v5代码+训练数据集）

摘要：在本博客中，我们深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的停车位检测系统。本系统的核心采用YOLOv8技术，并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，以便进行性能指标对比。我们详细介绍了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，以及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。该系统在Web网页中支持对图像、视频和实时摄像头进行停车位检测，用户可以上传不同训练模型（YOLOv8/v7/v6/v5）进行推理预测。界面设计方便用户修改，旨在提供一个用户友好且高效的工具，以应对日常停车难题。为了使研究和开发工作对广大技术爱好者和研究人员开放，本博客附带了完整的网页设计、深度学习模型代码和训练数据集的下载链接，允许大家基于我们的工作进行进一步的研究和开发。

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完整资源中包含数据集及训练代码，环境配置与界面中文字、图片、logo等的修改方法请见视频，项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出：➷➷➷
演示与介绍视频 ：https://www.bilibili.com/video/BV1nE421g7S2/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2YmJtu
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Ykpdv
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Yl5lv
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Yl55y

若您想获得博文中涉及的实现完整全部资源文件（包括测试图片、视频，py, UI文件，训练数据集、训练代码、界面代码等），这里已打包上传至博主的面包多平台，见可参考博客与视频，已将所有涉及的文件同时打包到里面，点击即可运行，完整文件截图如下：

1. 网页功能与效果

（1）开启摄像头实时检测：本系统允许用户通过网页直接开启摄像头，实现对实时视频流中停车位的检测。系统将自动识别并分析画面中的停车位，并将检测结果实时显示在用户界面上，为用户提供即时的反馈。

（2）选择图片检测：用户可以上传本地的图片文件到系统中进行停车位。系统会分析上传的图片，识别出图片中的停车位，并在界面上展示带有停车位标签和置信度的检测结果，让用户能够清晰地了解到每个停车位状态。

（3）选择视频文件检测：系统支持用户上传视频文件进行停车位。上传的视频将被系统逐帧分析，以识别和标记视频中每一帧的停车位。用户可以观看带有停车位标记的视频，了解视频中停车位的变化。

（4）选择不同训练好的模型文件：系统集成了多个版本的YOLO模型（如YOLOv8/v7/v6/v5），用户可以根据自己的需求选择不同的模型进行停车位。这一功能使得用户能够灵活地比较不同模型的表现，以选择最适合当前任务的模型。

在“网页功能与效果”的章节中，我们详细介绍了一个基于最新的YOLOv8/v7/v6/v5模型构建的停车位检测系统。该系统通过一个基于Streamlit的交互式Web应用，为用户提供了一系列高级功能和优化的用户交互体验。

首先，实时摄像头停车位检测功能允许用户直接开启摄像头进行实时的停车位检测，其中检测画面与原始画面可以同时或单独显示，便于用户进行比较分析。接着，系统提供了图片停车位检测和视频文件检测的功能，用户可以上传图片或视频文件进行停车位检测，支持标记检测结果，并可将标记后的图片或视频检测结果以avi格式导出。

此外，系统还引入了模型选择与比较的功能，通过提供不同训练好的模型文件（YOLOv8/v7/v6/v5）供用户选择，使用户能够根据不同的检测精度需求选择合适的模型，并通过下拉框对比不同模型的检测效果。

在结果展示方面，系统支持点击下拉框单独标记特定目标，并在界面上直观显示检测结果。检测结果会实时更新并在页面的表格中显示，用户还可以通过提供的功能动态调整检测算法的置信度阈值和IOU阈值，以优化检测准确性和速度。最后，提供了将检测的表格结果输出到CSV文件的功能，方便用户进行数据分析和报告制作。

整个系统的界面设计简洁直观，确保用户可以轻松访问所有功能，并提供了详细的使用指南和帮助文档，帮助用户快速上手。支持多种文件格式的导入导出功能，增强了系统的适用性和灵活性，展现了该停车位检测系统的技术优势和良好的用户体验。

2. 绪论

2.1 研究背景及意义

在当今社会，随着城市化进程的加速，汽车已成为人们日常出行的主要交通工具。然而，这也带来了一系列问题，其中最为突出的便是“停车难”。尤其在商业中心、住宅区等地区，寻找停车位经常成为一项耗时耗力的任务。有效的停车位检测系统能够显著缓解这一问题，通过实时监测停车位的占用情况，为驾驶者提供准确的停车信息，不仅提高了停车效率，还减少了交通拥堵，对城市交通管理具有重要的意义。

近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，基于深度学习的图像处理技术在停车位检测领域得到了广泛的应用。特别是YOLO（You Only Look Once）系列算法，以其出色的实时性和高准确率，在实时视频监控中展现出了巨大的潜力。从YOLOv1到最新的YOLOv8，每一次迭代更新都在目标检测的精度、速度以及模型复杂度等方面取得了显著进步。此外，还有其他算法如SSD、Faster R-CNN等也在持续优化中，为停车位检测提供了多样化的技术选择。

在这一背景下，我们旨在开发一个基于最新深度学习模型的停车位检测系统，不仅关注算法的选择和优化，还涉及数据集的更新与扩充、系统性能的全面提升等方面。目前，虽然已有多项研究关注停车位检测，但面对不同环境下的复杂情况，如变化的光照条件、遮挡问题等，仍然存在挑战。此外，实现一个用户友好、高效率的实时监控系统，也是当前研究中亟待解决的问题。

