基于YOLOv5的停车位检测系统（清新UI+深度学习+训练数据集）

Posted 2023-03-29 思绪无限

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了基于YOLOv5的停车位检测系统（清新UI+深度学习+训练数据集）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

摘要：基于YOLOv5的停车位检测系统用于露天停车场车位检测，应用深度学习技术检测停车位是否占用，以辅助停车场对车位进行智能化管理。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下：

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基于深度学习的停车位检测系统演示与介绍

前言

停车位检测系统是指利用计算机视觉技术对停车场内的停车位进行实时监测和识别，以便为车主提供及时准确的空余停车位信息。停车位检测系统主要包括两个主要组成部分：硬件和软件。硬件方面，停车位检测系统需要使用摄像头或传感器等设备对停车场进行实时监测，以获取停车位的状态信息。软件方面，停车位检测系统需要使用计算机视觉技术对摄像头或传感器拍摄的图像进行分析和处理，以实现停车位的检测和识别。停车位检测系统的主要功能包括实时监测停车场内的停车位，精准识别车位状态，即刻提供车位空余信息，提高停车场的利用效率，减少车主的停车等待时间，缓解停车位紧张问题，改善城市停车环境，提高城市交通管理水平等。停车位检测系统在智慧城市建设、交通管理、商业运营等领域具有广泛的应用前景。同时，停车位检测系统还可以结合车辆管理系统、支付系统等其他系统，实现更加智能化的停车场管理和服务。

停车位检测系统基于机器视觉深度学习技术能够实现无人值守的不间断工作，并且系统可以主动发现监控区域内的空闲停车位情况；极大的节约了人员成本，提高了工作效率。这里给出博主设计的软件界面，同款的简约风，功能也可以满足图片、视频和摄像头的识别检测，希望大家可以喜欢，初始界面如下图：

检测系统的界面截图（点击图片可放大）如下图，可识别画面中存在的多个停车位，也可开启摄像头或视频检测：

详细的功能演示效果参见博主的B站视频或下一节的动图演示，觉得不错的朋友敬请点赞、关注加收藏！系统UI界面的设计工作量较大，界面美化更需仔细雕琢，大家有任何建议或意见和可在下方评论交流。

1. 效果演示

首先我们还是通过动图看一下识别的效果，系统主要实现的功能是对图片、视频和摄像头画面中的停车位进行识别，识别的结果可视化显示在界面和图像中，另外提供多个目标的显示选择功能，演示效果如下。

（一）用户注册登录界面

这里设计了一个登录界面，可以注册账号和密码，然后进行登录。界面还是参考了当前流行的UI设计，左侧是一个LOGO图，右侧输入账号、密码、验证码等等。

（二）选择图片识别

系统允许选择图片文件进行识别，点击图片选择按钮图标选择图片后，显示所有停车位识别的结果，可通过下拉选框查看单个停车位的结果。本功能的界面展示如下图所示：

（三）视频识别效果展示

很多时候我们需要识别一段视频，这里设计了视频选择功能。点击视频按钮可选择待检测的视频，系统会自动解析视频逐帧识别停车位，并将结果记录在右下角表格中，效果如下图所示：

2. 停车位数据集及训练

这里我们使用的停车位识别数据集，包含训练数据集8690张图片，验证集2483张图像，测试集1242张图像，共计12415张图片。以下是部分数据文件及对应标注情况：

每张图像均提供了图像类标记信息，图像中停车位的bounding box，停车位的关键part信息，以及停车位的属性信息，数据集并解压后得到如下的图片。

数据集中标签的分布如下图所示，两类标签（车位占用、与车位空出）的比例整体接近。

如图所示，这是我们需要的准备环节，首先要安装Yolov5的依赖库，配置一个Python3.8然后按照requirements.txt里面的依赖装环境就可以运行了。

#请按照给定的python版本配置环境，否则可能会因依赖不兼容而出错
conda create -n env_rec python=3.8
#激活环境
activate env_rec
#使用pip安装所需的以来，可通过requirement.txt
pip install -r requirements.txt

