ResNet18实战：智能停车场空位检测系统
1. 引言：从通用识别到场景落地
在智慧城市建设中，智能停车管理正成为提升城市交通效率的关键环节。传统停车场依赖人工巡检或地磁传感器判断车位状态，成本高、维护难。随着深度学习技术的成熟，基于视觉的空位检测系统逐渐成为低成本、易部署的替代方案。
本项目以ResNet-18为核心识别引擎，结合预训练模型强大的通用物体识别能力，构建了一套端到端的“图像输入 → 车位状态判断 → 可视化展示”系统。不同于定制化目标检测模型，我们采用迁移学习+轻量级微调策略，在保证精度的同时极大降低训练与部署门槛。
💡为何选择 ResNet-18？
- 模型小（仅44M参数）、速度快，适合边缘设备部署
- TorchVision 官方支持，稳定性强，兼容性好
- 在 ImageNet 上预训练，具备强大特征提取能力
- 易于微调，可快速适配新场景（如停车场视角）
本文将带你一步步实现一个基于 ResNet-18 的智能停车场空位检测系统，并集成 WebUI 实现交互式操作。
2. 核心技术解析：ResNet-18 的工作逻辑
2.1 残差网络的本质：解决深层网络退化问题
传统的卷积神经网络随着层数加深，会出现梯度消失和网络退化现象——即更深的网络反而表现更差。ResNet 的核心创新在于引入了残差块（Residual Block）。
其基本思想是：不直接学习原始映射 $H(x)$，而是学习残差函数 $F(x) = H(x) - x$，然后通过跳跃连接（skip connection）将输入 $x$ 加回输出：
$$ y = F(x, {W_i}) + x $$
这种结构允许信息和梯度直接跨层流动，显著提升了深层网络的可训练性。
2.2 ResNet-18 架构详解
ResNet-18 属于浅层残差网络，共包含18 层卷积层（不含全连接层），结构如下：
| 阶段 | 卷积类型 | 输出尺寸 | 残差块数 |
|---|---|---|---|
| conv1 | 7×7 Conv + MaxPool | 64@56×56 | 1 |
| conv2 | 3×3 Conv ×2 | 64@56×56 | 2 |
| conv3 | 3×3 Conv ×2 | 128@28×28 | 2 |
| conv4 | 3×3 Conv ×2 | 256@14×14 | 2 |
| conv5 | 3×3 Conv ×2 | 512@7×7 | 2 |
每个残差块由两个 3×3 卷积组成，当维度变化时使用 1×1 卷积进行升维匹配。
2.3 迁移学习的优势：用预训练模型加速收敛
由于 ResNet-18 已在 ImageNet 上完成预训练，它已经掌握了丰富的底层特征（边缘、纹理）和高层语义（物体类别）。我们可以：
- 冻结前几层卷积（保留通用特征）
- 替换最后的全连接层为 2 分类头（有车 / 无车）
- 微调后几层网络以适应停车场视角
这使得模型只需少量标注数据即可达到高准确率。
import torch import torchvision.models as models from torch import nn # 加载预训练 ResNet-18 model = models.resnet18(pretrained=True) # 替换分类头为二分类（空/满） num_features = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_features, 2) # 冻结前几层（可选） for param in model.conv1.parameters(): param.requires_grad = False for param in model.layer1.parameters(): param.requires_grad = False3. 系统实现：从图像识别到空位判断
3.1 数据准备与标注
我们需要采集停车场监控画面或俯拍图像，每张图裁剪出单个车位区域作为样本。建议比例：
- 正样本（有车）：约 500 张
- 负样本（无车）：约 500 张
使用工具如 LabelImg 或自定义脚本进行标注，保存为标准分类目录结构：
dataset/ ├── occupied/ │ ├── car_001.jpg │ └── ... └── empty/ ├── empty_001.jpg └── ...3.2 模型微调训练流程
from torchvision import transforms, datasets from torch.utils.data import DataLoader import torch.optim as optim # 数据增强与归一化 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ]) # 加载数据集 train_data = datasets.ImageFolder('dataset/train', transform=transform) train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True) # 损失函数与优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=1e-3) # 训练循环（简化版） model.train() for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for inputs, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {running_loss/len(train_loader):.4f}")3.3 推理服务封装：Flask WebUI 集成