本博客将深入探讨基于YOLOv8/v7/v6/v5等模型的停车位检测系统，从算法原理到系统实现，详细介绍相关技术的进展、面临的挑战及解决方案。我们的研究不仅基于最新的深度学习模型，还将考虑数据集的实时更新和性能的持续优化，旨在提供一套高效、准确的停车位监测解决方案。通过本博客，我们希望对停车位检测领域的研究和实践做出贡献，为解决城市停车难题提供有力的技术支持。

2.2 国内外研究现状

在停车位检测领域，随着深度学习技术的快速发展，近年来出现了多种高效的目标检测算法，这些算法显著提高了停车位检测的准确性和实时性。特别是YOLO（You Only Look Once）系列算法因其卓越的速度和准确率，在实时目标检测任务中受到广泛关注。从YOLOv1到最新的YOLOv8^[1]，每个版本都在前一个版本的基础上做出了显著改进，包括检测速度的提升、准确率的增加以及模型的优化等方面。

YOLO系列作为目标检测领域的重要算法之一，以其实时性和高效性在停车位检测任务中取得了显著的成果。自从YOLOv1问世以来，其后续版本不断优化和改进，尤其是YOLOv4、YOLOv5^[2]、YOLOv6^[3]、YOLOv7^[4]在保持高速检测的同时，进一步提升了检测的精度。YOLOv4通过引入新的特征融合机制和数据增强技术，显著提高了模型在复杂场景下的泛化能力。YOLOv5则在此基础上进一步优化，通过更高效的网络结构和训练策略，实现了更快的检测速度和更高的准确率。

除了YOLO系列，还有其他一些算法如SSD（Single Shot MultiBox Detector）和Faster R-CNN也在持续进行优化，以适应不同的应用场景。近年来，基于深度学习的算法不断涌现，它们在提高检测准确率、减少计算复杂度等方面取得了显著成果。例如，通过改进损失函数、网络结构优化以及引入注意力机制等技术，有效地提高了模型的性能[^5]。

在停车位检测的实际应用中，除了算法本身的优化，如何处理复杂场景下的检测问题也成为了研究的热点。这包括但不限于在不同光照条件下的检测、遮挡处理、多角度和不同尺寸停车位的识别等。为了解决这些问题，研究人员不仅致力于算法的改进，还在不断扩充和优化用于训练模型的数据集，以提高模型的泛化能力。

尽管当前的研究已取得了显著进展，但停车位检测系统的实际部署仍面临一些挑战。这些挑战包括如何在资源有限的设备上运行复杂的深度学习模型、如何处理实时视频流中的高动态变化以及如何确保系统在各种环境条件下都能稳定工作等。

RetinaNet和Faster R-CNN作为目标检测领域的经典算法，依然在新的研究中占有一席之地。RetinaNet通过引入Focal Loss解决了类别不平衡的问题，显著提高了小目标的检测性能。Faster R-CNN则通过RPN（Region Proposal Network）有效地生成高质量的候选区域，进一步提高了检测的精度和速度。

通过对最新文献的综述，我们可以看到深度学习在停车位检测方面的应用正处于快速发展之中。未来的研究将继续聚焦于算法的优化、数据集的完善以及系统的实用化部署，以期达到更高的准确率和实时性，最终实现对停车位的高效检测。

2.3 要解决的问题及其方案

2.3.1 要解决的问题

在开发基于YOLOv8/v7/v6/v5的深度学习模型的停车位检测系统中，我们面临着一系列挑战，同时也设计了切实可行的解决方案。该系统利用了PyTorch作为主要的技术框架，通过训练深度学习模型实现停车位的精准检测，并通过基于Streamlit的网页应用提供用户友好的交互界面。以下是我们在这一过程中需要解决的主要问题以及相应的解决方案：

停车位检测的准确性和速度：停车位检测系统的核心挑战在于如何快速且准确地识别出空闲的停车位。鉴于停车场环境的复杂性，例如多变的光照条件、停车位之间的相似性以及部分遮挡情况，要求系统能够准确地辨识出每一个停车位的状态。因此，选择和优化YOLO系列模型，以提高检测的速度和准确率，成为了我们的首要任务。
环境适应性和模型泛化能力：不同的停车场环境（室内、室外、地下等）和多变的天气条件（晴天、雨天、夜间等）对模型的适应性提出了挑战。为此，我们通过丰富和多样化的数据集进行训练，强化模型的泛化能力，确保在各种环境下都能保持较高的识别准确率。
用户交互界面的直观性和功能性：系统的用户界面需要简洁直观，便于用户快速了解停车场的实时状态。我们采用Streamlit框架开发了一个交互式的Web应用，支持图片、视频及实时摄像头的停车位检测功能。同时，用户可以方便地切换不同的模型文件，根据需要选择最适合当前环境的模型。
数据处理能力和系统效率：考虑到实时视频监控数据的大量和连续性，系统需要具备强大的数据处理能力和高效的存储机制。我们通过优化算法处理流程和选择高效的数据存储方案，保证了系统的高性能和实时响应能力。
系统的可扩展性和维护性：为了应对未来可能的需求变化，比如增加新的检测模型或优化现有算法，系统的架构设计了良好的可扩展性和维护性。开发过程中使用的Pycharm IDE进一步提高了代码的管理和维护效率。