如果使用离线依赖安装包，可以将最后一步的pip安装命令改为以下代码：

pip install -r requirements.txt --no-index --find-links=./mylib/

作为YOLO系列的完善版本，YOLOv5优越的灵活性使得它可以方便地快速部署在车辆硬件侧。YOLOv5包含YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l, YOLOv5x。

YOLOv5s是YOLO系列中最小的版本，由于其内存大小为14.10M，更适合部署在车载移动硬件平台上，但其识别精度不能满足准确高效识别的要求，尤其是对小目标的识别。

YOLOv5的基本框架可以分为4个部分:Input、Backbone、Neck和Prediction。

Input部分通过拼接数据增强来丰富数据集，对硬件设备要求低，计算成本低。但是，这会导致数据集中原有的小目标变小，导致模型的泛化性能下降。

Backbone部分主要由CSP模块组成，通过CSPDarknet53进行特征提取。

在Neck中使用FPN和路径聚合网络(PANet)来聚合该阶段的图像特征。最后，网络进行目标预测并通过预测输出。

以上就是yolov5项目代码的整体介绍。我们训练和测试自己的数据集基本就是利用到如上的代码。

以上就是YOLOv5的整体介绍，接下来进行训练。本项目使用Yolov5训练了一个海上船舶目标检测模型，在笔记本的3070显卡下训练了300 epoch，训练集和验证集上损失、精确率、召回率、mAP的变化图：

在深度学习中，我们通常通过损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。而YOLOv5训练时主要包含三个方面的损失：矩形框损失(box_loss)、置信度损失（obj_loss）和分类损失(cls_loss)，在训练结束后，我们也可以在logs目录下找到生成对若干训练过程统计图。下图为博主训练停车位识别的模型的训练图和曲线图。

一般我们会接触到两个指标，分别是召回率recall和精度precision，两个指标p和r都是简单地从一个角度来判断模型的好坏，均是介于0到1之间的数值，其中接近于1表示模型的性能越好，接近于0表示模型的性能越差，为了综合评价目标检测的性能，一般采用均值平均密度map来进一步评估模型的好坏。我们通过设定不同的置信度的阈值，可以得到在模型在不同的阈值下所计算出的p值和r值，一般情况下，p值和r值是负相关的，绘制出来可以得到如下图所示的曲线，其中曲线的面积我们称AP，目标检测模型中每种目标可计算出一个AP值，对所有的AP值求平均则可以得到模型的mAP值。

以PR-curve为例，可以看到我们的模型在验证集上的均值平均准确率为0.997。

3. 停车位检测识别

在训练完成后得到最佳模型，接下来我们将帧图像输入到这个网络进行预测，从而得到预测结果，预测方法（predict.py）部分的代码如下所示：

def predict(img):
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.half() if half else img.float()
    img /= 255.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)

    t1 = time_synchronized()
    pred = model(img, augment=False)[0]
    pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes,
                               agnostic=opt.agnostic_nms)
    t2 = time_synchronized()
    InferNms = round((t2 - t1), 2)

    return pred, InferNms

得到预测结果我们便可以将帧图像中的停车位框出，然后在图片上用opencv绘图操作，输出停车位的类别及停车位的预测分数。以下是读取一个停车位图片并进行检测的脚本，首先将图片数据进行预处理后送predict进行检测，然后计算标记框的位置并在图中标注出来。

if __name__ == '__main__':
    img_path = "./UI_rec/test_/Parking1.jpg"
    image = cv_imread(img_path)
    img0 = image.copy()
    img = letterbox(img0, new_shape=imgsz)[0]
    img = np.stack(img, 0)
    img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, to 3x416x416
    img = np.ascontiguousarray(img)

    pred, useTime = predict(img)

    det = pred[0]
    p, s, im0 = None, '', img0
    if det is not None and len(det):  # 如果有检测信息则进入
        det[:, :4] = scale_coords(img.shape[1:], det[:, :4], im0.shape).round()  # 把图像缩放至im0的尺寸
        number_i = 0  # 类别预编号
        detInfo = []
        for *xyxy, conf, cls in reversed(det):  # 遍历检测信息
            c1, c2 = (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3]))
            # 将检测信息添加到字典中
            detInfo.append([names[int(cls)], [c1[0], c1[1], c2[0], c2[1]], '%.2f' % conf])
            number_i += 1  # 编号数+1

            label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf)

