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【车位检测】利用计算机视觉技术进行停车场空位识别（含MATLAB代码）.zip

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简介：
本资源提供了一个基于计算机视觉技术的停车场车位检测方案，包含详细的MATLAB代码和教程，帮助用户实现智能停车引导系统。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示内容的介绍可以在主页中搜索博客找到更多信息。 4. 适合人群：本科和硕士等科研学习使用。 5. 博客介绍：热爱科研工作的MATLAB仿真开发者，致力于技术与个人修养同步提升。有合作意向者可以私信联系。

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  • 【车位检测】利用计算机视觉技术进行停车场空位识别（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供了一个基于计算机视觉技术的停车场车位检测方案，包含详细的MATLAB代码和教程，帮助用户实现智能停车引导系统。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示内容的介绍可以在主页中搜索博客找到更多信息。 4. 适合人群：本科和硕士等科研学习使用。 5. 博客介绍：热爱科研工作的MATLAB仿真开发者，致力于技术与个人修养同步提升。有合作意向者可以私信联系。
     
  • 《目标检测》停车场空位识别数据集
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    本数据集专注于停车场空位识别，包含大量车辆停放及空置区域标注图像，旨在推动智能交通系统中目标检测技术的发展与应用。 该数据集包含YOLO与VOC格式的停车场空位识别内容，适用于多种模型训练如YOLO系列、Faster R-CNN 和 SSD 等。它包括两个类别：space-empty（停车位为空）和 space-occupied（停车位被占用）。文件中包含了图片、txt 标签以及指定类别的yaml 文件，并且还包括了xml标签。数据集已经将图片和txt标签划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9 和 YOLOv10等算法的训练。 由于资源超过1G，已上传至百度网盘，并提供了永久有效的链接。
     
  • 停车场车位识别的OpenCV源代码
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    本项目提供基于OpenCV库实现的停车场车位检测源代码，采用图像处理技术自动识别空闲停车位，提高停车效率和管理便捷性。 使用OpenCV对停车场剩余车位数量进行识别的代码示例适合初学者学习，并且不包含类或函数定义。详细内容可以参考相关博文中的介绍。
     
  • 基于深度学习的停车位识别系统运用计算机视觉技术自动检测与监控停车位状态 - 地平线
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    地平线开发的基于深度学习的停车位识别系统利用先进的计算机视觉技术，能够实时准确地监测和分析停车场内各车位的状态信息。 基于深度学习的停车位识别系统利用计算机视觉技术自动检测并监控停车场内车位的占用情况。该系统通过安装在停车场内的摄像头捕捉图像数据，并将这些数据输入到经过训练的深度学习模型中进行分析处理，以识别出图片中的各个停车位置及其状态（是否被车辆占据）。这种技术的应用不仅提升了停车位使用的效率和便利性，还减少了驾驶者寻找空闲车位的时间。此外，该系统还可以集成进智能交通管理系统内，在线实时更新停车场内的可用车位信息，并为用户提供最新的导航建议或通知服务。深度学习模型的训练需要大量的图像样本数据集作为基础资料来源，这些图片素材必须经过详细的人工标注过程来明确标识出每个停车位的具体位置和当前状态（空闲/占用），从而确保算法能够准确地进行识别操作。
     
  • 【图像识别】利用计算机视觉技术进行红绿灯识别的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于Matlab实现的图像识别程序，专注于通过计算机视觉技术自动识别交通信号灯（红绿灯）。该代码集成了图像处理和机器学习算法，能够有效提取并分析视频或图片中的红绿灯信息，适用于智能驾驶、交通安全研究等领域。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 【果蔬识别】利用计算机视觉技术进行果蔬识别（附带Matlab代码）.zip
    优质
    本资源提供了一种基于计算机视觉技术的果蔬识别方法，并附带了详细的Matlab实现代码。适用于科研和学习参考。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划和无人机等多种领域的Matlab仿真。
     
  • 利用Matlab进行单目视觉停车位标志线检测及自动泊车算法实现（含源码与数据）.rar
    优质
    本资源提供基于MATLAB的单目视觉停车位标志线检测技术及其在自动泊车系统中的应用，包含详细源代码和实验数据。 1. 资源内容：基于Matlab实现自动泊车（垂直泊车）仿真源码。 2. 代码特点：参数化编程、便于调整的参数设置、清晰的编程思路及详细的注释。 3. 适用对象：此资源适合计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生在课程设计、期末作业或毕业设计中使用。 4. 更多相关仿真源码和数据集可以自行寻找所需内容进行下载。 5. 作者介绍：一位资深算法工程师，在某大型企业工作，拥有十年的Matlab、Python、C/C++及Java编程经验，并且擅长于YOLO算法仿真实验。其专业技能涵盖计算机视觉、目标检测模型设计与优化、神经网络预测技术、信号处理方法以及智能控制和路径规划等领域内的多种仿真研究项目。 该资源为需要进行相关领域学习或研究的学生提供了有价值的参考材料，同时也展示了作者丰富的实践经验和技术能力。
     
  • Python停车场车位识别项目实战，含视频和源码
    优质
    本项目通过Python实现智能停车场车位状态自动识别系统，包含详细代码与操作视频教程，适合初学者实践学习。 Python停车场车位识别项目实战及视频教程提供了一系列实用的指导和源码分享，帮助开发者快速上手实现智能停车系统功能。
     
  • 基于OpenCV的停车场车位识别（含完整Python代码）
    优质
    本项目采用OpenCV库开发，实现自动检测与计数停车场内空余车位的功能，并提供完整的Python代码供学习参考。 本段落介绍了基于OpenCV的停车场车位识别系统，该系统能够自动识别停车场内的空闲车位并提供实时信息。文章首先概述了车位识别技术的重要性，尤其是在城市停车管理中，它能够提高停车效率和减少交通拥堵。接着详细阐述了系统的运作原理，包括图像采集、车位标记检测、车位状态识别和信息输出。文中还介绍了如何使用OpenCV进行图像预处理、颜色分割、轮廓检测及形态学操作来实现对车位与车辆的识别。最后提供了一个简单的车位识别流程示例，涵盖车位定位、车辆检测以及更新车位占用状况，并解释了代码的关键部分，如利用OpenCV执行图像处理和逻辑判断以确定车位状态。 该技术在智能交通系统和城市停车管理中具有广泛应用前景：商业停车场可以使用此技术帮助驾驶员迅速找到空闲停车位，减少寻找时间并降低车流；居民区则可监控车位的使用情况，防止非法占用。对于大型活动或节假日等特定时期，此类识别系统还能提前规划好停车区域以优化交通流量。此外，结合移动支付和智能导航服务后，可以实现自动计费及导航功能。 本段落旨在提供一个基于OpenCV技术框架下的停车场车位管理系统方案，帮助管理者快速部署并实施智能化的停车解决方案。