2.3.2 解决方案

针对本系统面临的挑战，我们将采取一系列综合措施来设计和实现基于YOLOv8/v7/v6/v5的停车位检测系统，确保它既准确又高效，同时提供良好的用户体验和强大的数据处理能力。

算法选择与优化：通过对YOLOv8/v7/v6/v5系列模型的综合评估和比较，选择最适合停车位检测的模型版本，并对其进行定制化优化。
数据集的准备与增强：收集和标注来自不同环境和条件下的停车位图像，使用数据增强技术提升模型的鲁棒性和泛化能力。
交互式Web应用开发：基于Streamlit框架开发用户友好的Web应用，集成多模型切换功能，利用CSS美化界面，提高用户体验。
系统性能优化：采用高效的数据处理流程和存储方案，确保系统能够快速响应用户的实时监控需求。

在Pycharm这一开发工具的帮助下，我们能够高效地进行代码编写、调试和管理，使得整个开发过程更为顺畅。通过上述解决方案的实施，我们期待能够为用户提供一个高性能、易用且功能强大的停车位检测系统。

2.4 博文贡献与组织结构

本文全面探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的深度学习模型，用于开发一个高效准确的停车位检测系统。我们的研究不仅涵盖了广泛的文献综述，对现有的研究成果和技术进步进行了深入分析，而且详细介绍了从数据集处理到算法选择、以及最终的系统设计与实现的全过程。以下是本文的主要贡献：

综合文献综述：我们提供了一个关于停车位检测技术的全面文献综述，详细讨论了该领域内的研究现状、面临的挑战以及最新的技术进展，特别是针对YOLO系列算法的发展和应用。
数据集处理方法：详细说明了如何收集、处理和增强用于训练停车位检测模型的数据集，包括数据清洗、标注和增强技术，旨在提高模型的泛化能力和准确率。
算法选择与优化：深入比较了YOLOv8/v7/v6/v5等不同版本的性能和应用效果，基于实验结果选择了最适合停车位检测任务的模型，并对模型进行了进一步的优化，以适应复杂多变的实际应用场景。
Streamlit网页设计：采用Streamlit框架设计了一个美观且用户友好的交互式Web应用，支持图像、视频和实时摄像头的停车位检测，提供了模型选择和结果展示等功能，大大提高了系统的易用性和接入性。
算法效果对比分析：对YOLOv7、v6、v5等不同算法在停车位检测任务上的性能进行了详细比较，通过实验验证了所选模型的优越性和适用性。
资源分享：提供了包括完整的数据集、训练与预测代码、以及预训练模型等在内的资源包，方便读者复现研究结果或基于此进行进一步的研究和开发。

后续章节的组织结构如下：绪论：介绍研究背景、目的和本文的主要贡献；算法原理：详细介绍YOLOv8/v7/v6/v5等算法的工作原理及其在停车位中的应用；数据集处理：讨论使用的数据集及其预处理、增强方法。代码介绍：提供模型训练和预测的详细代码说明，包括环境搭建、参数配置和执行步骤。实验结果与分析：展示不同模型在停车位任务上的实验结果，并进行比较分析。系统设计与实现：介绍基于Streamlit的停车位的设计与实现细节。结论与未来工作：总结本文的研究成果，并讨论未来的研究方向和潜在的改进空间。

3. 数据集处理

在我们的深度学习项目中，为了精确地检测和分类停车位状态，我们构建了一个包含7801张图像的综合数据集。数据集中的图像被详细地划分为三个子集：6017张用于训练深度学习模型，这是建立模型基础知识的关键部分；1058张图像被分配给验证集，用于调优模型参数；而剩下的726张则构成了测试集，这些图像提供了对模型最终性能的评估。博主使用的类别如下：

Chinese_name = {'empty': "空车位", 'occupied': "已泊车"}

数据集的多样性是通过收集不同环境下的停车场景来实现的，包括室内外、不同天气和光照条件下的停车位。每个停车位都经过了精确的标注，标签包括“空闲”和“占用”两个状态，反映了其实际使用情况。这些标签为训练过程提供了明确的监督信号，并且是后续模型评估的基础。

数据集中的图像还经过了预处理和增强，以提高模型的准确性和泛化能力。这些预处理包括尺寸调整、归一化像素值，以及增强技术如随机裁剪和颜色变换。这样的处理不仅提高了模型训练的效率，也帮助模型在多样的视觉输入上进行了稳健的学习。

直方图显示了数据集在“空闲”和“占用”状态间的分布差异，其中“占用”状态的实例数目多于“空闲”状态。这提示我们在后续的模型训练过程中可能需要进行样本平衡，以避免模型偏向于更频繁的类别。边界框分布图显示了标注的一致性和多样性，有助于模型学习到停车位在不同场景中的位置变化。宽度和高度的分布图揭示了停车位尺寸的变化，指出了模型需要适应的尺寸多样性。

通过细致的数据集准备和分析，我们确保了停车位检测模型能够接受广泛而准确的训练信号，这是实现高准确度、可靠性和实用性的关键。我们的数据集通过其规模、多样性、以及细致的标注，为研发先进的停车位检测系统奠定了坚实的基础，同时为未来可能的优化和改进提供了丰富的资源。

