YOLOvME：解决停车难题

Vladimir Panteleev 认为，机器学习是每个开发者的隐藏激情。他在 Paralect 领导研发部门。起初，团队将机器学习方法用于 Paralect 的内部工具，随后开始使用机器学习解决方案开发商业产品。

你是什么时候开始使用 Ultralytics YOLOv5 的？#

Vladimir 及其团队在几个月前才首次尝试 YOLOv5。自那时起，他们就被计算机视觉开发竟能如此简单而惊叹！

你是如何决定使用视觉 AI 来解决停车问题的？#

这个问题简直小菜一碟！Vladimir 发现自己常为办公室附近的停车场找不到车位而烦恼。于是，他决定利用计算机来协助解决停车难的问题！只需将网络摄像头放置在建筑物窗口，就能实现 24/7 全天候跟踪空闲停车位。

是什么让你专门选择 Ultralytics YOLOv5 的？#

Vladimir 和他的团队尝试过数十种解决方案：

• 自托管
• 云端部署
• 开源
• 专有软件

它们都有各自不同的“细微差别”，比如监督学习做得很差、资源消耗过大、API/UI 设计得像是给外星人而不是人类用的，而且价格高得离谱。因此，Ultralytics YOLOv5 从一开始就是我们的最爱，因为它非常符合我们的需求以及合作伙伴的需求。

Ultralytics YOLOv5 的哪些方面让你觉得用起来很轻松？#

毫无疑问，能够选择模型！它允许你针对不同的问题使用 YOLOv5n/s/m/l/x，这太棒了。友好的界面、文档以及合理的资源消耗使 Ultralytics YOLOv5 成为当今目标检测领域的领跑者。

你期望未来用 Ultralytics YOLOv5 解决哪些其他挑战？#

我们随时准备迎接任何挑战，因此如果你读了这篇文章并有兴趣为开源或其他目的构建“尖端”解决方案，请与我们联系！

最后，对于 AI 新手你有什么建议？#

不要害怕，去尝试吧！Ultralytics 通过 YOLOv5 让计算机视觉变得非常亲民且负担得起。10 年前你必须得是博士才行，而现在，任何开发者都能实现这样的解决方案。

Vladimir 在 Paralect 的目标是为所有创始人们提供价格实惠的前沿解决方案！但是，那种氛围让我们所有人都觉得这是无法解决的问题。他们倡导公开构建（build in public）的理念，向全世界展示一切比想象中要简单得多！Vladimir 的团队正在编写一份指南，帮助其他开发者上手计算机视觉。在 Twitter 上查看 Vladimir 的其他项目！

如果你认为自己的用例值得与世界分享，并且想告诉大家你正在用 YOLOv5 做什么，请在社交媒体上通过 @Ultralytics 标记我们并带上 #YOLOvME 标签，就有机会被我们推介。