随着城市化的不断推进，车辆的保有量逐渐增加。而停车位紧缺，行车道的占用情况屡屡发生。这时候，一款基于YOLOv5的停车位检测系统将为城市交通管理带来巨大的便利，有效减轻城市停车难的问题。以下是我为大家介绍的基于YOLOv5的停车位检测系统。
一、清新UI界面
在设计系统主界面时，我们选择了清新、简洁、易于操作的UI，用户可以轻松使用该系统。主界面包括两部分：摄像头图像展示区和停车位数目显示区。
摄像头图像展示区展示通过摄像头拍摄到的实时道路现场，通过搜索算法把停车位轮廓框出来，将到的车位按照一定的方式进行标记，确保用户方便的获取相关信息。
停车位数目显示区展示了目前停车场内空余和已占用的车位数目和百分比。这些信息会随着车位的变化而实时更新。
二、深度学习模型
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我们选择了当前流行的目标检测算法YOLOv5作为系统的基本模型。YOLOv5不仅实现了高精度的物体识别，还具有高速运行的特性。通过该模型，可以“一张图一次检测，实现对复杂场景下的停车位进行有效的检测。
在该系统中，我们使用PyTorch框架对YOLOv5进行训练，采用10万张图像进行了训练，通过不断调整，使得停车位的识别效果不断提升。最终在验证集上的mAP可达到90%以上。
三、训练数据集
在构建停车位检测系统时，训练数据集是非常重要的一环。我们实现了有效的数据集构建方式，包括如何选取合适的摄像头、采集视频帧、标记数据等，为模型的训练提供了充分保障。
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快干毛巾在摄像头的选取上，我们需要考虑摄像头的安装位置和方向，确保拍摄到的图像中能清晰地显示出停车位的轮廓，避免遮挡或角度问题。在视频帧的采集上，我们采用的是开源的数据集OpenSVAI提供的数据，从中挑选出符合我们需求的图像进行标记。
数据标记是训练数据集的核心部分。我们使得停车位的标记更为准确，以保证模型的训练
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效果。我们采用了标注工具CVAT进行数据标注，对于每个停车位都进行了精细化的标注。
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综上，在把YOLOv5和训练数据集结合起来，我们开发了一款高效的停车位检测系统。该系统已在实际的停车场场景测试左右，结果显示出该系统的准确度和鲁棒性能非常优秀。