4. 原理与代码介绍

4.1 YOLOv8算法原理

YOLOv8作为YOLO系列中的新一代算法，继承并优化了前代模型的众多特性，具备了更加卓越的性能和效率。它的核心原理在于直接在输出层进行预测，大大简化了目标检测流程，提高了速度和准确度，使其在实时应用中表现出色。

首先，YOLOv8沿用了YOLO系列一贯的端到端单一网络架构，这意味着它可以在单个前向传播过程中预测出图像中的目标位置和类别。这种设计减少了作为中间步骤的区域提议阶段，从而减少了计算量并提高了处理速度。相较于YOLOv5和YOLOv8的早期版本，YOLOv8在网络架构上做了进一步的优化，如结合了特征金字塔和路径聚合网络，这使得模型能够更有效地利用多尺度信息，增强了对小目标的检测能力。

在检测头的设计上，YOLOv8采用了一个更加高效的Baseline，它能够更精确地定位目标，并在计算资源有限的情况下仍然保持高性能。YOLOv8在目标定位的精确度上也做了重大的改进，引入了Anchor-Based和Anchor-Free的机制，结合了这两种目标检测方法的优点。它通过对Anchor点的位置进行优化，提高了对各种尺寸和形状目标的适应性，同时，通过引入Task-Aligned Assigner，它可以更智能地匹配预测框和真实框，减少了不必要的计算和复杂度。

进一步地，YOLOv8在损失函数的设计上也进行了改进。例如，它采用了CIoU损失来精确地衡量预测框和真实框之间的重叠度，这一改进使得模型在训练过程中能够更加关注于目标的几何属性。同时，它还利用了DFLloss，这是一种新的损失函数，能够更加准确地预测目标的类别和位置，尤其是在目标尺寸和形状多样性较大的情况下。

最后，YOLOv8在训练策略上也做出了创新。采用了Mosaic数据增强，它可以在一个图像中合成多个训练样本，提高了模型对复杂场景的适应性。这种方法可以极大地提升模型对不同尺寸、形状和背景的目标的泛化能力。同时，Mosaic增强也有助于模型在训练早期快速收敛，实现更高的准确度。

总而言之，YOLOv8通过一系列的技术革新，如CSP结构的引入、多尺度预测、改进的Head设计、以及复合损失函数的应用，为目标检测领域带来了新的突破。这些创新不仅提高了算法的性能，而且保持了适用于实时场景的高效率，使得YOLOv8成为当前目标检测技术的前沿之作。

4.2 模型构建

在本研究的“代码介绍”章节中，我们详细探讨了构建用于日常场景下停车位检测的深度学习模型的关键代码。这些代码片段集成了模型的加载、预处理、预测和后处理等一系列关键步骤，并封装在一个Python类中，提供了从图像输入到最终检测输出的完整流程。

代码首先导入必要的库和模块。我们使用OpenCV处理图像，PyTorch进行深度学习计算，并利用QtFusion.models和ultralytics库中的工具处理YOLO模型。选择运行模型的设备是重要的一步，我们使用torch.cuda.is_available()检查GPU是否可用，以便利用GPU的计算能力。这对于加速模型训练和推理过程至关重要。

import cv2
import torch
from QtFusion.models import Detector
from datasets.label_name import Chinese_name
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.torch_utils import select_device

ini_params字典设定了模型运行的基本参数。这些参数包括设备类型、物体置信度阈值、IOU阈值以及类别过滤器。置信度阈值决定模型预测需达到的最小置信度，IOU阈值用于非极大值抑制过程，两者的设定对模型性能有直接影响。

device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
ini_params = {
    'device': device,
    'conf': 0.25,
    'iou': 0.5,
    'classes': None,
    'verbose': False
}

count_classes函数提供了一个统计检测到各类别数量的实用工具，这对于后续分析模型的性能和检测偏好非常重要。

def count_classes(det_info, class_names):
    count_dict = {name: 0 for name in class_names}
    for info in det_info:
        class_name = info['class_name']
        if class_name in count_dict:
            count_dict[class_name] += 1
    count_list = [count_dict[name] for name in class_names]
    return count_list

YOLOv8v5Detector类是构建模型的核心，继承自抽象基类Detector。这个类包含了初始化方法、模型加载方法、图像预处理、预测及后处理方法。在load_model方法中，我们使用了select_device函数选择最佳的设备运行模型，并加载了预训练的YOLO模型。加载模型是深度学习管道的第一步，关键在于确保模型能够适应于当前硬件环境。在图像预处理阶段，preprocess方法目前只是简单地存储图像，但它可以根据需要进行扩展，以包括各种图像处理步骤，比如归一化、裁剪或尺寸调整等。predict方法利用已加载的模型对输入图像进行预测。这是模型实际运行的地方，我们通过传递预处理的图像来获取模型的预测结果。

class YOLOv8v5Detector(Detector):
    def __init__(self, params=None):
        super().__init__(params)
        self.model = None
        self.img = None
        self.names = list(Chinese_name.values())
        self.params = params if params else ini_params
	def load_model(self, model_path):
	    self.device = select_device(self.params['device'])
	    self.model = YOLO(model_path)
	    names_dict = self.model.names
	    self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()]
	    self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))
	def preprocess(self, img):
	    self.img = img
	    return img
	
	def predict(self, img):
	    results = self.model(img, **ini_params)
	    return results
	
	def postprocess(self, pred):
	    results = []
	    for res in pred[0].boxes:
	        for box in res:
	            class_id = int(box.cls.cpu())
	            bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
	            bbox = [int(coord) for coord in bbox]
	            result = {
	                "class_name": self.names[class_id],
	                "bbox": bbox,
	                "score": box.conf.cpu().squeeze().item(),
	                "class_id": class_id,
	            }
	            results.append(result)
	    return results
	    
    def set_param(self, params):
        self.params.update(params)

