基于视觉的自动停车位检测和占用分类
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究提出了一种完全基于图像输入的自动停车位检测和占用分类算法 (APSD-OC)，该算法通过在鸟瞰图上进行聚类来检测停车位，然后使用特定训练的 ResNet34 深度分类器对每个检测到的停车位进行占用或空置的分类。该方法在公开数据集 (PKLot 和 CNRPark+EXT) 上进行了广泛评估，显示出较高的停车位检测效率和对非法停车或经过车辆的稳健性。训练的分类器在停车位占用分类方面取得了较高的准确性。
该研究提出了一种基于图像输入的自动停车位检测和占用分类算法。该算法通过在鸟瞰图上进行聚类来检测停车位，并使用特定训练的深度分类器对每个停车位进行占用或空置的分类。该方法在公开数据集上进行了评估，显示出较高的停车位检测效率和对非法停车或经过车辆的稳健性。训练的分类器在停车位占用分类方面准确性较高。
