智能停车系统中车位检测易受天气变化、障碍物遮挡和背景干扰等影响而导致车位检测准确率降低，为了解决该问题，文中研究了基于深度学习的停车场车位占泊检测技术。首先，给出了基于改进YOLO的单车位检测算法，其把YOLO网络每层的输入归一化处理以有效避免过拟合，且把全连接层替换为全卷积层以提取多种尺寸输入的特征；然后，研究了基于改进SSD的多车位检测算法，其采用优化的ResNet网络替换原SSD的VGG网络为且优化了激活函数。实验和测试结果表明，所提方法能够有效提高单/多车位检测准确率。
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