Ngày 13 tháng 6 năm 2024
Mô hình Ultralytics YOLOv8 có thể giúp hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh hơn. Học cách quản lý bãi đỗ xe theo thời gian thực để tạo ra giải pháp đỗ xe thông minh của riêng bạn.
Có thể rất căng thẳng khi phải lái xe vòng quanh để tìm chỗ đậu xe, đặc biệt là khi bạn đến muộn. Cách tìm chỗ đậu xe truyền thống có thể rất tẻ nhạt và tốn thời gian. Tuy nhiên, hệ thống quản lý bãi đậu xe được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính có thể giúp mọi thứ trở nên đơn giản hơn. Nó có thể giúp dự đoán được tình trạng chỗ đậu xe và giảm tắc nghẽn giao thông.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách nâng cấp hệ thống quản lý bãi đỗ xe bằng trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính. Chúng ta cũng sẽ xem qua ví dụ mã hóa từng bước để chỉ cho bạn cách sử dụng mô hình Ultralytics YOLOv8 để tạo hệ thống quản lý bãi đỗ xe hỗ trợ thị giác máy tính. Hãy cùng bắt đầu ngay!
Trước khi thảo luận về hệ thống quản lý bãi đậu xe thông minh tích hợp AI, chúng ta hãy xem xét các vấn đề của hệ thống quản lý bãi đậu xe truyền thống.
Một vấn đề lớn với các hệ thống truyền thống là chỗ đậu xe quá đông đúc; có nhiều xe trong bãi đậu xe hơn số chỗ trống. Bên cạnh việc lãng phí thời gian tìm chỗ đậu xe, tình trạng quá tải còn dẫn đến tiêu thụ nhiên liệu quá mức và ô nhiễm không khí. Một vấn đề khác là căng thẳng của người lái xe. Theo một cuộc khảo sát, khoảng 27% mọi người dành ít nhất 30 phút để tìm chỗ đậu xe. Ngoài ra, 43% mọi người thừa nhận đã tranh cãi bằng lời với người lạ về chỗ đậu xe.
.png)
Các bãi đỗ xe tích hợp AI nhằm mục đích giải quyết các vấn đề mà hệ thống quản lý bãi đỗ xe truyền thống gặp phải. Các mô hình thị giác máy tính như mô hình Ultralytics YOLOv8 và camera độ nét cao có thể giám sát các bãi đỗ xe và nhận thông tin cập nhật theo thời gian thực về các chỗ đỗ xe có sẵn và đã có người đỗ.
Hoạt động này như thế nào? Một mô hình thị giác máy tính có thể phân tích cảnh quay từ camera độ nét cao để phát hiện xe, theo dõi chuyển động của xe và xác định các điểm đỗ xe khả dụng. Mô hình Ultralytics YOLOv8 hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện và theo dõi đối tượng , đồng thời có thể xác định và phân loại chính xác các xe trong nguồn cấp dữ liệu video. Bằng cách so sánh vị trí xe được phát hiện với các chỗ đỗ xe được xác định trước, hệ thống có thể xác định xem chỗ đỗ xe có người ở hay không.
.png)
Thông tin về tình trạng chỗ đậu xe từ hệ thống dựa trên tầm nhìn có thể được tích hợp và mở rộng vào các ứng dụng khác nhau:
Thông tin chi tiết về tình trạng chỗ đậu xe có thể mang lại nhiều lợi ích. Cập nhật theo thời gian thực giúp tài xế đi thẳng đến các không gian mở, giúp giao thông thông suốt hơn và giảm bớt căng thẳng khi tìm chỗ đậu xe. Đối với người vận hành, hiểu được cách sử dụng chỗ đậu xe có nghĩa là họ có thể quản lý bãi đậu xe tốt hơn, cải thiện an ninh bằng cách giám sát theo thời gian thực và phản ứng nhanh với mọi sự cố.
Tự động hóa các chức năng đỗ xe giúp cắt giảm chi phí bằng cách giảm nhu cầu lao động thủ công. Các hệ thống AI giúp đặt chỗ đỗ xe dễ dàng hơn thông qua ứng dụng di động hoặc web, cho phép tài xế nhận thông báo về tình trạng còn chỗ và tiết kiệm thời gian và tiền bạc. Các nhà quy hoạch đô thị có thể sử dụng dữ liệu này để thiết kế bố trí đường tốt hơn, thực thi các quy định đỗ xe hiệu quả và phát triển các cơ sở đỗ xe mới giúp thành phố hiệu quả hơn và dễ điều hướng hơn.
Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ về quản lý bãi đậu xe và những lợi ích của nó, hãy cùng tìm hiểu cách bạn có thể xây dựng hệ thống quản lý bãi đậu xe dựa trên tầm nhìn. Chúng ta sẽ sử dụng mô hình YOLOv8 để phát hiện xe, giám sát chỗ đậu xe và xác định tình trạng chiếm dụng của chúng.
Trong ví dụ này, bạn có thể sử dụng luồng video hoặc camera của bãi đỗ xe. Xin lưu ý rằng kích thước hình ảnh được hỗ trợ tối đa của ví dụ này là 1920 * 1080. Trước khi bắt đầu, hãy nhớ rằng hệ thống này dựa trên khả năng phát hiện xe chính xác và tọa độ bãi đỗ xe được xác định trước.
Hiệu chuẩn camera và các yếu tố môi trường có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của việc phát hiện không gian và trạng thái chiếm dụng. Tốc độ xử lý và độ chính xác cũng có thể thay đổi tùy theo hiệu suất GPU của bạn.
Bước 1: Chúng ta hãy bắt đầu bằng cách cài đặt gói Ultralytics. Mở dấu nhắc lệnh hoặc terminal và thực hiện lệnh sau.
