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有关网站开发的论文大二网页设计作业成品

news 2025/7/22 7:56:38

有关网站开发的论文,大二网页设计作业成品,做外贸哪个网站最容易上手,摄影网站建设方案摘要： DMPR-PS是一种基于深度学习的停车位检测系统，旨在实时监测和识别停车场中的停车位。该系统利用图像处理和分析技术，通过摄像头获取停车场的实时图像，并自动检测停车位的位置和状态。本文详细介绍了DMPR-PS系统的算法原理、…

摘要：

DMPR-PS是一种基于深度学习的停车位检测系统，旨在实时监测和识别停车场中的停车位。该系统利用图像处理和分析技术，通过摄像头获取停车场的实时图像，并自动检测停车位的位置和状态。本文详细介绍了DMPR-PS系统的算法原理、创新点和实验结果，并对其性能进行了评估。
在这里插入图片描述

算法创新：

DMPR-PS系统的算法创新主要体现在以下几个方面：

深度学习模型：DMPR-PS系统采用了深度学习模型来进行停车位的检测。通过大规模数据集的训练，该模型可以自动学习停车位的特征，并准确地进行检测和分类。
多尺度检测：为了应对不同大小的停车位，DMPR-PS系统使用了多尺度检测策略。通过在不同尺度下进行检测，可以提高系统对各种大小停车位的检测准确率。
实时性能：DMPR-PS系统具有较高的实时性能。它能够快速处理实时视频流，并在短时间内完成停车位的检测和识别，满足实时监测的需求。

实验结果与结论：

通过对多个停车场场景的实验测试，DMPR-PS系统展现了良好的性能。实验结果表明，该系统在检测准确率和实时性能方面都具有较高的水平。
、

代码运行

要求：

python版本3.6pytorch版本1.4+

其他要求：

pip install -r requirements.txt
gcn-parking-slot

预训练模型

可以通过以下链接下载两个预训练模型。

链接	代码	描述
Model0	bc0a	使用ps2.0子集进行训练，如[1]所述。
Model1	pgig	使用完整的ps2.0数据集进行训练。

准备数据

可以在此处找到原始的ps2.0数据和标签。提取并组织如下：

├── datasets
│   └── parking_slot
│       ├── annotations
│       ├── ps_json_label 
│       ├── testing
│       └── training

训练和测试

将当前目录导出到PYTHONPATH：

export PYTHONPATH=`pwd`

在这里插入图片描述

演示

python3 tools/demo.py -c config/ps_gat.yaml -m cache/ps_gat/100/models/checkpoint_epoch_200.pth

训练

python3 tools/train.py -c config/ps_gat.yaml

在这里插入图片描述

测试

python3 tools/test.py -c config/ps_gat.yaml -m cache/ps_gat/100/models/checkpoint_epoch_200.pth

代码

import cv2
import time
import torch
import pprint
import numpy as np
from pathlib import Pathfrom psdet.utils.config import get_config
from psdet.utils.common import get_logger
from psdet.models.builder import build_modeldef draw_parking_slot(image, pred_dicts):slots_pred = pred_dicts['slots_pred']width = 512height = 512VSLOT_MIN_DIST = 0.044771278151623496VSLOT_MAX_DIST = 0.1099427457599304HSLOT_MIN_DIST = 0.15057789144568634HSLOT_MAX_DIST = 0.44449496544202816SHORT_SEPARATOR_LENGTH = 0.199519231LONG_SEPARATOR_LENGTH = 0.46875junctions = []for j in range(len(slots_pred[0])):position = slots_pred[0][j][1]p0_x = width * position[0] - 0.5p0_y = height * position[1] - 0.5p1_x = width * position[2] - 0.5p1_y = height * position[3] - 0.5vec = np.array([p1_x - p0_x, p1_y - p0_y])vec = vec / np.linalg.norm(vec)distance =( position[0] - position[2] )**2 + ( position[1] - position[3] )**2 if VSLOT_MIN_DIST <= distance <= VSLOT_MAX_DIST:separating_length = LONG_SEPARATOR_LENGTHelse:separating_length = SHORT_SEPARATOR_LENGTHp2_x = p0_x + height * separating_length * vec[1]p2_y = p0_y - width * separating_length * vec[0]p3_x = p1_x + height * separating_length * vec[1]p3_y = p1_y - width * separating_length * vec[0]p0_x = int(round(p0_x))p0_y = int(round(p0_y))p1_x = int(round(p1_x))p1_y = int(round(p1_y))p2_x = int(round(p2_x))p2_y = int(round(p2_y))p3_x = int(round(p3_x))p3_y = int(round(p3_y))cv2.line(image, (p0_x, p0_y), (p1_x, p1_y), (255, 0, 0), 2)cv2.line(image, (p0_x, p0_y), (p2_x, p2_y), (255, 0, 0), 2)cv2.line(image, (p1_x, p1_y), (p3_x, p3_y), (255, 0, 0), 2)#cv2.circle(image, (p0_x, p0_y), 3,  (0, 0, 255), 4)junctions.append((p0_x, p0_y))junctions.append((p1_x, p1_y))for junction in junctions:cv2.circle(image, junction, 3,  (0, 0, 255), 4)return imagedef main():cfg = get_config()logger = get_logger(cfg.log_dir, cfg.tag)logger.info(pprint.pformat(cfg))model = build_model(cfg.model)logger.info(model)image_dir = Path(cfg.data_root) / 'testing' / 'outdoor-normal daylight'display = False# load checkpointmodel.load_params_from_file(filename=cfg.ckpt, logger=logger, to_cpu=False)model.cuda()model.eval()if display:car = cv2.imread('images/car.png')car = cv2.resize(car, (512, 512))with torch.no_grad():for img_path in image_dir.glob('*.jpg'):img_name = img_path.stemdata_dict = {} image  = cv2.imread(str(img_path))image0 = cv2.resize(image, (512, 512))image = image0/255.data_dict['image'] = torch.from_numpy(image).float().permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).cuda()start_time = time.time()pred_dicts, ret_dict = model(data_dict)sec_per_example = (time.time() - start_time)print('Info speed: %.4f second per example.' % sec_per_example)if display:image = draw_parking_slot(image0, pred_dicts)image[145:365, 210:300] = 0image += carcv2.imshow('image',image.astype(np.uint8))cv2.waitKey(50)save_dir = Path(cfg.output_dir) / 'predictions'save_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)save_path = save_dir / ('%s.jpg' % img_name)cv2.imwrite(str(save_path), image)if display:cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':main()