在后处理步骤，postprocess方法将模型的预测结果转换成易于理解和使用的格式。每个检测结果都包括类别名称、边界框、置信度和类别ID。这个方法确保了输出信息的可用性，为最终用户的决策提供了依据。set_param方法则允许动态更新模型参数。在实际应用中，我们可能需要根据不同场景调整参数，以达到最优的检测效果。

整体而言，这些代码构成了日常场景下停车位检测系统的核心，涵盖了从模型选择、设备配置，到图像预处理、模型预测、结果后处理等关键环节。通过本部分的介绍，我们为读者提供了一个深度学习模型构建的全面视角，解释了每个代码段的功能和它们在整个停车位检测流程中的作用，这些都是确保模型达到高准确度和高效率的关键因素。

4.3 训练代码

在这一部分的博客中，我们将详细介绍如何使用YOLO模型进行停车位检测的深度学习模型的训练过程。我们将通过解释训练代码的每一部分来阐明整个训练流程。以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置：

超参数	设置	说明
学习率（`lr0`）	0.01	决定了模型权重调整的步长大小，在训练初期有助于快速收敛。
学习率衰减（`lrf`）	0.01	控制训练过程中学习率的降低速度，有助于模型在训练后期细致调整。
动量（`momentum`）	0.937	加速模型在正确方向上的学习，并减少震荡，加快收敛速度。
权重衰减（`weight_decay`）	0.0005	防止过拟合，通过在损失函数中添加正则项减少模型复杂度。
热身训练周期（`warmup_epochs`）	3.0	初始几个周期内以较低的学习率开始训练，逐渐增加到预定学习率。
批量大小（`batch`）	16	每次迭代训练中输入模型的样本数，影响GPU内存使用和模型性能。
输入图像大小（`imgsz`）	640	模型接受的输入图像的尺寸，影响模型的识别能力和计算负担。

环境设置与模型加载：首先，我们导入必要的库。os 用于操作系统路径和文件操作，torch 是PyTorch库的核心，它为深度学习模型训练提供支持，而 yaml 用于处理YAML文件，这是一种常用于配置文件的数据序列化格式。我们还从 ultralytics 包中导入了 YOLO 类，这是用于加载和训练YOLO模型的工具类。QtFusion.path 中的 abs_path 函数用于获取文件的绝对路径。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 用于加载YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path  # 用于获取文件的绝对路径

在这里，我们检查了CUDA（用于加速深度学习计算的GPU库）是否可用，如果可以，就使用GPU进行训练，否则退回到CPU。使用GPU可以大大加速训练过程，是训练大规模深度学习模型的首选方式。

device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

数据集准备：workers定义了用于数据加载的进程数。batch设置了批次大小，这个参数影响模型训练的内存占用和速度。我们还定义了数据集的名称，并构建了其YAML配置文件的路径。

workers = 1  # 工作进程数
batch = 8  # 每批处理的图像数量
data_name = "ParkingSpacesv2"
data_path = abs_path('datasets/ParkingSpacesv2/parkingv2.yaml', path_type='current')  # 数据集的yaml的绝对路径
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

接下来，代码读取了YAML文件并进行了路径的调整，以确保数据集路径的准确性。这里的YAML文件包含了数据集的详细配置信息，如数据路径、类别信息等。代码确保了YAML文件中的path项指向了正确的数据集目录。

directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)

if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

训练模型：最后，代码加载了预训练的YOLO模型，并执行了训练过程。在这一部分，我们使用YOLO类从ultralytics库中加载了预训练的YOLOv8模型，并使用train方法开始了训练过程。imgsz=640设置了模型输入图像的大小，epochs=120定义了训练周期的总数，而name则为这次训练任务指定了一个独特的名称，这对于之后的模型追踪和识别非常有用。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

整个训练代码块以清晰的逻辑组织了模型训练的流程，从设备配置到数据集处理，再到模型加载和训练的具体执行，每一步都被仔细地设计以保证训练过程的顺利进行。

5. 实验结果与分析

5.1 训练曲线

在我们的停车位检测系统中，YOLOv8作为核心算法，其训练过程和效果评估是至关重要的。损失函数图像为我们提供了一窗口，观察模型学习过程中性能的变化。分析这些损失函数曲线，我们可以获得对模型学习行为的深入理解。

训练过程中，我们关注的损失函数包括box损失、分类损失（cls_loss），以及对象性（objectness）损失（dfI_loss），这些指标反映了模型在定位、分类和置信度预测方面的精确性。从图像中可以看出，随着训练周期（epoch）的增加，所有类型的损失都呈现明显的下降趋势，这表明模型在学习如何更好地预测停车位的位置和状态。box损失的快速下降意味着模型在训练初期迅速学习到了停车位的准确位置。随着训练的继续，损失函数曲线平滑并趋于稳定，这表明模型逐渐达到了较优的性能水平。

