基于图像的实时停车位检测和自动停车位偏离教程：运用深度学习的MATLAB分时代码-Parking

matlab分时代码使用深度学习的基于图像的实时停车位检测和自动停车位偏离：教程 这是我们即将上书的章节的MATLAB教程（将很快更新详细信息）。 我们提供了一个预先编译好的MATLAB文件（.mlx文件），其中包含所有结果以及为方便起见而对应的结果。 提供了两个教程，以获取我们在上公开共享的样本数据集（以及经过训练的权重文件）上的结果。 第一个教程涉及在一系列CCTV摄像机图像中微调用于车辆检测的预先训练的深度神经网络，以确定泊车位的占用率。 此外，我们提供有关训练超参数，训练和测试时间，准确性以及一些错误分类的可视化的见解。 有关使用CNN + SVM框架的CPU友好版本，请遵循。 在第二个教程中，我们将检测合并为多个帧，并对停车位进行时空分析以自动描绘停车位。 我们使用了一种基于密度的鲁棒聚类算法来找到停车位的中心，然后根据检测得分（置信度）对边界框进行加权。 我们进一步对这些划定进行了后处理，以提高检测精度。 本教程旨在在MATLAB 2020a上运行，尽管代码可以在高于2018a的MATLAB版本中运行。 运行实验可能需要其他工具箱，包括计算机视觉工具箱，统计和机器学习工具箱