# 停车场空车位检测数据集（3000张图片已划分）[目标检测]

在城市交通管理与智慧停车建设快速发展的当下，如何高效、精准地识别停车场空车位已成为智慧城市重要课题。为了支持研究者和工程团队训练高性能停车检测模型，我们构建了**停车场空车位检测数据集**，专为目标检测任务优化设计。

本数据集共包含 **3000 张图像**，覆盖多场景、多角度、多时间段真实停车场情况，为 AI 模型提供充分的学习样本。

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## 数据集概述

| 属性   | 内容                     |
| ---- | ---------------------- |
| 图像总数 | 3000 张                 |
| 任务类型 | 目标检测（Object Detection） |
| 标注格式 | YOLO 标注格式              |
| 类别数量 | 2                      |
| 数据划分 | Train / Valid / Test   |

类别定义：

| 类别 ID | 类别名称 | 说明              |
| ----- | ---- | --------------- |
| 0     | 已停车辆 | 停在车位内或占用停车区域的车辆 |
| 1     | 空车位  | 可停放车辆的位置        |

路径结构如下：

```
main/datasets
├── train/images
├── train/labels
├── valid/images
├── valid/labels
├── test/images
└── test/labels
```

数据划分遵循机器视觉训练标准：

* **训练集 Train**：约 70%
* **验证集 Valid**：约 20%
* **测试集 Test**：约 10%

确保模型训练与泛化性能稳定可靠。

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## 数据集下载

> [https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/155136418](https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/155136418)



停车场空车位检测数据集 本数据集用于训练和验证停车场空车位检测模型，共包含 3000 张图像，覆盖多种光照、天气和视角场景。 
任务目标：识别停车场中的已停车辆与空车位 
类别数量（nc）：2 
0: 已停车辆 
1: 空车位 

## 背景

随着机动车数量持续上涨，停车难已成为城市治理中的突出矛盾。典型痛点包括：

* 🚗 **车位资源不透明**：驾驶员无法快速判断目的地是否有空位
* 🕒 **寻找车位耗时长**：造成道路拥堵、油耗浪费和时间成本增加
* 🎯 **停车场管理效率低**：传统人工巡查或地磁感应方式成本高、易失效
* 📉 **数据缺失**：缺乏对空车位数量和利用率的实时统计能力

为解决这些挑战，智慧停车系统逐渐引入 AI 视觉技术，通过摄像头实时识别停车位状态，从而实现：

* 车流引导
* 空车位导航
* 资源最大化利用
* 自动化计费与监控

📌 在系统构建中，**空车位识别准确性**是核心能力，但训练一个效果可靠的模型需要大量高质量的数据。尤其是：

* 夜间光照差
* 阴影、雨天、地面反光导致误判
* 车辆形态多样、大小差异明显
* 停车线模糊、遮挡、倾斜视角等困难场景

因此，本数据集旨在提供真实环境采集样本，提升模型对复杂场景的适应能力，助力 AI 停车检测系统落地应用。

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## 数据集详情

为了提升模型适应性，图像采集覆盖多种实际环境因素：

📍 **场景多样性**

* 地上停车场 / 地下车库
* 商场、写字楼、医院、小区等多业态场景
* 密集停车区、分散停车区、多层停车结构

📷 **摄像机视角差异**

* 俯视摄像头
* 倾斜监控视角
* 远距离与近距离拍摄覆盖

🌗 **光照与天气影响**

* 正午强光、阴影重叠
* 夜间低照度场景（含强光灯与噪点）
* 阴天、雨天路面反光干扰

🅿️ **停车位标识差异**

* 白色、黄色、虚线、磨损线条
* 多车型尺寸兼容
* 包含残障车位、电动桩车位

🎯 **复杂遮挡场景纳入标注**：

* 植被遮挡、其他车辆部分覆盖
* 行人经过场景
* 停车位部分挡住但仍判断为可用

> 以上多维度采样，确保模型能在真实部署中泛化良好。

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## 适用场景

该数据集适用于多种 AI 应用方向：

| 场景       | 使用示例          |
| -------- | ------------- |
| 智慧停车系统   | 实时车位识别与空位导航   |
| 智慧交通管理   | 统计停车资源数据，缓解拥堵 |
| 云端停车分析平台 | 历史车位占用率分析与预测  |
| 智能车场设备   | 摄像头+边缘设备实时检测  |
| 自动驾驶停车场景 | 自主泊车空位识别      |

此外，还可用于科研方向，例如：

* 小目标识别优化
* 遮挡场景重识别算法
* 多任务融合：车位分割 + 车位状态分类
* 低照度视觉增强与鲁棒性提升

---

## 目标检测

本数据集默认支持 YOLOv5/YOLOv8 等目标检测框架，可直接启用训练。

示例（YOLOv8）：

```bash
yolo train model=yolov8s.pt data=main/datasets/data.yaml epochs=200 imgsz=640 batch=16
```

验证 & 推理：

```bash
yolo val model=runs/train/exp/weights/best.pt data=main/datasets/data.yaml
yolo predict model=runs/train/exp/weights/best.pt source=parking.mp4
```

为实现生产部署，可进一步：

* 将模型量化与剪枝，以适配边缘设备（如 NVIDIA Jetson / 海康摄像头）
* 联合车位线检测进行几何关系增强，降低误识别
* 融合 Kalman Filter/SORT 进行车位状态跟踪

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## 结语

停车场空车位检测是智慧城市构建的重要一环。相比传统传感器方案，AI 视觉方案具有：

✔ 成本可控
✔ 部署灵活
✔ 信息丰富（提供车辆类型、占位区域等更多数据）
✔ 可快速规模化升级

本数据集提供扎实的数据基础，使研究者与企业可快速构建并优化停车检测模型，助力：

* 提升停车效率
* 降低管理成本
* 减少道路拥堵
* 推动城市交通系统全链路智能化

未来我们将继续：

* 扩张至 10,000+ 张图像的数据规模
* 增加夜间监控、雨雪天气等困难样本
* 加入停车位语义分割、多模态标注等能力

如你有模型训练支持、工程部署合作或数据补充需求，欢迎随时交流，共同推动智慧停车技术落地，让 AI 让城市更通畅 🚀


在城市交通管理与智慧停车建设快速发展的当下，如何高效、精准地识别停车场空车位已成为智慧城市重要课题。为了支持研究者和工程团队训练高性能停车检测模型，我们构建了停车场空车位检测数据集，专为目标检测任务优化设计。

停车场空车位检测数据集（3000张图片已划分）[目标检测]

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停车场空车位检测数据集包含3000张图像，支持目标检测任务，标注格式为YOLO，覆盖多场景、多角度真实停车场景，适用于智慧停车系统开发。数据集已划分训练集、验证集和测试集，助力AI模型高效识别空车位与已停车辆状态。

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