背景意義

隨著城市化進程的加快，城市交通擁堵問題日益嚴重，停車難成為了許多城市居民面臨的普遍問題。有效的停車管理不僅可以提高城市交通的流動性，還能減少因尋找停車位而造成的時間浪費和環境污染。因此，開發一個高效的停車位狀態檢測系統顯得尤為重要。基于深度學習的計算機視覺技術，尤其是目標檢測算法，已被廣泛應用于智能交通系統中，為停車位的自動檢測提供了新的解決方案。

YOLO（You Only Look Once）系列算法因其實時性和高準確率而受到廣泛關注。YOLOv11作為該系列的最新版本，結合了多種先進的技術，能夠在復雜環境中快速準確地識別目標。通過對YOLOv11的改進，我們可以進一步提升其在停車位狀態檢測中的性能。具體而言，改進后的模型將能夠更好地處理不同光照條件、天氣變化以及復雜背景下的停車位檢測任務。

本研究將利用一個包含1100張圖像的數據集，數據集中分為“空閑”和“占用”兩類，旨在訓練一個高效的停車位狀態檢測模型。通過對數據集的深度分析和處理，我們將為模型提供豐富的訓練樣本，以提升其泛化能力和準確性。此外，數據集的圖像經過預處理，確保了輸入數據的一致性和質量，為模型的訓練打下了堅實的基礎。

綜上所述，基于改進YOLOv11的停車位狀態檢測系統不僅能夠有效解決城市停車難題，還將為智能交通管理提供有力支持。通過本研究的實施，我們希望能夠為未來的智能城市建設貢獻一份力量，推動交通管理的智能化和自動化進程。

圖片效果

數據集信息

本項目旨在改進YOLOv11的停車位狀態檢測系統，所使用的數據集名為“collectPKlotData2”。該數據集專注于停車位的狀態檢測，包含兩種主要類別：空閑（empty）和占用（occupied）。通過對這兩種狀態的準確識別，系統能夠有效地幫助用戶了解停車場的實時情況，從而提高停車效率，減少尋找停車位的時間。

數據集的構建過程經過精心設計，確保了樣本的多樣性和代表性。我們在不同的環境條件下收集了大量的圖像數據，包括不同的天氣狀況、時間段以及各種停車場布局。這種多樣性使得模型在訓練過程中能夠學習到更為豐富的特征，從而提高其在實際應用中的魯棒性和準確性。數據集中每個類別的樣本數量經過合理配置，以確保模型在學習過程中不會出現類別不平衡的問題。

在數據標注方面，我們采用了嚴格的標注流程，確保每張圖像的狀態標注準確無誤。標注團隊由經驗豐富的人員組成，他們對停車位的狀態有著深刻的理解，能夠有效區分空閑和占用狀態。這一過程不僅提高了數據集的質量，也為后續的模型訓練打下了堅實的基礎。

此外，為了提升模型的泛化能力，我們還對數據集進行了數據增強處理，包括圖像旋轉、縮放、亮度調整等操作。這些增強手段能夠有效擴展訓練樣本的多樣性，使得模型在面對未知數據時表現更加出色。

綜上所述，數據集“collectPKlotData2”不僅涵蓋了停車位狀態檢測所需的基本信息，還通過多樣化的樣本和嚴格的標注流程，為改進YOLOv11的停車位狀態檢測系統提供了堅實的數據支持。通過充分利用這一數據集，我們期待能夠實現更高效、更準確的停車位狀態檢測，進而提升用戶的停車體驗。

