针对户外停车场场景复杂,导致车位使用情况检测效能低、时效差和成本高的问题,提出了基于深度学习的车位实时检测方法。在计算能力有限的嵌入式系统中,对AlexNet网络部分进行修改,使其能直接在嵌入式系统中运行;在采集和截取到每个车位后,嵌入式系统对车位分类得出使用情况。实验表明,所提出的车位使用情况检测方法与传统方法相比较,精确度高,泛化能力强,在不同天气场景中也有很好的性能,并具有功耗低、易实现和成本低等特点。
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