a trovare parcheggio nel parcheggio vicino al suo ufficio. Così ha deciso di usare i computer per risolvere il problema dei posti auto! È sufficiente posizionare una webcam sulla finestra di un edificio per poter track parcheggi liberi 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

Come mai ha scelto proprio YOLOv5?

Vladimir e il suo team hanno esaminato dozzine di soluzioni:

• Self-hosted
• Basato su cloud
• Open source
• Proprietario

Tutti hanno "sfumature" diverse, come un apprendimento poco supervisionato, un consumo eccessivo di risorse, API/UI progettate per gli alieni e non per gli esseri umani e prezzi astronomicamente elevati. Quindi, YOLOv5 è stato il nostro preferito fin dall'inizio, perché si adattava perfettamente alle nostre esigenze e a quelle dei nostri partner.

Quali aspetti di YOLOv5 vi hanno facilitato il lavoro?

Senza dubbio, la possibilità di scegliere i modelli! Permette di utilizzare YOLOv5n/s/m/l/x per problemi diversi ed è sorprendente. L'interfaccia amichevole, la documentazione e il consumo equo di risorse fanno di YOLOv5 un leader nel settore del rilevamento degli oggetti.

Quali sono le altre sfide che pensate di risolvere con YOLOv5 in futuro?

Siamo pronti per qualsiasi sfida, quindi se hai letto questo articolo e sei interessato a costruire una soluzione "all'avanguardia" per l'open source o per qualsiasi altro scopo, mettiti in contatto con noi!

E infine, cosa consiglieresti a chi si avvicina per la prima volta all'AI?

Non abbiate paura e provate! Con YOLOv5, Ultralytics ha reso la Computer Vision molto accessibile e alla portata di tutti. 10 anni fa bisognava essere letteralmente dei dottori di ricerca, ora queste soluzioni possono essere implementate da qualsiasi sviluppatore.

L'obiettivo di Vladimir in Paralect è fornire soluzioni all'avanguardia a prezzi accessibili per tutti i fondatori! Ma questa atmosfera ci fa pensare che sia qualcosa di irrisolvibile. Sostengono l'idea di costruire in pubblico per mostrare al resto del mondo che tutto è molto più facile di quanto sembri! Il team di Vladimir sta scrivendo una guida per aiutare altri sviluppatori a iniziare con la computer vision. Dai un'occhiata agli altri progetti di Vladimir su Twitter!

Se pensate che il vostro caso d'uso debba essere condiviso con il mondo e volete raccontare cosa state facendo con YOLOv5, taggateci sui social media Ultralytics con #YOLOvME per avere la possibilità di essere presentati.