基于YOLOv5的停车位检测系统

1. 适用场景

基于YOLOv5的停车位检测系统是一款先进的计算机视觉解决方案，专为现代化停车场管理而设计。该系统通过深度学习技术实时检测和识别停车位的占用状态，为停车场运营提供智能化管理支持。

主要应用场景包括：

• 商业中心停车场：实时监控停车位使用情况，为顾客提供准确的空位信息
• 办公园区停车场：优化车位分配，提高停车效率
• 居民小区停车场：实现自动化车位管理，减少人工成本
• 交通枢纽停车场：处理大规模车流量，提供快速停车引导
• 智能城市交通系统：作为智慧交通的重要组成部分

该系统能够准确区分空闲车位和已占用车位，支持多种输入源包括实时摄像头、视频文件和静态图像，为不同规模的停车场提供灵活的部署方案。

2. 适配系统与环境配置要求

硬件要求

最低配置：

• CPU：Intel Core i5或同等性能处理器
• 内存：8GB RAM
• 显卡：NVIDIA GTX 1050（2GB显存）
• 存储：50GB可用空间

推荐配置：

• CPU：Intel Core i7或AMD Ryzen 7
• 内存：16GB RAM
• 显卡：NVIDIA RTX 3060（8GB显存）或更高
• 存储：100GB SSD

生产环境配置：

• GPU：NVIDIA Tesla V100或A100
• 内存：32GB或更高
• 多GPU支持：支持4-8张GPU并行训练

软件环境

操作系统：

• Windows 10/11
• Ubuntu 18.04/20.04/22.04
• CentOS 7/8

开发环境：

• Python 3.8+
• PyTorch 1.8+
• CUDA 11.1+（GPU版本）
• cuDNN 8.0+

依赖库：

• OpenCV 4.5+
• NumPy
• PySide6（GUI界面）
• SQLite（用户管理）

3. 资源使用教程

环境安装步骤

步骤一：安装基础环境

# 创建虚拟环境
conda create -n yolov5_parking python=3.8
conda activate yolov5_parking

# 安装PyTorch（根据CUDA版本选择）
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

步骤二：安装YOLOv5依赖

# 克隆项目
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

步骤三：安装停车位检测系统

# 安装系统依赖
pip install opencv-python pyside6 sqlite3

训练自定义数据集

数据准备：

1. 收集停车位图像数据
2. 使用标注工具标注空闲和占用车位
3. 按照YOLO格式整理数据集

训练命令：

python train.py --data parking.yaml --weights yolov5s.pt --batch-size 16 --epochs 100

关键参数说明：

• --img 640：输入图像尺寸
• --batch-size：批次大小（根据GPU内存调整）
• --epochs：训练轮数
• --data：数据集配置文件
• --weights：预训练权重

推理检测

图像检测：

python detect.py --weights best.pt --source test_image.jpg

视频检测：

python detect.py --weights best.pt --source test_video.mp4

实时摄像头检测：

python detect.py --weights best.pt --source 0

GUI界面使用

系统提供基于PySide6的图形用户界面，支持：

• 图像/视频文件选择
• 实时摄像头接入
• 检测结果可视化
• 用户登录管理
• 模型切换功能

4. 常见问题及解决办法

训练相关问题

问题一：CUDA内存不足

• 现象：RuntimeError: CUDA out of memory
• 解决方法：
  • 减小batch-size参数
  • 使用更小的模型（yolov5s代替yolov5x）
  • 启用混合精度训练（--amp）

问题二：训练loss不下降

• 现象：训练过程中loss值波动或停滞
• 解决方法：
  • 检查数据集标注质量
  • 调整学习率（--lr参数）
  • 增加数据增强强度

问题三：过拟合现象

• 现象：训练集loss下降但验证集loss上升
• 解决方法：
  • 增加正则化强度
  • 使用早停机制（--patience参数）
  • 增加训练数据量

推理相关问题

问题一：检测速度慢

• 现象：推理帧率低
• 解决方法：
  • 使用更小的模型版本
  • 减小输入图像尺寸
  • 启用TensorRT加速

问题二：检测精度低

• 现象：漏检或误检较多
• 解决方法：
  • 调整置信度阈值（--conf参数）
  • 优化训练数据集质量
  • 使用数据增强技术

问题三：模型加载失败

• 现象：模型权重文件无法加载
• 解决方法：
  • 检查模型文件完整性
  • 确认PyTorch版本兼容性
  • 重新导出模型权重

环境配置问题

问题一：CUDA版本不兼容

• 现象：CUDA runtime error
• 解决方法：
  • 检查CUDA和PyTorch版本匹配
  • 重新安装对应版本的PyTorch
  • 更新显卡驱动

问题二：依赖库冲突

• 现象：ImportError或版本冲突
• 解决方法：
  • 使用虚拟环境隔离
  • 固定依赖库版本
  • 重新创建干净环境

性能优化建议

1. 模型选择：根据实际需求选择合适的模型大小
2. 硬件加速：充分利用GPU并行计算能力
3. 预处理优化：合理设置图像尺寸和预处理流程
4. 后处理优化：优化NMS和非极大值抑制参数
5. 内存管理：合理分配显存和系统内存

通过合理配置和优化，基于YOLOv5的停车位检测系统能够在各种环境下稳定运行，为停车场管理提供高效准确的智能化解决方案。