停車場空車位檢測數據集（3000張圖片已劃分）[目標檢測]

在城市交通管理與智慧停車建設快速發展的當下，如何高效、精準地識別停車場空車位已成為智慧城市重要課題。為了支持研究者和工程團隊訓練高性能停車檢測模型，我們構建了停車場空車位檢測數據集，專為目標檢測任務優化設計。

本數據集共包含 3000 張圖像，覆蓋多場景、多角度、多時間段真實停車場情況，為 AI 模型提供充分的學習樣本。

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數據集下載

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停車場空車位檢測數據集 本數據集用於訓練和驗證停車場空車位檢測模型，共包含 3000 張圖像，覆蓋多種光照、天氣和視角場景。 任務目標：識別停車場中的已停車輛與空車位 類別數量（nc）：2 0: 已停車輛 1: 空車位

背景

隨着機動車數量持續上漲，停車難已成為城市治理中的突出矛盾。典型痛點包括：

• 🚗 車位資源不透明：駕駛員無法快速判斷目的地是否有空位
• 🕒 尋找車位耗時長：造成道路擁堵、油耗浪費和時間成本增加
• 🎯 停車場管理效率低：傳統人工巡查或地磁感應方式成本高、易失效
• 📉 數據缺失：缺乏對空車位數量和利用率的實時統計能力

為解決這些挑戰，智慧停車系統逐漸引入 AI 視覺技術，通過攝像頭實時識別停車位狀態，從而實現：

• 車流引導
• 空車位導航
• 資源最大化利用
• 自動化計費與監控

📌 在系統構建中，空車位識別準確性是核心能力，但訓練一個效果可靠的模型需要大量高質量的數據。尤其是：

• 夜間光照差
• 陰影、雨天、地面反光導致誤判
• 車輛形態多樣、大小差異明顯
• 停車線模糊、遮擋、傾斜視角等困難場景

因此，本數據集旨在提供真實環境採集樣本，提升模型對複雜場景的適應能力，助力 AI 停車檢測系統落地應用。

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數據集概述

屬性	內容
圖像總數	3000 張
任務類型	目標檢測（Object Detection）
標註格式	YOLO 標註格式
類別數量	2
數據劃分	Train / Valid / Test

類別定義：

類別 ID	類別名稱	説明
	已停車輛	停在車位內或佔用停車區域的車輛
1	空車位	可停放車輛的位置

路徑結構如下：

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

數據劃分遵循機器視覺訓練標準：

• 訓練集 Train：約 70%
• 驗證集 Valid：約 20%
• 測試集 Test：約 10%

確保模型訓練與泛化性能穩定可靠。

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數據集詳情

為了提升模型適應性，圖像採集覆蓋多種實際環境因素：

📍 場景多樣性

• 地上停車場 / 地下車庫
• 商場、寫字樓、醫院、小區等多業態場景
• 密集停車區、分散停車區、多層停車結構

📷 攝像機視角差異

• 俯視攝像頭
• 傾斜監控視角
• 遠距離與近距離拍攝覆蓋

🌗 光照與天氣影響

• 正午強光、陰影重疊
• 夜間低照度場景（含強光燈與噪點）
• 陰天、雨天路面反光干擾

🅿️ 停車位標識差異

• 白色、黃色、虛線、磨損線條
• 多車型尺寸兼容
• 包含殘障車位、電動樁車位

🎯 複雜遮擋場景納入標註：

• 植被遮擋、其他車輛部分覆蓋
• 行人經過場景
• 停車位部分擋住但仍判斷為可用

以上多維度採樣，確保模型能在真實部署中泛化良好。

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適用場景

該數據集適用於多種 AI 應用方向：

場景	使用示例
智慧停車系統	實時車位識別與空位導航
智慧交通管理	統計停車資源數據，緩解擁堵
雲端停車分析平台	歷史車位佔用率分析與預測
智能車場設備	攝像頭+邊緣設備實時檢測
自動駕駛停車場景	自主泊車空位識別

此外，還可用於科研方向，例如：

• 小目標識別優化
• 遮擋場景重識別算法
• 多任務融合：車位分割 + 車位狀態分類
• 低照度視覺增強與魯棒性提升

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目標檢測

本數據集默認支持 YOLOv5/YOLOv8 等目標檢測框架，可直接啓用訓練。

示例（YOLOv8）：

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

驗證 & 推理：

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

為實現生產部署，可進一步：

• 將模型量化與剪枝，以適配邊緣設備（如 NVIDIA Jetson / 海康攝像頭）
• 聯合車位線檢測進行幾何關係增強，降低誤識別
• 融合 Kalman Filter/SORT 進行車位狀態跟蹤

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結語

停車場空車位檢測是智慧城市構建的重要一環。相比傳統傳感器方案，AI 視覺方案具有：

✔ 成本可控 ✔ 部署靈活 ✔ 信息豐富（提供車輛類型、佔位區域等更多數據） ✔ 可快速規模化升級

本數據集提供紮實的數據基礎，使研究者與企業可快速構建並優化停車檢測模型，助力：

• 提升停車效率
• 降低管理成本
• 減少道路擁堵
• 推動城市交通系統全鏈路智能化

未來我們將繼續：

• 擴張至 10,000+ 張圖像的數據規模
• 增加夜間監控、雨雪天氣等困難樣本
• 加入停車位語義分割、多模態標註等能力

如你有模型訓練支持、工程部署合作或數據補充需求，歡迎隨時交流，共同推動智慧停車技術落地，讓 AI 讓城市更通暢 🚀