【项目详细介绍】
基于YOLO26深度学习的停车场车位智能检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】
【核心技术】
YOLO26 目标检测：基于 YOLO26n 训练，mAP@0.5 达 0.995。
车位数据集构建：采用 PKLot 数据集，12415 张图片分 “空车位 / 占用车位” 两类，按 8690:2483:1242 划分训练 / 验证 / 测试集。
Python+PyQt5 可视化：搭建图形化界面，集成检测操作、参数配置与结果展示功能。
【系统功能】
双类别车位检测：精准识别空车位与占用车位，自动区分统计两类数量。
多源检测支持：兼容单张图片、批量图片、视频及摄像头实时检测。
参数灵活配置：可调整置信度（默认 0.25）、交并比（默认 0.7）阈值，选择是否显示标签与置信度。
实时信息展示：界面显示总目标数、两类车位数量、置信度、检测用时、目标坐标等核心数据。
检测结果保存：检测后的图片 / 视频保存至指定目录，图片检测结果可导出为 CSV 文件归档。
【源码获取方式】
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