摘要：随着城市化进程加速和汽车保有量持续增长，停车难问题日益突出，传统人工管理方式已无法满足现代停车场智能化管理需求。
项目概览
项目简介
随着城市化进程加速和汽车保有量持续增长，停车难问题日益突出，传统人工管理方式已无法满足现代停车场智能化管理需求。本文设计并实现了一种基于YOLO26深度学习算法的智能停车位检测系统，通过计算机视觉技术实现停车位占用状态的实时检测与统计。系统采用PyQt5构建专业化监控界面，集成视频处理、目标检测、状态分析和可视化展示等功能模块，支持多种视频源输入和灵活的停车位配置方式。实验结果表明，该系统能够准确识别车辆并判断停车位占用情况，检测精度达85%-95%，实时处理帧率达15-30 FPS，具有良好的实用性和推广价值。本研究为智慧停车场管理提供了一种高效、低成本的技术解决方案，对智慧城市建设具有重要的实践意义。
系统架构
本系统采用分层架构设计，由数据采集层、算法处理层、业务逻辑层和用户交互层四部分组成：数据采集层负责视频流获取和预处理，算法处理层基于YOLO26模型实现车辆目标检测，业务逻辑层通过空间匹配算法判断停车位占用状态并进行统计分析，用户交互层采用PyQt5多线程架构构建图形化监控工作台，提供实时视频显示、车位状态可视化、数据统计展示和系统配置管理等功能，各层之间通过标准化接口解耦，确保系统的可维护性和可扩展性。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：安全化配置加载机制
针对传统Pickle序列化存在的代码注入安全隐患，设计并实现了RestrictedUnpickler白名单加载机制，通过重写find_class方法限制仅允许基础数据类型（list、tuple、dict等）反序列化，有效防止恶意配置文件执行任意代码，显著提升了系统的安全性和鲁棒性，为停车场管理系统的实际部署提供了安全保障。
创新点2：集中式配置管理系统
提出了一种统一的配置管理架构，将路径配置、模型参数、检测规则和UI设置集中于独立配置模块，解决了传统硬编码方式导致的维护困难和部署不灵活问题；支持多环境配置切换和参数热更新，提高了系统的可维护性和可扩展性，便于在不同停车场景下快速部署和参数调优。
快速开始
运行`python run.py`启动图形界面，通过”定义停车位”按钮标注监控画面中的停车区域后，点击”开始检测”即可实时监控停车位占用状态。
环境要求
系统需要Python 3.8+环境，核心依赖包括PyQt5（图形界面）、OpenCV（视频处理）、Ultralytics（YOLO26模型）、NumPy（数值计算）和Pandas（数据处理）。
运行展示
图2 系统主界面
图3 绘制车位
图4 绘制完成车位
图5 停车位检测中
图6 停车位检测中
图7 停车位检测中
图8 停车位检测中
图9 停车位检测中
图10 停车位检测完成
项目资源
配套文档
点击查看：基于YOLO26的智能停车位检测系统设计与实现 注意：收费提供！
配套文件
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
项目信息
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-72-P
原创声明：本项目为原创作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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