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1、研究背景
随着城市化进程加速推进，机动车保有量持续增长，城市停车资源紧张与停车管理效率低下的矛盾日益凸显。传统的人工巡查方式不仅耗费大量人力资源，且存在检测滞后、信息更新不及时等问题，难以满足现代智慧停车场对实时性和准确性的要求。与此同时，计算机视觉技术特别是深度学习目标检测算法取得了突破性进展，YOLOv8作为当前先进的目标检测模型，在检测精度和推理速度方面表现优异，为停车位状态自动识别提供了可靠的技术支撑。在此背景下，开发一套基于YOLOv8的智能化停车位检测系统，将计算机视觉技术与停车场管理业务深度融合，通过自动化手段解决人工管理弊端，成为提升城市交通智能化水平、缓解停车难题的迫切需求。
2、研究目的和意义
本系统旨在构建一个功能完善、操作便捷的停车位智能检测平台，通过集成YOLOv8深度学习模型实现对停车场图像和视频的自动分析，准确识别停车位占用状态。系统支持图片批量上传与视频流实时检测两种模式，用户可根据实际需求灵活选择检测方式，并通过可视化界面调节置信度阈值与NMS阈值以优化检测效果。开发目的还包括建立完整的检测历史档案管理体系，实现检测结果的持久化存储与追溯查询，为停车场运营数据分析提供基础。通过该系统的应用，期望大幅降低人工巡检成本，提高停车位状态检测的实时性和准确率，为停车场管理者提供科学决策依据，同时为车主提供准确的空闲车位信息导航服务。
本系统的研发具有重要的理论价值与实际应用意义。在学术研究层面，系统探索了YOLOv8算法在特定垂直场景下的优化应用，为计算机视觉技术在智慧交通领域的落地提供了实践参考，丰富了目标检测算法在停车场环境下的应用案例。在实际应用层面，系统能够有效提升停车场智能化管理水平，通过自动化检测减少人工干预，降低运营成本，提高车位周转率。系统提供的可视化检测界面与历史数据管理功能，使管理人员能够直观掌握停车场运行状态，基于历史数据进行车位使用规律分析，优化停车场资源配置。该系统的推广有助于推动智慧城市建设，缓解城市停车难问题，提升市民出行体验，对促进智能交通产业发展具有积极的示范带动作用。
3、系统研究内容
系统开发围绕前端展示、智能检测与后台管理三大核心模块展开。前端界面采用现代化UI设计，包含系统首页、停车位检测、检测历史与个人中心等导航模块，其中检测页面支持图片与视频两种检测模式切换，提供拖拽上传功能，允许用户同时上传最多5张图片或单个视频文件，并配备置信度阈值与NMS阈值调节滑块以满足不同精度需求。智能检测模块基于YOLOv8算法实现，能够对上传的媒体文件进行自动分析，在图像中标注停车位边界框并显示占用状态标签，检测结果以左右对比形式呈现，左侧展示原图或原视频，右侧展示带检测框的渲染结果，同时统计并显示检测到的目标总数。后台管理系统面向管理员用户，提供用户管理、检测历史管理等功能，支持查看历史检测记录列表，展示原始文件与结果预览图，提供查看详情与删除记录等操作，并配备分页功能以优化大数据量下的浏览体验。
4、系统页面设计
5、参考文献
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6、核心代码
# 初始化Flask应用与YOLOv8模型
app = Flask(__name__)
model = YOLO('best.pt') # 加载预训练的停车位检测模型
# 配置参数
CONF_THRESHOLD = 0.4 # 默认置信度阈值
NMS_THRESHOLD = 0.5 # 默认NMS阈值
ALLOWED_EXTENSIONS = {'png', 'jpg', 'jpeg', 'mp4', 'avi'}
def allowed_file(filename):
"""验证文件格式是否支持"""
return '.' in filename and filename.rsplit('.', 1)[1].lower() in ALLOWED_EXTENSIONS
def detect_parking_space(image_path, conf_thres=0.4, nms_thres=0.5):
"""
核心检测函数：对输入图像进行停车位状态检测
参数：
image_path: 输入图像路径
conf_thres: 置信度阈值，过滤低置信度检测结果
nms_thres: NMS阈值，去除重叠检测框
返回：
annotated_frame: 标注后的图像数组
detection_count: 检测到的停车位总数
empty_count: 空闲车位数量
occupied_count: 占用车位数量
"""
# 读取图像并进行YOLOv8推理
frame = cv2.imread(image_path)
results = model(frame, conf=conf_thres, iou=nms_thres)
detection_count = 0
empty_count = 0
occupied_count = 0
# 解析检测结果并在图像上绘制边界框
for result in results:
boxes = result.boxes
for box in boxes:
x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])
conf = float(box.conf[0])
cls = int(box.cls[0])
class_name = model.names[cls]
# 根据类别设置不同颜色：空闲为绿色，占用为红色
color = (0, 255, 0) if class_name == 'space-empty' else (0, 0, 255)
if class_name == 'space-empty':
empty_count += 1
else:
occupied_count += 1
# 绘制检测框与标签
cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)
label = f"{class_name} {conf:.2f}"
cv2.putText(frame, label, (x1, y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, color, 2)
detection_count += 1
return frame, detection_count, empty_count, occupied_count
@app.route('/api/detect/image', methods=['POST'])
def detect_image():
"""
图片检测API接口：接收前端上传的图片文件，返回检测结果与统计信息
支持批量上传（最多5张），单文件大小限制3MB
"""
if 'files' not in request.files:
return jsonify({'error': '未检测到上传文件'}), 400
files = request.files.getlist('files')
conf_thres = float(request.form.get('conf_threshold', CONF_THRESHOLD))
nms_thres = float(request.form.get('nms_threshold', NMS_THRESHOLD))
results_list = []
# 遍历处理每张上传的图片
for file in files:
if file and allowed_file(file.filename):
filename = secure_filename(file.filename)
filepath = os.path.join('uploads', filename)
file.save(filepath)
# 执行停车位检测
annotated_img, total, empty, occupied = detect_parking_space(filepath, conf_thres, nms_thres)
# 将标注后的图像转换为Base64编码返回前端
_, buffer = cv2.imencode('.jpg', annotated_img)
img_base64 = base64.b64encode(buffer).decode('utf-8')
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