كل المشاريع
رؤية الحاسوب

كشف مواقف السيارات الذكية بـ YOLOv8

كشف إشغال مواقف السيارات (حر مقابل محجوز) بـ YOLOv8n. Test mAP50=0.942، mAP50-95=0.798. توقف مبكر عند الحقبة 74. 30 صورة مُعلَّمة بـ CVAT (22/4/4). استدلال: 9 مجانية + 21 محجوزة لكل موقف @ 41.2ms.

عرض على كاغل
0.942
Test mAP50
0.994
Val mAP50
0.798
Test mAP50-95
41.2ms / image
Inference speed
مجموعة البيانات

30 صورة موقف سيارات مُعلَّمة بـ CVAT (تقسيم 22/4/4)

المنهجية

مضلعات CVAT → مربعات YOLO → ضبط دقيق YOLOv8n (توقف مبكر الحقبة 74)

المكدس التقني
PythonYOLOv8n (Ultralytics)CVAT XMLAdamWTesla T4 GPU
الكلمات المفتاحية
YOLOv8Object DetectionCVATParkingReal-timeCustom Dataset
المرئيات6 مخططات
التعمق

كشف إشغال مواقف السيارات بـ YOLOv8n على مجموعة بيانات CVAT مُعلَّمة.

البيانات والتعليقات

  • ◂30 صورة موقف سيارات مع تعليقات مضلعات CVAT
  • ◂فئتان: free_parking_space / not_free_parking_space
  • ◂تدريب: 22 / تحقق: 4 / اختبار: 4 (طبقي حسب نسبة الفئة)
  • ◂التعليقات محوّلة من مضلعات CVAT XML إلى صناديق حدود YOLO

تحويل CVAT XML → YOLO

cx = ((x_min + x_max) / 2) / img_width    # مركز x مُطبَّع
cy = ((y_min + y_max) / 2) / img_height   # مركز y مُطبَّع
w  = (x_max - x_min) / img_width
h  = (y_max - y_min) / img_height

إعداد التدريب

المعاملالقيمة
النموذجYOLOv8n (3.01M معامل، 73 طبقة)
الحقب القصوى100
التوقف المبكرpatience=10 → توقف عند الحقبة 74
حجم الصورة640

نتائج التحقق

المقياسالقيمة
mAP500.994
mAP50-950.880
الدقة0.982
الاسترجاع0.989

نتائج الاختبار (4 صور، 110 عينة) mAP50 الإجمالي: 0.942 | mAP50-95: 0.798

التطبيق إدارة مواقف السيارات في الوقت الفعلي: كاميرا → YOLOv8n → أعداد الإشغال → تحديث لوحة العرض. رغم 30 صورة تدريبية فقط، تنقل أوزان COCO المدربة مسبقاً المعرفة المسبقة للكشف عن الأجسام بفاعلية.

العودة إلى المشاريعتوظيفي