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基于Python和PyQt5的目标检测停车场空位项目

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简介：
本项目运用Python及PyQt5框架开发，结合目标检测技术，旨在实现智能识别与显示停车场内可用停车位的功能，提升停车效率。 停车场空位检测项目 以下是测试视频地址： （由于要求去除了链接，请参考相关文档或通知中的指示获取详细信息） 实际重写时只保留主要内容： 停车场空位检测项目的相关信息已经准备好了，包括相关的测试视频供进一步分析和研究使用。

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  • 基于Python和PyQt5的目标检测停车场空位项目
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    本项目运用Python及PyQt5框架开发，结合目标检测技术，旨在实现智能识别与显示停车场内可用停车位的功能，提升停车效率。 停车场空位检测项目 以下是测试视频地址： （由于要求去除了链接，请参考相关文档或通知中的指示获取详细信息） 实际重写时只保留主要内容： 停车场空位检测项目的相关信息已经准备好了，包括相关的测试视频供进一步分析和研究使用。
     
  • 《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。
     
  • Python停车场车位识别项目实战，含视频和源码
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    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SpringBoot和Vue的智能停车场系统项目
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    本项目为一个基于Spring Boot与Vue.js技术栈开发的智能停车管理系统，旨在通过现代化的技术手段优化停车场管理流程，提升用户体验。 智能停车场管理平台提供科学计费功能，并支持多种灵活切换的计费方案，在商场、小区及各种类型的停车场场景下均可适用。此外，该系统还具备无人值守的特点，通过云端控制实现无岗亭模式下的车辆自主进出，从而有效降低人工成本。 一、开源项目简介 该项目基于 SpringBoot + Vue 构建了智能停车场管理系统。 二、开源协议 本项目采用MIT开源许可协议进行发布和分发。 三、界面展示 演示图（注：此处应插入相关图片以供参考）四、功能概述 1. 内置功能包括： - 系统管理：涵盖角色管理、接口管理和系统菜单的配置，以及全局设置等模块； - 账号管理：涉及用户信息维护和合作单位资料处理等功能； - 系统监控：提供监控大屏展示及日志查看服务； - 财务管理：包括订单列表查询与统计分析功能； - 停车记录：用于保存并检索车辆进出时间等数据； - 车辆管理：对停车场内所有登记过的机动车进行分类管理和追踪定位； - 车牌识别：利用先进的图像处理技术实现车牌号码自动读取和验证； - 停车场管理：负责统筹安排各处停车设施资源，确保高效运营。 2. 特点 - 科学计费与灵活切换的多种收费模式适应不同场所需求。 - 商户放行功能允许合作商家通过配套的应用程序控制临时停放车辆的通行权限，增强安全性。 - 无人值守设计使停车场能够实现全天候自动化运作，减少人力投入。 - 应急开闸机制确保在紧急情况下管理员无需亲自到场即可迅速处理问题。
     
  • 基于Yolov5和PyQt5的火灾检测系统项目
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    本项目开发了一种结合YOLOv5与PyQt5技术的火灾检测系统，旨在提供高效、实时的火情监控解决方案。 基于yolov5与PyQt5的火灾检测项目。该项目结合了先进的目标检测算法YOLOv5以及跨平台图形用户界面库PyQt5，旨在实现高效、准确的火灾实时监测系统。通过利用YOLOv5强大的图像识别能力及PyQt5便捷的人机交互设计，本项目能够迅速响应并及时通知相关管理人员进行处理，从而有效预防和减少因火灾带来的损失与危害。
     
  • 基于Yolov5和PyQt5的水果目标检测系统
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    本项目开发了一个结合Yolov5与PyQt5技术的水果目标检测系统，旨在实现高效、准确地识别图像中的各类水果。通过深度学习模型优化及用户界面设计提升用户体验。 基于YOLOv5与PyQt5实现的水果目标检测系统。
     
