Qwen3-4B-Instruct-2507性能瓶颈？算力适配优化指南
2026/1/16 1:49:54
YOLO-v5实战案例：停车场车位占用状态识别系统
1. 引言
随着智慧城市建设的不断推进，智能停车管理系统成为提升城市交通效率的重要组成部分。其中，停车场车位占用状态识别是实现自动化管理的核心功能之一。传统的人工巡检或地磁传感器方案存在成本高、维护难、覆盖范围有限等问题。近年来，基于深度学习的目标检测技术为该场景提供了高效、低成本的视觉解决方案。
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测模型，由华盛顿大学的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 开发，自2015年首次发布以来，因其实时性强、精度高、结构简洁等特点，在工业界广泛应用。YOLO-v5作为该系列中最具工程实用性的版本之一，凭借其易用性、快速部署能力和良好的性能平衡，成为许多视觉项目的首选模型。
本文将围绕“基于YOLO-v5的停车场车位占用状态识别系统”展开，结合CSDN提供的YOLO-v5镜像环境，详细介绍从环境搭建、数据准备、模型推理到实际应用落地的完整流程，帮助开发者快速构建一个可运行的智能车位监测系统。
2. 系统架构与技术选型
2.1 整体架构设计
本系统的整体架构分为四个主要模块：
- 视频采集层：通过摄像头或已有监控视频流获取停车场画面。
- 预处理与区域划分层：对图像进行透视变换和ROI（感兴趣区域）提取，定位每个停车位的位置。
- 目标检测层：使用YOLO-v5模型检测图像中的车辆位置。
- 状态判断与输出层：根据车辆是否出现在车位区域内，判定其占用状态，并可视化结果。
该架构具备良好的扩展性和实时性，适用于固定视角下的静态车位分析。
2.2 技术选型依据
在多种目标检测算法中选择YOLO-v5，主要基于以下几点优势：
| 维度 | YOLO-v5优势 |
|---|---|
| 推理速度 | 支持轻量级模型（如yolov5s），可在普通GPU甚至边缘设备上实现实时检测 |
| 易用性 | 提供torch.hub一键加载，无需复杂配置即可调用预训练模型 |
| 预训练支持 | 在COCO数据集上训练良好，能准确识别“car”、“truck”等常见车辆类别 |
| 可定制性 | 支持微调（fine-tuning），便于后续针对特定场景优化 |
| 生态完善 | 官方GitHub项目活跃，社区资源丰富，易于集成 |
此外，借助CSDN平台提供的YOLO-v5镜像环境，开发者可以免去繁琐的依赖安装过程，直接进入开发与测试阶段，极大提升了开发效率。
3. 基于YOLO-v5镜像的环境准备
3.1 镜像简介
该镜像基于官方YOLOv5代码库构建，预装了以下核心组件：
- PyTorch 1.13+（CUDA支持）
- Ultralytics YOLOv5主干代码
- OpenCV、NumPy、Pillow等常用视觉库
- Jupyter Notebook交互式开发环境
用户可通过SSH或Web端Jupyter直接访问开发环境，无需本地配置即可开始实验。
3.2 Jupyter使用方式
登录后可通过浏览器访问Jupyter Notebook界面，进行代码编写与调试。典型路径如下：
http://<your-instance-ip>:8888进入后推荐创建新Notebook，在单元格中输入Python代码并逐段执行。适合用于原型验证和可视化分析。
3.3 SSH连接方式
对于需要长时间运行任务或批量处理视频的场景，建议使用SSH连接服务器终端：
ssh root@<your-instance-ip> -p 22登录后可直接操作文件系统，运行Python脚本或启动后台服务。
3.4 运行Demo验证环境
首先进入YOLOv5项目目录：
cd /root/yolov5/然后执行以下Python代码，验证模型能否正常加载并完成推理：
import torch # Load a YOLOv5 model (options: yolov5n, yolov5s, yolov5m, yolov5l, yolov5x) model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s") # Default: yolov5s # Define the input image source (URL, local file, PIL image, OpenCV frame, numpy array, or list) img = "https://ultralytics.com/images/zidane.jpg" # Example image # Perform inference (handles batching, resizing, normalization automatically) results = model(img) # Process the results (options: .print(), .show(), .save(), .crop(), .pandas()) results.print() # Print results to console results.show() # Display results in a window results.save() # Save results to runs/detect/exp提示：若出现图形界面无法显示的问题，可在保存路径
runs/detect/exp/中查看生成的检测图像。
4. 车位状态识别实现步骤
4.1 视频帧提取与ROI定义
由于停车场通常采用固定广角摄像头俯拍，我们可以通过单应性变换（Homography）将原始图像映射到鸟瞰图平面，进而精确划分每个车位的多边形区域。
