基于深度学习YOLOv8的停车场空车位检测智慧停车场管理空位识别系统

购买将获得：

1. 数据集（已全部标注），可单独购买：https://www.csds.chat/4287.html
2. 完整系统UI界面、训练好的模型、文件目录说明、程序运行说明

其他注意：

1. 一经购买，概不退款，不提供指导，每年数量有限，售完为止。
2. 可额外付费50元，远程操作配置环境跑通程序，请加微信：P1313918
3. 额外付费定制配套完整论文，请加微信：P1313918

一、数据集介绍
1、数量：100+张图片和对应标签
2、类别：names = {0: ‘car’, 1: ‘free’}
CH_names = [‘车辆’,’空位’]

二、训练好的模型介绍
1、基于YOLOv8训练的模型
2、训练轮数：300轮
3、精确率：94.9%

三、完整系统介绍
1、检测识别：
names = {0: ‘car’, 1: ‘free’}
CH_names = [‘车辆’,’空位’]
2、图片检测+视频检测+摄像头检测
3、展示检测目标置信度位置信息，统计数量，自由选择检测结果
4、检测结果保存至本地
5、自定义系统标题：UIProgram->UiMain.py->拉到末尾
6、自定义系统图标：UIProgram->ui_imgs->替换图片注意文件格式和名称不变

四、研究背景
随着我国城市化进程的加速和机动车保有量的持续攀升，“停车难”已成为困扰城市管理与市民出行的普遍性难题。驾驶者在大型停车场中盲目、低效地寻找空车位，不仅极大地浪费了时间和燃油，加剧了停车场内部的交通拥堵与碳排放，也导致了驾驶员负面情绪的积累。传统的停车场管理多依赖于人工引导或基于地磁、超声波等传感器的车位检测系统。前者人力成本高且效率低下；后者虽然在一定程度上实现了自动化，但需要在每个车位上部署硬件设备，面临施工复杂、布线繁琐、维护成本高以及传感器易受环境干扰等问题，难以在旧场改造和大型露天停车场中大规模推广。

在此背景下，基于计算机视觉的空车位检测技术应运而生，它利用停车场内广泛部署的监控摄像头，通过分析视频画面即可实现对大范围区域内多个车位的状态监控，具有部署成本低、覆盖范围广、无需破坏地面等先天优势。然而，传统的视觉方法多依赖于背景建模、特征匹配等算法，在光照变化、阴影遮挡、车位视角差异等复杂场景下，其鲁棒性和准确性面临严峻挑战。

近年来，深度学习技术，特别是基于卷积神经网络的目标检测模型，取得了革命性突破。YOLO系列算法作为其中的杰出代表，以其 “端到端” 的处理方式和极快的推理速度，在实时检测任务中展现出巨大潜力。YOLOv8作为该系列的最新版本，通过引入无锚框设计、更高效的骨干网络和先进的损失函数，在检测精度与速度上达到了新的平衡，为精准、实时地检测车辆这一典型目标提供了强大的技术武器。

与此同时，先进的算法需要直观的载体才能转化为实际生产力。PyQt5作为一个跨平台的Python图形用户界面开发框架，能够将复杂的检测模型封装成直观、易用的桌面应用程序，实现实时视频流分析、检测结果可视化、车位状态统计与展示，从而完美衔接算法能力与用户需求。

因此，本研究旨在融合YOLOv8的尖端目标检测能力与PyQt5的友好交互特性，设计并开发一套高效、准确的停车场空车位智能检测与引导系统。

五、 应用价值
本系统的成功开发与应用，将为停车场运营、城市交通及用户体验带来多维度的显著价值：

提升停车场运营效率与收益：通过快速、准确地引导车辆抵达空位，系统能显著减少车辆在场内的迂回行驶时间，提升停车场吞吐率和周转率。这意味着在相同时间内可以服务更多车辆，直接增加停车费收入。同时，降低了人工疏导的成本，实现了降本增效。

改善动态交通与减少环境污染：高效的停车引导能有效减少因寻找车位而在停车场周边道路徘徊的车辆，从而缓解了关联道路的交通压力。车辆行驶距离的缩短也直接降低了燃油消耗和尾气排放，对建设绿色、环保的城市交通系统具有积极意义。

优化用户停车体验与满意度：为驾驶者提供清晰、直观的空车位指引，使其能够“直达车位”，彻底告别“盲目前行”的焦虑和 frustration，极大地提升了停车过程的便捷性与舒适度，增强了用户对智慧停车服务的良好感知。

赋能智慧城市数字孪生建设：该系统产生的实时车位占用数据是宝贵的城市静态交通数据资产。这些数据可以汇聚至城市级智慧停车平台，为城市规划、交通调度、政策制定提供数据支撑，是构建城市“数字孪生”、实现智慧化治理的重要一环。

综上所述，本研究设计的基于YOLOv8与PyQt5的停车场空车位检测系统，不仅具有重要的技术实践意义，更在提升商业效益、改善城市交通、优化公众服务等方面展现出巨大的现实价值与广阔的应用前景。