我们将模型打包为本地推理服务，支持上传图片并返回结果。
from flask import Flask, request, render_template, jsonify import PIL.Image as Image import io app = Flask(__name__) model.eval() @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): file = request.files['file'] img_bytes = file.read() img = Image.open(io.BytesIO(img_bytes)).convert('RGB') img = transform(img).unsqueeze(0) # 应用预处理 with torch.no_grad(): output = model(img) prob = torch.nn.functional.softmax(output, dim=1)[0] pred = "有车" if output.argmax().item() == 1 else "无车" confidence = prob.max().item() return jsonify({ "prediction": pred, "confidence": round(confidence, 4) }) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') # 提供上传界面前端 HTML 支持拖拽上传、实时显示 Top-3 类别及置信度。
4. 性能优化与工程实践
4.1 CPU 推理加速技巧
尽管 ResNet-18 本身较轻，但在 CPU 上仍可通过以下方式进一步提速：
- 启用 TorchScript：将模型序列化为静态图，减少解释开销
- 使用 ONNX Runtime：跨平台推理引擎，支持多线程优化
- 量化压缩：将 FP32 权重转为 INT8，体积减半，速度提升 2–3 倍
# 示例：TorchScript 导出 traced_model = torch.jit.trace(model, dummy_input) traced_model.save("resnet18_parking.pt")4.2 多车位批量检测方案
实际停车场包含多个车位，需对整幅图像进行分割处理：
- 使用 OpenCV 根据标定框切分每个车位 ROI（Region of Interest）
- 并行送入 ResNet-18 模型进行分类
- 汇总结果生成可视化热力图
import cv2 import numpy as np def detect_multiple_slots(image_path, slot_coords): img = cv2.imread(image_path) results = [] for i, (x1, y1, x2, y2) in enumerate(slot_coords): roi = img[y1:y2, x1:x2] roi_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 预处理 + 推理 input_tensor = transform(roi_pil).unsqueeze(0) with torch.no_grad(): output = model(input_tensor) pred = "occupied" if output.argmax().item() == 1 else "empty" results.append({"slot_id": i, "status": pred}) return results4.3 实际部署中的挑战与对策
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 光照变化导致误判 | 白天/夜晚对比度差异大 | 加入直方图均衡化预处理 |
| 阴影干扰 | 车辆投影被误认为障碍物 | 使用时间序列滤波（连续帧投票） |
| 视角偏移 | 新摄像头安装角度不同 | 重新微调模型或加入数据增强 |
| 启动慢 | 每次加载模型耗时 | 模型常驻内存，服务长期运行 |
5. 总结
5.1 技术价值回顾
本文实现了基于ResNet-18的智能停车场空位检测系统，展示了如何将通用图像分类模型应用于具体业务场景。核心成果包括：
- ✅ 利用预训练 ResNet-18 实现高精度二分类任务
- ✅ 构建完整 WebUI 服务，支持上传、推理、结果显示
- ✅ 提出适用于 CPU 环境的轻量化部署方案
- ✅ 给出多车位批量处理与抗干扰优化策略
该系统可在树莓派、工控机等低功耗设备上稳定运行，适合中小型停车场快速部署。
5.2 最佳实践建议
- 优先使用预训练模型：避免从零训练，节省时间和算力
- 注重数据质量而非数量：确保训练集覆盖白天、夜晚、雨雪等真实场景
- 前端加后端联合优化：WebUI 提供良好体验，后台做好异常捕获与日志记录
- 定期模型迭代：上线后收集错误样本，持续微调提升鲁棒性
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