Tham khảo hướng dẫn cài đặt Ultralytics của chúng tôi để biết hướng dẫn chi tiết và các biện pháp thực hành tốt nhất về quy trình cài đặt. Nếu bạn gặp bất kỳ sự cố nào khi cài đặt các gói cần thiết cho YOLOv8, hướng dẫn các sự cố thường gặp của chúng tôi sẽ cung cấp các giải pháp và mẹo hữu ích.
Bước 2: Chúng ta cần chọn trước các điểm đỗ xe để có thể đánh dấu các khu vực quan tâm trong cảnh quay của bạn. Chạy mã này để mở giao diện người dùng để chọn trước các điểm đỗ xe.
Như được hiển thị bên dưới, giao diện người dùng sẽ mở ra khi bạn chạy mã này. Chụp một khung hình hoặc ảnh chụp màn hình video đầu vào của bạn về bãi đỗ xe và tải lên. Sau khi vẽ các hộp giới hạn xung quanh các điểm đỗ xe, hãy nhấp vào tùy chọn lưu. Thông tin điểm đỗ xe bạn đã chọn sẽ được lưu trong tệp JSON có tên là 'bounding_boxes.json.'
Bước 3: Bây giờ, chúng ta có thể chuyển sang mã chính để quản lý bãi đậu xe. Bắt đầu bằng cách nhập tất cả các thư viện cần thiết và khởi tạo tệp JSON mà chúng ta đã tạo ở bước 2.
Bước 4: Tạo đối tượng VideoCapture để đọc tệp video đầu vào và đảm bảo tệp video được mở thành công.
Bước 5 : Khởi tạo tất cả các thuộc tính video cần thiết như chiều rộng, chiều cao và khung hình trên giây.
Bước 6: Tiếp theo, chúng ta có thể tạo đối tượng VideoWriter để lưu tệp video đã xử lý cuối cùng.
Bước 7 : Tại đây, chúng tôi khởi tạo hệ thống quản lý bãi đậu xe bằng mô hình Ultralytics YOLOv8 để phát hiện chỗ đỗ xe.
Bước 8 : Bây giờ, chúng ta sẽ xem qua tệp video, từng khung hình một, để xử lý. Nếu không có khung hình nào được đọc, vòng lặp sẽ bị hỏng.
Bước 9: Bên trong vòng lặp, chúng ta sẽ trích xuất các vùng đỗ xe được chọn trước từ tệp JSON và theo dõi các đối tượng trong khung bằng mô hình YOLOv8.
Bước 10: Phần này của vòng lặp xử lý kết quả theo dõi và thu được tọa độ hộp giới hạn và nhãn lớp của các đối tượng được phát hiện.
Bước 11: Phần cuối cùng của vòng lặp bao gồm hiển thị khung hình hiện tại với chú thích và ghi khung hình đã xử lý vào tệp video đầu ra “parking management.avi”.
Bước 12 : Cuối cùng, chúng ta có thể giải phóng các đối tượng VideoCapture và VideoWriter và hủy bất kỳ cửa sổ nào.
Bước 13: Lưu tập lệnh của bạn. Nếu bạn đang làm việc từ terminal hoặc dấu nhắc lệnh, hãy chạy tập lệnh bằng lệnh sau:
Nếu mã được thực thi thành công, tệp video đầu ra của bạn sẽ trông như thế này:
.gif)
Bạn có thể thoải mái xem tài liệu chính thức của Ultralytics nếu muốn tìm hiểu thêm về mã.
Hệ thống đỗ xe thông minh mang lại nhiều lợi ích cho cả người lái xe và doanh nghiệp. Tuy nhiên, chúng cũng đặt ra một số thách thức cần được lưu ý trước khi triển khai các giải pháp như vậy. Chúng ta hãy cùng xem xét một số thách thức trong số đó.
Quản lý bãi đậu xe sáng tạo trong tương lai sẽ là về việc sử dụng các công nghệ tiên tiến như AI, xe tự lái và thực tế ảo để cải thiện trải nghiệm đỗ xe tổng thể và hỗ trợ tính bền vững. Khi được tích hợp với các hệ thống này, xe tự lái sẽ có thể điều hướng đến các vị trí đỗ xe mà không cần sự can thiệp của con người và đỗ xe. Các hệ thống này cũng giúp các doanh nghiệp lấp đầy nhiều chỗ đỗ xe hơn và quảng cáo dịch vụ của họ trên nhiều ứng dụng và trang web. Chúng cũng làm giảm lượng khí thải carbon phát ra từ những người lái xe lái xe xung quanh để tìm chỗ đỗ xe.
Các mô hình AI, như Ultralytics YOLOv8 và tầm nhìn máy tính có thể biến đổi bãi đỗ xe của bạn. Chúng cắt giảm đáng kể việc phải tìm chỗ đỗ xe, giúp bạn tiết kiệm thời gian và giảm lượng khí thải. Các hệ thống quản lý bãi đỗ xe thông minh này giải quyết các vấn đề phổ biến như tắc nghẽn, đỗ xe trái phép và sự thất vọng của người lái xe. Mặc dù có khoản đầu tư ban đầu, nhưng lợi ích lâu dài là rất đáng kể. Đầu tư vào bãi đỗ xe thông minh là chìa khóa để tạo ra các thành phố bền vững và trải nghiệm đỗ xe mượt mà hơn cho mọi người.
Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI? Hãy kết nối với cộng đồng của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về cách chúng tôi sử dụng AI để tạo ra các giải pháp sáng tạo trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau như chăm sóc sức khỏe và nông nghiệp . Hãy hợp tác, sáng tạo và học hỏi cùng chúng tôi! 🚀
.webp)