【密集目标检测】停车场车辆（车位）识别数据集：12k+图像，yolo标注

停车场车辆（车位）识别数据集概述

数据集包含12415张从监控摄像头画面中截取的停车场图像，涵盖晴天、阴天和雨天场景，标注类别包含车位占用、空车位2类。

标注格式：yolo txt

标注工具：labelme/labelimg

分辨率：416*416

一、学术研究的奠基与迭代

停车场车辆（车位）识别数据集最早把“真实监控视角”与“细粒度车位标签”同时公开，为传统 HOG+SVM、LBP+Adaboost 等手工特征方法与早期 CNN、YOLO、RetinaNet、DETR 等端到端网络提供了可复现的基准。由于图像来自不同天气（晴、雨、雾）、不同时段（早、中、晚、夜间）、不同摄像头高度（地面杆、屋顶、立面），数据集天然带有巨大的外观差异；研究者可以系统比较模型在光照、遮挡、透视畸变、雨滴干扰下的鲁棒性，而不必担心私有数据带来的偏差。连续帧版本的出现又催生了时序建模：LSTM、3D CNN、Slow-Fast、Video Swin Transformer 得以在“停入—驶离”完整过程中验证其长期依赖建模能力。此外，不同国家、不同车库的域差异让 Domain Adaptation、Meta-Learning、Few-Shot Detection 第一次有了真实场景基准，而不仅是 MNIST→SVHN 的玩具实验。

二、产业落地的成本公式

硬件：公开数据集训练出的轻量级模型（<2 MB INT8）可以直接烧录到 200 元级的海思 3519 或瑞芯微 RK1808 边缘 AI 相机，无需工控机+GPU，单点成本从 2000 元降到 200 元。

运营：一个 500 车位的中型停车场，若空位误报率从 7% 降到 3%，按一线城市平均 8 元/小时、周转率 2.5 次/日计算，一年可额外增收 14–18 万元；同时车主平均找位时间由 6.5 分钟降到 2.3 分钟，带来 30–40% 用户留存提升。

城市级融合：车位级视觉标签作为最细粒度真值，可把地磁准确率从 85% 校准到 95%，把高位视频漏检率从 12% 降到 3%，最终汇聚成城市静态交通大数据平台，为政府提供实时泊位热力图、违停执法证据、拥堵定价依据。

自动驾驶：高精地图的停车场层需要厘米级车位轮廓，公开数据集提供的 416×416/640×640 多分辨率图像，可作为地面真值来源，降低主机厂自己采集 30–50% 的标注成本。

三、社会经济的外部性

碳减排：麦肯锡 2023 年报告指出，在莫斯科、纽约、深圳三地实测中，智慧停车系统把寻找车位导致的低速巡航排放平均削减 15–20%，单车次减排 0.3–0.5 kg CO₂；若扩展到全国 300 个地级市，一年可减排 120–150 万吨。

拥堵缓解：美国交通部早先统计，30% 的城市拥堵来自“绕圈找位”。首尔在 2022 年上线全市级停车诱导后，主干道平均车速提高 11%，燃油浪费下降 13%。

公平与可达性：动态定价+空位引导打破了“熟客垄断”和僵尸车长期占位。深圳南山区 2021 年试点中，公共车位利用率从 58% 提升到 78%，夜间周边居民投诉率下降 42%，弱势群体（外卖骑手、残障车辆）的平均找位时间缩短 55%。

适用于CV项目，毕设，科研，实验等

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