            # 画出检测到的目标物
            plot_one_box(image, xyxy, label=label, color=colors[int(cls)])
    # 实时显示检测画面
    cv2.imshow('Stream', image)
    # if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    #     break
    c = cv2.waitKey(0) & 0xff

执行得到的结果如下图所示，图中停车位和置信度值都标注出来了，预测速度较快。基于此模型我们可以将其设计成一个带有界面的系统，在界面上选择图片、视频或摄像头然后调用模型进行检测。

博主对整个系统进行了详细测试，最终开发出一版流畅得到清新界面，就是博文演示部分的展示，完整的UI界面、测试图片视频、代码文件，以及Python离线依赖包（方便安装运行，也可自行配置环境），均已打包上传，感兴趣的朋友可以通过下载链接获取。

下载链接

若您想获得博文中涉及的实现完整全部程序文件（包括测试图片、视频，py, UI文件等，如下图），这里已打包上传至博主的面包多平台，见可参考博客与视频，已将所有涉及的文件同时打包到里面，点击即可运行，完整文件截图如下：

在文件夹下的资源显示如下，下面的链接中也给出了Python的离线依赖包，读者可在正确安装Anaconda和Pycharm软件后，复制离线依赖包至项目目录下进行安装，离线依赖的使用详细演示也可见本人B站视频：win11从头安装软件和配置环境运行深度学习项目、Win10中使用pycharm和anaconda进行python环境配置教程。

注意：该代码采用Pycharm+Python3.8开发，经过测试能成功运行，运行界面的主程序为runMain.py和LoginUI.py，测试图片脚本可运行testPicture.py，测试视频脚本可运行testVideo.py。为确保程序顺利运行，请按照requirements.txt配置Python依赖包的版本。Python版本：3.8，请勿使用其他版本，详见requirements.txt文件；

完整资源中包含数据集及训练代码，环境配置与界面中文字、图片、logo等的修改方法请见视频，项目完整文件下载请见参考博客文章里面，或参考视频的简介处给出：➷➷➷

参考博客文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/615601283

参考视频演示：https://www.bilibili.com/video/BV1224y1M7JS/

离线依赖库下载链接：https://pan.baidu.com/s/1hW9z9ofV1FRSezTSj59JSg?pwd=oy4n （提取码：oy4n ）

界面中文字、图标和背景图修改方法：

        在Qt Designer中可以彻底修改界面的各个控件及设置，然后将ui文件转换为py文件即可调用和显示界面。如果只需要修改界面中的文字、图标和背景图的，可以直接在ConfigUI.config文件中修改，步骤如下：
        （1）打开UI_rec/tools/ConfigUI.config文件，若乱码请选择GBK编码打开。
        （2）如需修改界面文字，只要选中要改的字符替换成自己的就好。
        （3）如需修改背景、图标等，只需修改图片的路径。例如，原文件中的背景图设置如下：

mainWindow = :/images/icons/back-image.png

可修改为自己的名为background2.png图片（位置在UI_rec/icons/文件夹中），可将该项设置如下即可修改背景图：

mainWindow = ./icons/background2.png

结束语

由于博主能力有限，博文中提及的方法即使经过试验，也难免会有疏漏之处。希望您能热心指出其中的错误，以便下次修改时能以一个更完美更严谨的样子，呈现在大家面前。同时如果有更好的实现方法也请您不吝赐教。