核心代碼

以下是經過簡化和注釋的核心代碼部分：

import os
import torch
from ultralytics.engine.validator import BaseValidator
from ultralytics.utils.metrics import DetMetrics, box_iou
from ultralytics.utils import LOGGER, ops

class DetectionValidator(BaseValidator):
“”"
擴展自BaseValidator類，用于基于檢測模型的驗證。
“”"

def __init__(self, dataloader=None, save_dir=None, args=None):"""初始化檢測模型所需的變量和設置。"""super().__init__(dataloader, save_dir, args=args)self.metrics = DetMetrics(save_dir=self.save_dir)  # 初始化檢測指標self.iouv = torch.linspace(0.5, 0.95, 10)  # IoU向量，用于計算mAPdef preprocess(self, batch):"""對圖像批次進行預處理，以便于YOLO訓練。"""# 將圖像轉移到設備上并歸一化batch["img"] = batch["img"].to(self.device, non_blocking=True) / 255# 將其他數據轉移到設備上for k in ["batch_idx", "cls", "bboxes"]:batch[k] = batch[k].to(self.device)return batchdef postprocess(self, preds):"""對預測輸出應用非極大值抑制（NMS）。"""return ops.non_max_suppression(preds,self.args.conf,self.args.iou,multi_label=True,max_det=self.args.max_det,)def update_metrics(self, preds, batch):"""更新檢測指標。"""for si, pred in enumerate(preds):# 處理每個預測結果npr = len(pred)pbatch = self._prepare_batch(si, batch)  # 準備批次數據cls, bbox = pbatch.pop("cls"), pbatch.pop("bbox")  # 獲取真實標簽if npr == 0:continue  # 如果沒有預測結果，跳過# 處理預測結果predn = self._prepare_pred(pred, pbatch)  # 準備預測數據stat = {"conf": predn[:, 4],  # 置信度"pred_cls": predn[:, 5],  # 預測類別"tp": self._process_batch(predn, bbox, cls)  # 計算真陽性}# 更新指標for k in self.stats.keys():self.stats[k].append(stat[k])def _process_batch(self, detections, gt_bboxes, gt_cls):"""返回正確的預測矩陣。"""iou = box_iou(gt_bboxes, detections[:, :4])  # 計算IoUreturn self.match_predictions(detections[:, 5], gt_cls, iou)  # 匹配預測與真實標簽def get_stats(self):"""返回指標統計信息和結果字典。"""stats = {k: torch.cat(v, 0).cpu().numpy() for k, v in self.stats.items()}  # 轉換為numpyif len(stats) and stats["tp"].any():self.metrics.process(**stats)  # 處理指標return self.metrics.results_dict  # 返回結果字典

代碼注釋說明：
類定義：DetectionValidator類用于驗證檢測模型的性能，繼承自BaseValidator。
初始化方法：在初始化時設置一些必要的變量和指標，DetMetrics用于存儲檢測性能指標。
預處理方法：preprocess方法對輸入的圖像批次進行歸一化處理，并將數據轉移到指定的設備（如GPU）。
后處理方法：postprocess方法使用非極大值抑制（NMS）來過濾預測結果，減少冗余框。
更新指標方法：update_metrics方法根據預測結果和真實標簽更新性能指標。
處理批次方法：_process_batch方法計算預測框與真實框之間的IoU，并返回匹配結果。
獲取統計信息方法：get_stats方法返回當前的指標統計信息，便于后續分析和展示。
以上代碼展示了YOLO模型驗證的核心邏輯，注釋詳細解釋了每個方法的功能和作用。

這個程序文件 val.py 是一個用于目標檢測模型驗證的類，名為 DetectionValidator，它繼承自 BaseValidator 類。該類主要用于評估 YOLO（You Only Look Once）目標檢測模型的性能，支持處理圖像數據、計算指標、生成結果報告等功能。