在分类损失上，我们同样看到了类似的趋势，尽管初始损失相对较低，这可能说明我们的数据集在类别标签上已经做了较好的预处理工作，模型可以相对容易地区分空闲和占用的停车位。对象性损失的降低同样重要，因为它表示模型对其预测的置信度提高，这对于最终的检测结果是非常重要的。

精确率和召回率曲线显示模型在各个检测阈值下的表现。在停车位检测这种任务中，高精确率意味着少数的假阳性，这对于用户来说非常重要，因为错误的空闲停车位提示可能会导致不必要的不便。另一方面，高召回率保证了大多数真正空闲的停车位能被检测出来，这提高了停车资源的利用率。

结合mAP和AP50-95的度量，我们可以确认YOLOv8在我们的停车位检测任务上达到了出色的表现。mAP值接近1，特别是在AP50-95的表现，表明模型在各种IoU阈值下都能保持高准确度的检测，这是模型泛化能力强的重要指标。IoU（Intersection over Union）是评估预测边界框与真实边界框重合度的标准，高IoU意味着模型预测的位置非常接近真实标注。

总体而言，YOLOv8在我们的停车位检测任务上展示了其强大的学习能力和高精度的预测能力。模型训练中损失的稳定下降和评估指标的优异表现，使得它成为实际应用中值得信赖的选择。当然，在将这一模型应用到实际场景之前，我们还需要在更多更复杂的数据集上进行测试，以验证其在多样化环境中的鲁棒性和可靠性。未来的工作可能还会包括优化模型结构，以进一步提高速度和准确性，或者调整训练策略，以更好地解决数据不平衡问题。

5.2 PR曲线图

精确率-召回率曲线（Precision-Recall Curve, PR Curve）是评估分类模型性能的重要工具之一，尤其是在数据集中的类别分布不均衡时。该曲线展示了分类器在不同阈值设置下的精确率和召回率，提供了模型在正确识别正样本（即实际占用或空闲的停车位）方面的能力的全面视图。

从提供的PR曲线图中，我们可以观察到，“空闲”和“占用”两个类别，以及所有类别总体上的精确率和召回率。曲线下的面积（AP值）为每个类别提供了一个单一的性能度量，mAP（mean Average Precision）则提供了所有类别的平均表现。

在该停车位检测模型中，曲线显示了极高的精确率，这意味着模型在预测停车位状态时产生的误判非常少。同时，召回率也非常高，表示模型能够检测到大部分正样本。具体数值显示，“空闲”状态的AP值为0.974，而“占用”状态的AP值为0.988，两者均非常接近1，这表明模型在这两个类别上均表现出色。所有类别的mAP为0.981，进一步证明了模型在整体上的高准确性。

分析这些高度的精确率和召回率，我们可以得出一些结论。首先，高精确率表明模型在声明一个停车位为“占用”或“空闲”时，通常是正确的。在停车场管理系统中，这一点至关重要，因为它意味着用户可以信赖系统提供的信息。其次，高召回率保证了系统能够最大限度地识别所有潜在的空闲停车位，从而优化停车资源的使用。结合这两个指标，我们的模型几乎能够为用户提供完美的停车位检测服务。

这样的性能背后，可能有多个贡献因素。一个可能的因素是高质量的数据集及其精确的标注，它为模型提供了良好的学习基础。此外，深度学习架构的进步，例如YOLOv8的使用，可能在特征提取和对象定位方面引入了重要的优化，这有助于模型即使在复杂的场景中也能做出准确预测。

虽然PR曲线提供了模型性能的乐观视图，但我们应该认识到实际应用中可能会出现一些挑战。例如，在不同光照条件或遮挡物存在的情况下，模型的性能可能会有所下降。未来的工作可以进一步探索提高模型在这些复杂情况下表现的方法，例如通过增强学习或集成多模型策略来提高其鲁棒性。总的来说，目前的性能指标表明，我们的模型在停车位检测任务上是非常可靠的，为实际部署提供了坚实的基础。

5.3 YOLOv8/v7/v6/v5对比实验

（1）实验设计：
本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在停车位目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含停车位的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型	图像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	参数数量 (百万)	FLOPs (十亿)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指标：

F1-Score：F1-Score 作为衡量模型性能的重要指标，尤其在处理类别分布不均的数据集时显得尤为关键。它通过结合精确率与召回率，提供了一个单一的度量标准，能够全面评价模型的效能。精确率衡量的是模型在所有被标记为正例中真正属于正例的比例，而召回率则关注于模型能够识别出的真正正例占所有实际正例的比例。F1-Score通过两者的调和平均，确保了只有当精确率和召回率同时高时，模型的性能评估才会高，从而确保了模型对于正例的预测既准确又完整。

mAP（Mean Average Precision）：在目标检测任务中，Mean Average Precision（mAP）是评估模型性能的重要标准。它不仅反映了模型对单个类别的识别精度，而且还考虑了所有类别的平均表现，因此提供了一个全局的性能度量。在计算mAP时，模型对于每个类别的预测被单独考虑，然后计算每个类别的平均精度（AP），最后这些AP值的平均数形成了mAP。