基于深度学习的安全帽检测系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）

安全帽检测系统用于自动化监测安全帽佩戴情况，在需要佩戴安全帽的场合自动安全提醒，实现图片、视频和摄像头等多种形式监测。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。安全帽检测系统主要用于自动化监测安全帽佩戴情况，检测佩戴安全帽的数目、位置、预测置信度等；可采取图片、视频和摄像头等多种形式监测佩戴情况，并实时显示标记和结果；博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。

摘要：安全帽检测系统用于自动化监测安全帽佩戴情况，在需要佩戴安全帽的场合自动安全提醒，实现图片、视频和摄像头等多种形式监测。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。安全帽检测系统主要用于自动化监测安全帽佩戴情况，检测佩戴安全帽的数目、位置、预测置信度等；可采取图片、视频和摄像头等多种形式监测佩戴情况，并实时显示标记和结果；博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下：

前言
1. 效果演示
2. 检测模型与训练
3. 安全帽检测识别
下载链接
结束语

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完整代码下载：https://mbd.pub/o/bread/ZJaXlJpr

参考视频演示：https://www.bilibili.com/video/BV1fb411f7u1/

离线依赖库下载：https://pan.baidu.com/s/1hW9z9ofV1FRSezTSj59JSg?pwd=oy4n （提取码：oy4n ）

前言

近年来，随着计算机视觉的飞速发展，越来越多的目标检测算法被应用到生活中，对人体安全的研究尤为有价值。建筑业是劳动密集型行业，工作环境复杂，安全事故频发。据《国家统计年鉴》统计，我国建筑业每年发生的事故数量高达600起，每年死亡人数超过700人。坠落的物体是最致命的，研究表明，所有建筑工人因脑外伤而死亡的人数中有24%是由高空物体坠落造成的。由于它直接威胁到工人的头部，而头部是最重要的身体部位，因此头盔佩戴检测在现实生活场景中具有重要意义。

计算机视觉的快速发展应用在各个方面，具有广阔的前景，尤其是在安全工程方面。在建筑工地，头盔是保护工人生命的重要工具，而实际上，由于没有戴头盔，事故时有发生。为了解决这个问题，基于深度学习的安全帽检测系统以最及时的方式进行告警，同时最大限度降低误报和漏报现象，极大的节约了生产成本，提高了工作效率。

这里给出博主设计的软件界面，同款的简约风，功能也可以满足图片、视频和摄像头的识别检测，希望大家可以喜欢，初始界面如下图：

检测安全帽时的界面截图（点击图片可放大）如下图，可识别画面中存在的多个目标，也可开启摄像头或视频检测：

1. 效果演示

首先我们还是通过动图看一下识别安全帽的效果，系统主要实现的功能是对图片、视频和摄像头画面中的安全帽属性进行识别，识别的结果可视化显示在界面和图像中，另外提供多个安全帽的显示选择功能，演示效果如下。

（一）用户注册登录界面

这里设计了一个登录界面，可以注册账号和密码，然后进行登录。界面还是参考了当前流行的UI设计，左侧是一个头盔的LOGO图，右侧输入账号、密码、验证码等等。

（二）安全帽图片识别

系统允许选择图片文件进行识别，点击图片选择按钮图标选择图片后，显示所有安全帽识别的结果，可通过下拉选框查看单个安全帽检测的结果。本功能的界面展示如下图所示：

（三）安全帽视频识别效果展示

很多时候我们需要识别一段视频，这里设计了视频选择功能。点击视频按钮可选择待检测的视频，系统会自动解析视频逐帧识别安全帽佩戴情况，并将结果记录在右下角表格中，效果如下图所示：

（四）摄像头检测效果展示

在真实场景中，我们往往利用设备摄像头获取实时画面，同时需要对画面中是否佩戴安全帽进行识别，因此本文考虑到此项功能。如下图所示，点击摄像头按钮后系统进入准备状态，系统显示实时画面并开始检测画面中的安全帽，识别结果展示如下图：

