一种基于深度学习的空车位批量检测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的空车位批量检测方法及系统，属于深度学习技术领域；包括步骤S1，对待测图像的车位区域使用图像二值化取反生成第一图像；步骤S2，使用目标检测算法得到实时图像中全部车辆的位置信息生成第二图像；步骤S3，进行图像与运算得到第三图像；步骤S4，对第三图像进行轮廓提取，判断轮廓面积与对应的车位区域面积占比是否超过设定值，如果否，则删除车位区域，如果是，则判定车位区域上有车，得到第四图像；步骤S5，基于中心点坐标和第一图像计算得到空车位个数以及车位停放图像。上述技术方案的有益效果是：能够自动生成车位地图，无需人工操作，能够识别多种车型，准确率高，节约了大量的算法运行时间，实时性高。