目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程
1.算法运行效果图预览
上图测试结果如下图所示：
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
image = imread('image_test\test.jpg');
image2= image;%图片划分大小
R = 10;
C = 21;
[W,H,k] = size(image);MASK = zeros(W,H);
for i = 1:floor(W/R)[i,floor(W/R)]for j = 1:floor(H/C)tmps = imresize(image(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,:),[224,224]);[Predicted_Label, Probability] = classify(net, tmps); if double(Predicted_Label)==2image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,1)=image(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,1)+60;image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,2)=image(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,2);image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,3)=image(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,3);elseimage2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,1)=image(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,1);image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,2)=image(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,2)+60;image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,3)=image(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,3);endend
endfigure;
imshow(image);
figure;
imshow(image2);
1224.算法理论概述
随着城市交通管理和智慧停车系统的快速发展，停车场车辆检测已成为实现高效车位管理、智能计费的关键技术之一。深度学习，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的目标检测技术，以其卓越的特征提取和模式识别能力，为停车场车辆检测提供了强大工具。
GoogLeNet是一种创新的深度卷积神经网络，其核心是Inception模块。Inception模块通过多尺度并行卷积路径提取多维度特征，有效地提升了网络的表达能力和计算效率。GoogLeNet网络由一系列Inception模块堆叠而成，辅以辅助分类器和全局平均池化层，最终用于分类任务。针对停车场车辆检测任务，我们将其改造为基于滑动窗口的两阶段检测框架，即首先利用GoogLeNet提取图像特征，然后通过后处理步骤（如滑窗检测、非极大值抑制等）生成车辆检测结果。
在停车场车辆检测任务中，GoogLeNet模型作为特征提取器，其损失函数主要体现在分类器部分。我们采用二分类交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss, BCE Loss）衡量分类器预测车辆存在与否的准确性：
模型训练时，首先在大规模通用图像数据集上预训练GoogLeNet，然后在停车场车辆检测数据集上进行微调，优化网络权重以适应车辆检测任务。
针对停车场车辆检测任务，需对GoogLeNet进行以下适应性调整：
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数据集准备：收集大量包含停车场场景的图像，标注其内车辆的精确边界框。数据增强策略如翻转、旋转、缩放、光照变换等有助于提高模型泛化能力。
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滑窗参数设定：依据停车场车辆的实际尺寸分布，合理设置滑动窗口的尺度和比例，确保覆盖各类车辆。
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性能评估：使用平均精度（Average Precision, AP）等指标评价模型在停车场车辆检测上的性能。AP综合考虑了召回率和精确率，能全面反映模型在不同IoU阈值下的表现。
5.算法完整程序工程
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