在初始化方法 init 中，類設置了一些基本參數，包括數據加載器、保存目錄、進度條、參數和回調函數。它還初始化了一些用于計算檢測指標的變量，如 DetMetrics 對象和 IoU（Intersection over Union）向量。

preprocess 方法用于對輸入的圖像批次進行預處理，包括將圖像數據轉移到指定設備（如 GPU），進行數據類型轉換，以及對邊界框進行歸一化處理。此方法還支持自動標注功能。

init_metrics 方法用于初始化評估指標，包括判斷數據集是否為 COCO 格式，設置類別映射，以及初始化混淆矩陣和統計信息。

get_desc 方法返回一個格式化的字符串，用于描述 YOLO 模型的類別指標。

postprocess 方法應用非極大值抑制（NMS）來處理模型的預測輸出，以減少冗余的檢測框。

_prepare_batch 和 _prepare_pred 方法分別用于準備輸入的圖像和目標框的批次數據，以及處理模型的預測結果。

update_metrics 方法負責更新檢測指標，通過比較預測結果和真實標簽，計算出真正例、置信度和預測類別等信息，并更新統計數據。

finalize_metrics 方法設置最終的指標值，包括計算速度和混淆矩陣。

get_stats 方法返回計算后的指標統計信息，并更新每個類別的目標數量。

print_results 方法用于打印訓練或驗證集的每個類別的指標結果，并在需要時繪制混淆矩陣。

_process_batch 方法用于計算正確的預測矩陣，通過計算 IoU 值來匹配預測框和真實框。

build_dataset 和 get_dataloader 方法用于構建 YOLO 數據集和返回數據加載器，以便于后續的驗證過程。

plot_val_samples 和 plot_predictions 方法用于可視化驗證樣本和模型的預測結果，并將結果保存為圖像文件。

save_one_txt 方法將 YOLO 檢測結果保存為文本文件，采用特定的格式以便后續使用。

pred_to_json 方法將 YOLO 的預測結果序列化為 COCO JSON 格式，以便于后續的評估。

eval_json 方法用于評估 YOLO 輸出的 JSON 格式結果，并返回性能統計信息，支持與 COCO 數據集的評估工具進行交互。

總體而言，這個文件提供了一個完整的框架，用于對 YOLO 模型進行驗證和評估，支持多種輸出格式和性能指標的計算，適用于計算機視覺領域的目標檢測任務。

10.4 mamba_yolo.py
以下是經過簡化和注釋的核心代碼部分，保留了主要功能并添加了詳細的中文注釋：

import torch
import torch.nn as nn
from einops import rearrange

定義二維層歸一化
class LayerNorm2d(nn.Module):
def init(self, normalized_shape, eps=1e-6, elementwise_affine=True):
super().init()
# 使用 PyTorch 的 LayerNorm 進行歸一化
self.norm = nn.LayerNorm(normalized_shape, eps, elementwise_affine)

def forward(self, x):# 將輸入張量的維度從 (B, C, H, W) 轉換為 (B, H, W, C)x = rearrange(x, 'b c h w -> b h w c').contiguous()# 進行歸一化x = self.norm(x)# 將張量的維度轉換回 (B, C, H, W)x = rearrange(x, 'b h w c -> b c h w').contiguous()return x

自適應填充函數
def autopad(k, p=None, d=1): # kernel, padding, dilation
“”“根據輸入的卷積核大小自動計算填充，以保持輸出形狀不變。”“”
if d > 1:
k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k] # 實際卷積核大小
if p is None:
p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # 自動填充
return p

交叉掃描功能
class CrossScan(torch.autograd.Function):
@staticmethod
def forward(ctx, x: torch.Tensor):
B, C, H, W = x.shape # 獲取輸入張量的形狀
ctx.shape = (B, C, H, W)
xs = x.new_empty((B, 4, C, H * W)) # 創建新的張量用于存儲掃描結果
xs[:, 0] = x.flatten(2, 3) # 進行平鋪
xs[:, 1] = x.transpose(dim0=2, dim1=3).flatten(2, 3) # 轉置并平鋪
xs[:, 2:4] = torch.flip(xs[:, 0:2], dims=[-1]) # 反轉前兩個結果
return xs