2. 检测模型与训练

管理人员可以直接了解工人是否正确、安全佩戴头盔的信息，及时采取措施，避免不必要的损失。本文的系统采用了基于YOLOV5的安全帽检测与识别的方法，头盔上的测试结果达到了95.2%，基于此的预警功能可以帮助减少工地事故的危害。本文借助YoloV5算法，实现安全帽检测识别，这里首先对实现原理进行介绍。

（一）原理简介

前文已经介绍过YoloV5中的Backbone结构，Backbone可以被称作YoloV5的主干特征提取网络，根据它的结构以及之前Yolo主干的叫法，我一般叫它CSPDarknet，输入的图片首先会在CSPDarknet里面进行特征提取，提取到的特征可以被称作特征层，是输入图片的特征集合。在主干部分，我们获取了三个特征层进行下一步网络的构建，这三个特征层我称它为有效特征层。

FPN可以被称作YoloV5的加强特征提取网络，在主干部分获得的三个有效特征层会在这一部分进行特征融合，特征融合的目的是结合不同尺度的特征信息。在FPN部分，已经获得的有效特征层被用于继续提取特征。在YoloV5里依然使用到了Panet的结构，我们不仅会对特征进行上采样实现特征融合，还会对特征再次进行下采样实现特征融合。

Yolo Head是YOLOv5的分类器与回归器，通过CSPDarknet和FPN，我们已经可以获得三个加强过的有效特征层。每一个特征层都有宽、高和通道数，此时我们可以将特征图看作一个又一个特征点的集合，每一个特征点都有通道数个特征。Yolo Head实际上所做的工作就是对特征点进行判断，判断特征点是否有物体与其对应。与以前版本的Yolo一样，YoloV5所用的解耦头是一起的，也就是分类和回归在一个1X1卷积里实现。

# YOLOv5 neck and head
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, \'nearest\']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, \'nearest\']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)

   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

利用以上网络进行训练，所有层中的权重均采用标准偏差为0.01，均值为0的高斯随机值初始化。训练时不使用预训练模型，不使用基准可用的图像和标签之外的任何数据，网络从头开始进行训练。训练的目标值用与真实类别相对应的稀疏二进制向量表示。

（二）安全帽数据集与训练过程

这里我们使用的安全帽识别数据集，包含训练集910张图片，验证集304张图片，共计1214张图片。部分数据集图片及其标注信息如下图所示。

每张图像均提供了图像类标记信息，图像中安全帽的bounding box，安全帽的关键part信息，以及安全帽的属性信息，数据集并解压后得到如下的图片。

在python环境配置完成后，我们运行train.py进行训练。YOLOv5训练时主要包含三个方面的损失：矩形框损失(box_loss)、置信度损失（obj_loss）和分类损失(cls_loss)，下图为博主训练安全帽识别的模型训练曲线图。

我们通过设定不同的置信度的阈值，可以得到在模型在不同的阈值下所计算出的p值和r值，一般情况下，p值和r值是负相关的，绘制出来可以得到如下图所示的曲线，其中曲线的面积我们称AP，目标检测模型中每种目标可计算出一个AP值，对所有的AP值求平均则可以得到模型的mAP值。

以PR-curve为例，可以看到我们的模型在验证集上的均值平均准确率为0.910。

3. 安全帽检测识别

在训练完成后得到最佳模型，接下来我们将帧图像输入到这个网络进行预测，从而得到预测结果，预测方法（predict.py）部分的代码如下所示：

def predict(img):
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.half() if half else img.float()
    img /= 255.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)

    t1 = time_synchronized()
    pred = model(img, augment=False)[0]
    pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes,
                               agnostic=opt.agnostic_nms)
    t2 = time_synchronized()
    InferNms = round((t2 - t1), 2)

    return pred, InferNms

得到预测结果我们便可以将帧图像中的安全帽框出，然后在图片上用opencv绘图操作，输出安全帽的类别及安全帽的预测分数。以下是读取一个安全帽图片并进行检测的脚本，首先将图片数据进行预处理后送predict进行检测，然后计算标记框的位置并在图中标注出来。

if __name__ == \'__main__\':
    # video_path = 0
    video_path = "UI_rec/test_/test.mp4"
    # 初始化视频流
    vs = cv2.VideoCapture(video_path)
    (W, H) = (None, None)
    frameIndex = 0  # 视频帧数

    try:
        prop = cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT
        total = int(vs.get(prop))
        # print("[INFO] 视频总帧数：".format(total))
    # 若读取失败，报错退出
    except:
        print("[INFO] could not determine # of frames in video")
        print("[INFO] no approx. completion time can be provided")
        total = -1