假设已获得一段停车场监控视频parking.mp4，首先提取关键帧：
import cv2 cap = cv2.VideoCapture("parking.mp4") ret, frame = cap.read() if ret: cv2.imwrite("reference_frame.jpg", frame) cap.release()接下来手动标注若干个车位的四边形顶点坐标（可用OpenCV绘制工具辅助），存储为字典形式：
parking_spots = { "spot_001": [(100, 200), (150, 200), (145, 240), (105, 235)], "spot_002": [(160, 202), (210, 202), (205, 242), (165, 238)], # ... more spots }4.2 车辆检测与位置匹配
加载YOLO-v5模型并对每一帧进行推理，获取所有车辆的边界框信息：
import torch import cv2 from shapely.geometry import Polygon, Point # 加载模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 读取图像 img_path = 'reference_frame.jpg' frame = cv2.imread(img_path) # 执行推理 results = model(frame) df = results.pandas().xyxy[0] # 获取检测结果DataFrame # 提取车辆检测框中心点 vehicles = [] for _, row in df.iterrows(): if row['name'] in ['car', 'truck', 'bus']: cx = (row['xmin'] + row['xmax']) / 2 cy = (row['ymin'] + row['ymax']) / 2 vehicles.append((cx, cy))4.3 判断车位占用状态
利用几何库shapely判断车辆中心点是否落入某个车位区域内：
status = {} for spot_id, corners in parking_spots.items(): spot_poly = Polygon(corners) occupied = False for (x, y) in vehicles: if spot_poly.contains(Point(x, y)): occupied = True break status[spot_id] = "occupied" if occupied else "free" # 输出结果 for spot, state in status.items(): print(f"{spot}: {state}")4.4 可视化结果
将检测结果叠加回原图，不同颜色标识空闲与占用：
output_frame = frame.copy() for spot_id, corners in parking_spots.items(): pts = np.array(corners, dtype=np.int32).reshape((-1, 1, 2)) color = (0, 255, 0) if status[spot_id] == "free" else (0, 0, 255) # 绿色=空闲，红色=占用 cv2.polylines(output_frame, [pts], isClosed=True, color=color, thickness=2) cv2.imwrite("output_status.jpg", output_frame)最终输出图像清晰展示各车位状态，可用于后续报警、导航或数据统计。
5. 实际挑战与优化建议
5.1 常见问题及应对策略
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 车辆误检或漏检 | 光照变化、遮挡、小目标 | 使用更大模型（如yolov5m）、增加数据增强训练 |
| 车位误判（压线） | 车辆靠近多个车位边界 | 引入IOU阈值判断，或缩小车位检测区域 |
| 多视角干扰 | 摄像头畸变严重 | 校正镜头畸变，结合鸟瞰图投影 |
| 实时性不足 | 视频分辨率过高 | 下采样输入图像，或跳帧处理 |
5.2 性能优化方向
- 模型轻量化：使用
yolov5n或yolov5s模型以提升推理速度。 - 异步处理：采用多线程/多进程方式分离视频解码与模型推理。
- 缓存机制：对静态车位布局做一次初始化，避免重复计算。
- 增量更新：仅当车辆移动较大距离时才重新触发状态判断。
5.3 扩展功能设想
- 历史数据分析：记录每日车位使用率，生成热力图。
- 移动端推送：发现空位时通知附近用户。
- 车牌识别联动：结合OCR实现车位绑定与计费。
- 动态车位分配：根据高峰时段自动调整开放区域。
6. 总结
本文详细介绍了如何利用YOLO-v5深度学习镜像构建一个完整的停车场车位占用状态识别系统。从环境搭建、模型调用、图像处理到状态判断，展示了从理论到实践的全流程实现。
通过CSDN提供的YOLO-v5镜像，开发者可以零配置启动项目，快速验证想法；结合OpenCV与几何分析方法，实现了对固定场景下车位状态的精准识别；并通过代码示例说明了核心逻辑与优化思路。
该系统具有部署简单、响应迅速、可扩展性强等优点，适用于园区、商场、小区等多种封闭式停车场场景。未来可通过引入更多AI模型（如姿态估计、轨迹预测）进一步提升智能化水平。
获取更多AI镜像
想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。