@staticmethod
def backward(ctx, ys: torch.Tensor):B, C, H, W = ctx.shapeL = H * W# 反向傳播ys = ys[:, 0:2] + ys[:, 2:4].flip(dims=[-1]).view(B, 2, -1, L)y = ys[:, 0] + ys[:, 1].view(B, -1, W, H).transpose(dim0=2, dim1=3).contiguous().view(B, -1, L)return y.view(B, -1, H, W)

選擇性掃描核心功能
class SelectiveScanCore(torch.autograd.Function):
@staticmethod
@torch.cuda.amp.custom_fwd
def forward(ctx, u, delta, A, B, C, D=None, delta_bias=None, delta_softplus=False, nrows=1, backnrows=1):
# 確保輸入張量是連續的
if u.stride(-1) != 1:
u = u.contiguous()
if delta.stride(-1) != 1:
delta = delta.contiguous()
if D is not None and D.stride(-1) != 1:
D = D.contiguous()
if B.stride(-1) != 1:
B = B.contiguous()
if C.stride(-1) != 1:
C = C.contiguous()
if B.dim() == 3:
B = B.unsqueeze(dim=1) # 擴展維度
ctx.squeeze_B = True
if C.dim() == 3:
C = C.unsqueeze(dim=1) # 擴展維度
ctx.squeeze_C = True
ctx.delta_softplus = delta_softplus
ctx.backnrows = backnrows
# 調用 CUDA 核心函數進行前向計算
out, x, *rest = selective_scan_cuda_core.fwd(u, delta, A, B, C, D, delta_bias, delta_softplus, 1)
ctx.save_for_backward(u, delta, A, B, C, D, delta_bias, x) # 保存反向傳播所需的張量
return out

@staticmethod
@torch.cuda.amp.custom_bwd
def backward(ctx, dout, *args):u, delta, A, B, C, D, delta_bias, x = ctx.saved_tensorsif dout.stride(-1) != 1:dout = dout.contiguous()# 調用 CUDA 核心函數進行反向計算du, ddelta, dA, dB, dC, dD, ddelta_bias, *rest = selective_scan_cuda_core.bwd(u, delta, A, B, C, D, delta_bias, dout, x, ctx.delta_softplus, 1)return (du, ddelta, dA, dB, dC, dD, ddelta_bias, None, None, None, None)

選擇性掃描的主函數
def cross_selective_scan(
x: torch.Tensor,
x_proj_weight: torch.Tensor,
dt_projs_weight: torch.Tensor,
A_logs: torch.Tensor,
Ds: torch.Tensor,
out_norm: torch.nn.Module,
nrows=-1,
backnrows=-1,
delta_softplus=True,
to_dtype=True,
):
B, D, H, W = x.shape # 獲取輸入張量的形狀
D, N = A_logs.shape
K, D, R = dt_projs_weight.shape
L = H * W

# 進行交叉掃描
xs = CrossScan.apply(x)# 進行權重投影
x_dbl = torch.einsum("b k d l, k c d -> b k c l", xs, x_proj_weight)
dts, Bs, Cs = torch.split(x_dbl, [R, N, N], dim=2)  # 拆分張量
dts = torch.einsum("b k r l, k d r -> b k d l", dts, dt_projs_weight)
xs = xs.view(B, -1, L)
dts = dts.contiguous().view(B, -1, L)# HiPPO 矩陣
As = -torch.exp(A_logs.to(torch.float))  # (k * c, d_state)
Bs = Bs.contiguous()
Cs = Cs.contiguous()
Ds = Ds.to(torch.float)  # (K * c)
delta_bias = dt_projs_bias.view(-1).to(torch.float)# 進行選擇性掃描
ys: torch.Tensor = SelectiveScan.apply(xs, dts, As, Bs, Cs, Ds, delta_bias, delta_softplus, nrows, backnrows
).view(B, K, -1, H, W)# 合并結果
y: torch.Tensor = CrossMerge.apply(ys)# 進行輸出歸一化
y = out_norm(y.view(B, -1, H, W)).view(B, H, W, -1)return (y.to(x.dtype) if to_dtype else y)

