Détection de Stationnement Intelligent YOLOv8
Occupation des places de stationnement (libre vs occupée) avec YOLOv8n. Test mAP50=0,942, mAP50-95=0,798. Arrêt anticipé à l'époque 74. 30 images annotées CVAT (22/4/4). Inférence : 9 libres + 21 occupées par lot @ 41,2ms.
30 images de parking annotées CVAT (division 22/4/4)
Polygones CVAT → bbox YOLO → fine-tuning YOLOv8n (arrêt anticipé époque 74)
Détection d'occupation des places de stationnement avec YOLOv8n sur un dataset CVAT annoté.
Données & Annotation
- ▸30 images de parking avec annotations polygonales CVAT
- ▸2 classes : free_parking_space / not_free_parking_space
- ▸Entraînement : 22 / Val : 4 / Test : 4 (stratifié par ratio de classe)
- ▸Annotations converties de polygones CVAT XML en bbox YOLO normalisées
Conversion CVAT XML → YOLO
cx = ((x_min + x_max) / 2) / img_width # centre x normalisé
cy = ((y_min + y_max) / 2) / img_height # centre y normalisé
w = (x_max - x_min) / img_width
h = (y_max - y_min) / img_height
Configuration d'entraînement
| Paramètre | Valeur |
|---|---|
| Modèle | YOLOv8n (3,01M params, 73 couches) |
| Époques max | 100 |
| Arrêt anticipé | patience=10 → arrêté à l'époque 74 |
| Taille d'image | 640 |
Résultats de validation
| Métrique | Valeur |
|---|---|
| mAP50 | 0,994 |
| mAP50-95 | 0,880 |
| Précision | 0,982 |
| Rappel | 0,989 |
Résultats test (4 images, 110 instances) mAP50 global : 0,942 | mAP50-95 : 0,798
Application Gestion de parking en temps réel : caméra → YOLOv8n → comptes d'occupation → mise à jour du panneau d'affichage. Malgré seulement 30 images d'entraînement, les poids COCO préentraînés transfèrent efficacement les priors de détection d'objets.