一种基于YOLOV8的停车场视觉目标检测系统和方法技术方案

本发明专利技术提供一种基于YOLOV8的停车场视觉目标检测系统，所述系统包括：图像获取模块、图像预处理模块、YOLOV8检测模块、输出模块。所述图像获取模块用于获取停车场区域的监控图像；所述图像预处理模块用于对获取的图像进行尺寸归一化、像素归一化等预处理操作；所述YOLOV8检测模块用于采用YOLOV8算法对预处理后的图像进行目标检测，输出生成目标信息；所述输出模块用于将检测结果输出到停车场管理系统，辅助车位引导、车流统计等应用。将YOLOV8目标检测方法与停车场管理业务流程进行深度融合,形成了一套完整的、实时的、智能化的停车场监管解决方案。与传统的人工巡检和定点监控相比,该方法可以大幅提高停车场的管理效率,节约人力成本,改善车主的停车体验。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉和人工智能领域，具体涉及一种基于yolov8的停车场视觉目标检测系统和方法。其中，yolov8算法作为当前最先进的目标检测算法之一，在本专利中起到了关键的作用，用于从复杂停车场环境中快速、准确地检测出车辆、车位、行人目标。

技术介绍

1、在现代城市生活中，停车场是人们日常生活中不可或缺的场所。然而，传统的停车场管理方式通常依赖人工巡查或简单的视频监控，效率低下，车位利用率不高，给管理者和驾驶员都带来了诸多不便。因此，开发一套智能、高效的停车场视觉感知系统，对提升停车场的管理效率和用户体验具有重要意义。

2、在国内，早期的停车场视觉检测主要采用传统的机器视觉方法，如基于背景建模的前景提取、基于边缘检测的车位线识别等；近年来，以卷积神经网络(cnn)为代表的目标检测算法已经在多个领域取得了广泛应用，为智能停车场的视觉感知提供了新的技术路线。但是，现有的通用目标检测算法在应对停车场特定场景时，仍然存在检测精度不高、小目标漏检、恶劣天气下鲁棒性差等问题，难以完全满足实际应用的需求。

3、综上所述，可知国内外已经在面向本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于YOLOV8的停车场视觉目标检测系统，其特征在于，所述系统包括：图像获取模块、图像预处理模块、YOLOV8检测模块、输出模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于YOLOV8的停车场视觉目标检测系统，其特征在于，所述目标包括车位、车辆、行人中的一种或其组合。

3.根据权利要求1所述的一种基于YOLOV8的停车场视觉目标检测系统，其特征在于，所述目标信息包括检测目标的类别信息、位置信息、置信度信息中的一种或其组合。

4.根据权利要求1所述的一种基于YOLOV8的停车场视觉目标检测系统，其特征在于，所述图像获取模块用于将获取到的监控视频信息中的每...

【技术特征摘要】

1.一种基于yolov8的停车场视觉目标检测系统，其特征在于，所述系统包括：图像获取模块、图像预处理模块、yolov8检测模块、输出模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于yolov8的停车场视觉目标检测系统，其特征在于，所述目标包括车位、车辆、行人中的一种或其组合。

3.根据权利要求1所述的一种基于yolov8的停车场视觉目标检测系统，其特征在于，所述目标信息包括检测目标的类别信息、位置信息、置信度信息中的一种或其组合。

4.根据权利要求1所述的一种基于yolov8的停车场视觉目标检测系统，其特征在于，所述图像获取模块用于将获取到的监控视频信息中的每一帧的图像信息作为停车场区域的原始图像。

5.根据权利要求1所述的一种基于yolov8的停车场视觉目标检测系统，其特征在于，所述图像预处理模块用于对获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈佳佳，施美，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：