名称	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.980	0.953	0.832	0.981
F1-Score	0.95	0.91	0.77	0.96

（3）实验结果分析：

在对YOLO系列各个版本进行了细致的对比实验后，我们发现每个版本在停车位检测任务上的表现都有显著差异。通过使用mAP（mean Average Precision）和F1-Score这两个评价指标，我们得以全面评估每个模型的性能。mAP衡量的是模型在所有类别上的平均准确率，而F1-Score则是精确率和召回率的调和平均数，更倾向于评估单一类别上的性能。

从实验结果来看，YOLOv8n和YOLOv5nu在我们的停车位检测任务上展现出了卓越的性能，其mAP分别为0.981和0.980，这意味着这两个模型在不同阈值下对停车位的预测与真实情况高度一致。YOLOv8n以微弱优势领先，这可能归因于它在网络架构和训练技术上的最新进展，例如可能采用了更有效的特征提取和融合策略。此外，YOLOv8n在F1-Score上也以0.96的得分略胜一筹，表明它在精确率和召回率上取得了更平衡的结果，这对于实际应用来说至关重要，因为它意味着系统既不会错过太多实际占用的停车位，也不会过多地将空位误识别为占用。

相较之下，YOLOv6n的表现也颇为出色，尽管在mAP上的得分略低于YOLOv5nu和YOLOv8n，其值为0.953。其F1-Score为0.91，与YOLOv8n相比略有不足，这可能是因为YOLOv6n在处理某些特定场景时的精确度或召回率较低，或者是模型对于数据集中的某些特异性特征学习不足。这些因素可能包括对于停车位边界的识别精度不够，或者是在某些复杂背景下的分辨能力有限。

YOLOv7-tiny在这次评测中的表现则较为一般，mAP为0.832，F1-Score为0.77。作为一个“轻量级”模型，YOLOv7-tiny可能在模型大小和计算速度上有优势，但其性能的下降也提示了可能的局限性，如模型容量不足以捕获数据中所有复杂性，或者简化的网络结构牺牲了一定的检测精度。在实际应用中，这可能意味着它在低资源环境下更实用，但在要求高准确度的应用场景下可能需要更强大的模型。

综上所述，选择最佳的YOLO版本需要综合考虑检测精度、系统资源和实际应用需求。YOLOv8n和YOLOv5nu的高性能使它们成为复杂场景下首选的模型，而YOLOv6n也可以作为一个平衡选项。尽管YOLOv7-tiny在性能上略显不足，但其在资源有限的环境下可能是一个可行的选择。在进一步的研究中，我们将探究如何通过调整模型结构或训练策略，进一步提高性能，特别是对于YOLOv7-tiny这样的轻量级模型，找到在保持快速响应的同时提高效率。

6. 系统设计与实现

6.1 系统架构概览

在介绍基于YOLOv8/v7/v6/v5的停车位检测系统的架构设计时，我们以一种面向对象的方法组织我们的系统。该系统的设计旨在充分利用YOLO系列模型的高效率和准确性，同时提供灵活性以适应不同的使用场景和设备性能要求。以下是系统的主要组成部分及其功能：

核心组件

YOLOv8v5Detector: 这是系统的核心，负责加载预训练的YOLO模型，并执行停车位检测任务。该组件利用YOLOv8/v7/v6/v5模型的强大能力，通过load_model()方法加载模型，并通过predict()方法对输入图像进行预测。
Detection_UI: 作为系统的用户界面层，负责与用户交互，包括设置检测参数、选择输入源（摄像头或文件）、显示检测结果等。通过setup_sidebar()和setupMainWindow()方法，用户可以轻松配置模型参数（如置信度阈值、IOU阈值）、选择输入源并开始检测过程。

辅助工具

ResultLogger: 用于记录检测过程中的各项指标，如检测结果、位置、置信度和处理时间。这使得分析和调优模型性能变得容易。
LogTable: 提供一个框架来保存和显示检测结果的历史记录，支持将结果导出到CSV文件，便于后续分析。

数据处理与展示

frame_process(): 这个方法是数据处理的核心，负责调用YOLO模型进行预测，处理预测结果，并将处理后的图像及其相关信息返回给UI层。它展示了如何将深度学习模型的预测能力与图像处理技术结合起来，以提供丰富的视觉反馈。
toggle_comboBox(): 用于根据用户的选择过滤和显示特定的检测结果。这提高了系统的交互性，允许用户专注于他们最感兴趣的检测对象。

6.2 系统流程

在本节中，我们将深入探讨基于YOLOv8/v7/v6/v5的停车位检测系统的详细流程。此系统采用了一系列精心设计的步骤，以确保从用户输入到最终的检测结果展示，每一环节都能高效、准确地执行。下面，我们将以程序流程图的文字形式，逐步解析系统的工作流程。

