基于YOLOv5的停车位检测系统
项目简介
本项目提供了一个基于YOLOv5的停车位检测系统，该系统结合了深度学习技术和清新UI设计，旨在实现露天停车场车位的智能化管理。系统能够实时监测和识别停车位是否被占用，从而提高停车场的利用效率，减少车主的停车等待时间。
主要功能
- 实时监测：系统能够实时监测停车场内的停车位状态。
- 精准识别：通过深度学习技术，精准识别车位是否被占用。
- UI界面：提供清新简洁的用户界面，支持图片、视频和摄像头的识别检测。
- 数据集：包含训练数据集，支持用户自行训练和优化模型。
系统特点
- 高效性：基于YOLOv5算法，具有较高的检测速度和准确性。
- 智能化：系统能够主动发现监控区域内的空闲停车位情况，减少人工成本。
- 易用性：提供完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。
使用说明
- 环境配置：请按照requirements.txt配置Python依赖包的版本，Python版本：3.8。
- 运行界面：主程序为runMain.py和LoginUI.py，测试图片脚本为testPicture.py，测试视频脚本为testVideo.py。
- 数据集：包含训练数据集8690张图片，验证集2483张图像，测试集1242张图像，共计12415张图片。
资源文件
- 完整代码：包含系统实现的所有Python代码。
- UI文件：包含系统界面的设计文件。
- 测试图片和视频：提供用于测试的图片和视频文件。
- 训练数据集：包含用于训练和验证的停车位数据集。
致谢
感谢CSDN博主思绪无限提供的详细教程和资源，本项目在其实现基础上进行了整理和优化。
联系我们
如有任何问题或建议，欢迎通过以下方式联系我们：
- 邮箱：example@example.com
- 电话：123-456-7890
希望本项目能够帮助您更好地理解和应用基于YOLOv5的停车位检测技术。