    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*\'XVID\')
    ret, frame = vs.read()
    vw = frame.shape[1]
    vh = frame.shape[0]
    print("[INFO] 视频尺寸： * ".format(vw, vh))
    output_video = cv2.VideoWriter("./results.avi", fourcc, 20.0, (vw, vh))  # 处理后的视频对象

    # 遍历视频帧进行检测
    while True:
        # 从视频文件中逐帧读取画面
        (grabbed, image) = vs.read()
        # 若grabbed为空，表示视频到达最后一帧，退出
        if not grabbed:
            print("[INFO] 运行结束...")
            output_video.release()
            vs.release()
            exit()
        # 获取画面长宽
        if W is None or H is None:
            (H, W) = image.shape[:2]
        image = cv2.resize(image, (850, 500))
        img0 = image.copy()
        img = letterbox(img0, new_shape=imgsz)[0]
        img = np.stack(img, 0)
        img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, to 3x416x416
        img = np.ascontiguousarray(img)

        pred, useTime = predict(img)

        det = pred[0]
        p, s, im0 = None, \'\', img0
        if det is not None and len(det):  # 如果有检测信息则进入
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[1:], det[:, :4], im0.shape).round()  # 把图像缩放至im0的尺寸
            number_i = 0  # 类别预编号
            detInfo = []
            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):  # 遍历检测信息
                c1, c2 = (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3]))
                # 将检测信息添加到字典中
                detInfo.append([names[int(cls)], [c1[0], c1[1], c2[0], c2[1]], \'%.2f\' % conf])
                number_i += 1  # 编号数+1

                label = \'%s %.2f\' % (names[int(cls)], conf)

                # 画出检测到的目标物
                plot_one_box(image, xyxy, label=label, color=colors[int(cls)])

        # 实时显示检测画面
        cv2.imshow(\'Stream\', image)
        image = cv2.resize(image, (vw, vh))
        output_video.write(image)  # 保存标记后的视频
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(\'q\'):
            break

        # print("FPS:".format(int(0.6/(end-start))))
        frameIndex += 1

执行得到的结果如下图所示，图中安全帽的种类和置信度值都标注出来了，预测速度较快。基于此模型我们可以将其设计成一个带有界面的系统，在界面上选择图片、视频或摄像头然后调用模型进行检测。

下载链接

完整资源中包含数据集及训练代码，环境配置与界面中文字、图片、logo等的修改方法请见视频，项目完整文件下载请见以下链接处给出：➷➷➷

完整代码下载：https://mbd.pub/o/bread/ZJaXlJpr

参考视频演示：https://www.bilibili.com/video/BV1fb411f7u1/

离线依赖库下载：https://pan.baidu.com/s/1hW9z9ofV1FRSezTSj59JSg?pwd=oy4n （提取码：oy4n ）

界面中文字、图标和背景图修改方法：

mainWindow = :/images/icons/back-image.png

可修改为自己的名为background2.png图片（位置在UI_rec/icons/文件夹中），可将该项设置如下即可修改背景图：

mainWindow = ./icons/background2.png

结束语

以上是关于基于YOLOv5的停车位检测系统（清新UI+深度学习+训练数据集）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

基于深度学习的犬种识别软件（YOLOv5清新界面版，Python代码）

基于深度学习的动物识别系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）

基于深度学习的安全帽检测系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）

基于YOLOv5的疲劳驾驶检测系统（Python+清新界面+数据集）

智能火焰与烟雾检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）