初始化: 系统启动时，首先初始化YOLO检测模型。这一步骤涉及加载预训练的模型权重和配置，通常通过Detector类的initialize_model方法完成。
图像捕获: 系统定期从监控摄像头捕获实时图像。这可以通过一个定时触发的函数实现，比如capture_image，该函数负责与摄像头接口通信并获取最新图像。
图像预处理: 获取的图像首先经过预处理，包括调整大小、归一化等步骤，以符合模型的输入要求。这通常在preprocess_image方法中完成。
停车位检测: 预处理后的图像被送入YOLO模型进行检测。Detector类的detect_parking_spaces方法负责这一过程，它将图像作为输入，并输出检测到的停车位的边界框和状态（空闲或占用）。
结果处理:检测结果接下来被处理和解析，以确定每个停车位的确切位置和状态。process_detection_results方法负责这一步骤，它解析YOLO模型的输出，并将其映射到停车场的具体停车位上。
状态更新与通信:根据检测结果，系统更新每个停车位的状态，并通过一个界面或API将这些信息实时地提供给用户或其他系统。这一步通常通过update_status和communicate_status方法实现。
循环检测:系统以设定的频率重复上述流程，以实时更新停车位状态信息。

通过上述设计，系统不仅利用了YOLO系列模型在停车位检测领域的高效性和准确性，而且通过灵活的用户界面和数据处理工具，为用户提供了丰富的交互和分析功能。这样的架构设计确保了系统的可扩展性和适用性，满足了在不同场景下对停车位检测系统的需求。

代码下载链接

如果您希望获取博客中提及的完整资源包，包含测试图片、视频、Python文件(*.py)、网页配置文件、训练数据集、代码及界面设计等，可访问博主在面包多平台的上传内容。相关的博客和视频资料提供了所有必要文件的下载链接，以便一键运行。完整资源的预览如下图所示：

资源包中涵盖了你需要的训练测试数据集、训练测试代码、UI界面代码等完整资源，完整项目文件的下载链接可在下面的视频简介中找到➷➷➷

演示与介绍视频 ：https://www.bilibili.com/video/BV1nE421g7S2/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2YmJtu
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Ykpdv
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Yl5lv
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Yl55y

完整安装运行教程：

这个项目的运行需要用到Anaconda和Pycharm两个软件，下载到资源代码后，您可以按照以下链接提供的详细安装教程操作即可运行成功，如仍有运行问题可私信博主解决：

Pycharm和Anaconda的安装教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378；

软件安装好后需要为本项目新建Python环境、安装依赖库，并在Pycharm中设置环境，这几步采用下面的教程可选在线安装（pip install直接在线下载包）或离线依赖包（博主提供的离线包直接装）安装两种方式之一：

Python环境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可选一种）；
离线依赖包的安装指南：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641（2,3方法可选一种）；

如使用离线包方式安装，请下载离线依赖库，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uHbU9YzSqN0YP_dTHBgpFw?pwd=mt8u （提取码：mt8u）。

7. 结论与未来工作

本文通过深入研究并实践了基于YOLOv8/v7/v6/v5的深度学习模型在停车位检测领域的应用，成功开发了一个结合了这些先进算法的停车位检测系统。通过对多个版本的YOLO模型进行细致的比较和优化，本研究不仅提升了停车位检测的准确率和实时性，还通过Streamlit创建了一个直观、美观且易于使用的Web应用，使用户能够轻松地进行停车位状态识别，从而在实际应用中发挥重要作用。

经过一系列实验验证，本文所提出的方法在停车位检测的准确性和处理速度上都达到了令人满意的水平。同时，我们还提供了完整的数据集处理流程、模型训练和预测的代码，以及基于Streamlit的系统设计和实现细节，为后续的研究者和开发者复现和参考提供了方便。尽管取得了一定的成果，但停车位检测作为一个复杂多变的任务，仍然面临着许多挑战和改进空间。在未来的工作中，我们计划从以下几个方向进行探索：

模型优化：继续探索更深层次的网络结构和优化策略，如神经网络架构搜索（NAS）技术，以进一步提升模型的性能和效率。
多模态融合：考虑结合环境信息、时间数据等其他模态信息，采用多模态学习方法进行停车位检测，以更全面地理解停车位的使用状态。
跨环境适应性：研究在不同光照、天气条件下的停车位检测，通过领域自适应技术提高模型在不同环境中的泛化能力。
用户交互体验：进一步优化系统的用户界面和交互设计，使其更加人性化、智能化，以满足更广泛用户的需求。
实际应用拓展：探索停车位检测在更多实际应用场景中的应用，如智能交通系统、城市规划等，以发挥其最大的社会和经济价值。

总之，停车位检测技术正处于快速发展之中，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们相信在不久的将来，基于深度学习的停车位检测将在城市管理、智慧交通、便民服务等领域发挥更加重要的作用。

Qiu, Shi, et al. "Automated detection of railway defective fasteners based on YOLOv8-FAM and synthetic data using style transfer." Automation in Construction 162 (2024): 105363. ↩︎
Yusof, Najiha‘Izzaty Mohd, et al. "Assessing the performance of YOLOv5, YOLOv6, and YOLOv7 in road defect detection and classification: a comparative study." Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 13.1 (2024): 350-360. ↩︎
Goel, Lavika, and Pankaj Patel. "Improving YOLOv6 using advanced PSO optimizer for weight selection in lung cancer detection and classification." Multimedia Tools and Applications (2024): 1-34. ↩︎
Ge, Zihao, et al. "Lightweight YOLOv7 Algorithm for Multi-Object Recognition on Contrabands in Terahertz Images." Applied Sciences 14.4 (2024): 1398. ↩︎

posted @ 2024-04-05 16:22 逗逗班学Python 阅读(127) 评论(0) 编辑收藏举报

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