  • 基于深度学习的YOLO车辆和行人目标检测项目
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    本项目采用深度学习技术，运用YOLO算法进行高效、实时的车辆与行人目标检测，旨在提升智能交通系统及安防监控领域的识别精度与速度。 ### 内容概要 本项目采用YOLO（You Only Look Once）深度学习框架，专注于车辆与行人的实时目标检测。通过大量标注数据训练模型，使其能够在各种环境中准确识别并定位目标。此系统适用于智能交通管理、安防监控等领域，提升公共安全和交通效率。 ### 适用人群 适合机器学习爱好者、计算机视觉工程师及科研人员。对于希望深入了解YOLO算法在实际场景中应用的学生和专业人士尤为有用。 ### 运行教程 首先确保环境配置正确，并安装必要的Python库和工具。接着准备高质量的车辆与行人图像数据集并将其转换为YOLO格式。使用这些数据训练YOLO模型，期间调整超参数以优化性能。训练完成后，在测试集上评估模型准确性。最后将模型部署到实际应用场景中，如视频流分析平台，并持续收集反馈，迭代改进模型以适应更多样化的检测需求。
     
  • 基于Python及PyQT5的超声波检测目标定位系统源代码.zip
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    本资源提供了一个使用Python和PyQT5开发的超声波检测目标定位系统的完整源代码，适用于学习与研究。 一、基本概念 1. 什么是目标检测？ 目标检测的任务是识别图像中的所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别及位置，这是计算机视觉领域的重要问题之一。由于各种因素如光照变化或遮挡的影响，使得不同外观、形状和姿态的物体难以被准确地定位与分类。 在计算机视觉中处理图像时主要有四大类任务： - 分类：识别图片中的对象属于哪一类。 - 定位：确定目标的具体位置在哪里。 - 检测：同时完成对目标的位置判定及类别确认的任务。 - 分割：将每个像素分配给相应的物体或场景。 因此，可以说目标检测结合了分类和定位的双重挑战。 2. 目标检测的核心问题 （1）识别图像中对象属于哪个特定种类； （2）确定目标在图片中的确切位置； （3）处理不同大小的目标物； （4）应对各种形状变化的对象形态； 3. 基于深度学习的目标检测算法分类： 主要分为Two Stage和One Stage两种类型。 1) Two Stage 首先生成候选区域，然后利用卷积神经网络进行目标的识别与定位。 典型代表：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN及R-FCN等。 2) One Stage 直接从特征图中预测物体类别和位置信息而无需先生成候选区域。 常见算法有OverFeat，YOLOv1至v3版本，SSD以及RetinaNet等等； 4. 目标检测的应用场景： 包括但不限于人脸、行人及车辆的识别技术，在安防监控系统中的应用（如智能门禁）、交通管理与自动驾驶等领域均有广泛应用。 二、目标检测原理 目前的目标检测方法主要分为两大类：基于区域提议的方法(以RCNN为代表)和不依赖于候选框直接预测物体位置类别的一体化模型(YOLO系列)，以及后来结合两者优点的SSD算法等。 1. 候选区域产生： 大多数技术都会涉及如何生成边界框。目前获取这些候选边界的常用手段是通过图像分割与合并操作来完成。 滑动窗口方法是最直观的理解方式，它通过对输入图片以不同尺寸进行遍历扫描，并应用预先训练好的分类器对每个小窗内的内容做出判断；如果某块区域被判定为具有高概率的目标，则认为检测成功。经过一系列处理后会得到最终的物体位置信息。 尽管滑动窗口方法易于理解但效率较低，因此需要不断优化改进以满足实时性的需求。
     
  • 停车场项目安卓版本
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    停车场项目安卓版本是一款专为安卓设备设计的停车管理应用，旨在提供便捷的停车导航、缴费及车位查询服务，让驾驶者轻松应对城市复杂交通环境。 停车场APP提供以下功能：手机短信验证注册、查询搜索停车场位置信息、车位搜索查找、车位预测、停车服务、缴费及缴费查询，并支持充值操作。