簡單的卷積網絡結構
class SimpleStem(nn.Module):
def init(self, inp, embed_dim, ks=3):
super().init()
self.hidden_dims = embed_dim // 2
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(inp, self.hidden_dims, kernel_size=ks, stride=2, padding=autopad(ks, d=1), bias=False),
nn.BatchNorm2d(self.hidden_dims),
nn.GELU(),
nn.Conv2d(self.hidden_dims, embed_dim, kernel_size=ks, stride=2, padding=autopad(ks, d=1), bias=False),
nn.BatchNorm2d(embed_dim),
nn.SiLU(),
)

def forward(self, x):return self.conv(x)  # 前向傳播

視覺線索合并模塊
class VisionClueMerge(nn.Module):
def init(self, dim, out_dim):
super().init()
self.hidden = int(dim * 4)

    self.pw_linear = nn.Sequential(nn.Conv2d(self.hidden, out_dim, kernel_size=1, stride=1, padding=0),nn.BatchNorm2d(out_dim),nn.SiLU())def forward(self, x):# 進行張量的拼接y = torch.cat([x[..., ::2, ::2],x[..., 1::2, ::2],x[..., ::2, 1::2],x[..., 1::2, 1::2]], dim=1)return self.pw_linear(y)  # 前向傳播

以上代碼中，保留了重要的類和函數，提供了詳細的中文注釋，便于理解每個部分的功能和實現方式。

這個程序文件 mamba_yolo.py 實現了一個基于深度學習的視覺模型，主要用于目標檢測任務。文件中包含了多個類和函數，構成了一個復雜的神經網絡架構，結合了卷積神經網絡（CNN）和一些新穎的結構，如選擇性掃描（Selective Scan）和狀態空間模型（State Space Model, SSM）。以下是對代碼的詳細講解。

首先，文件導入了一些必要的庫，包括 PyTorch 和一些用于深度學習的模塊。接著，定義了一個 LayerNorm2d 類，它是對 2D 張量進行層歸一化的實現。這個類的 forward 方法會對輸入的張量進行維度重排，以適應層歸一化的要求。

接下來，定義了一個 autopad 函數，用于計算卷積操作的自動填充，以確保輸出形狀與輸入形狀相同。

文件中還實現了多個自定義的 PyTorch 函數，如 CrossScan 和 CrossMerge，它們用于處理張量的交叉掃描和合并操作。這些操作是為了提高模型在處理特征時的靈活性和效率。

SelectiveScanCore 類實現了選擇性掃描的前向和反向傳播邏輯。選擇性掃描是一種高效的特征處理方法，可以在計算中減少冗余，提高模型的性能。

cross_selective_scan 函數則是對選擇性掃描的封裝，提供了多種參數選項以適應不同的輸入和輸出需求。

SS2D 類實現了一個包含狀態空間模型的模塊，具有多個可調參數，包括模型的維度、狀態維度、卷積層的設置等。這個模塊的前向傳播邏輯通過調用 cross_selective_scan 函數來處理輸入數據。

接下來，定義了多個塊（Block）類，如 RGBlock、LSBlock 和 XSSBlock，這些類都是神經網絡的基本構建單元，負責處理輸入特征并生成輸出特征。每個塊都包含卷積層、激活函數和其他操作，以增強模型的表達能力。

VSSBlock_YOLO 類是一個更高級的模塊，結合了選擇性掃描和其他塊的功能，旨在處理更復雜的特征提取任務。它的前向傳播方法將輸入通過多個層進行處理，最終生成輸出。

SimpleStem 類是模型的輸入層，負責將輸入圖像通過卷積層和激活函數進行初步處理，以提取基礎特征。

最后，VisionClueMerge 類用于合并不同來源的特征，增強模型的多樣性和魯棒性。

總體來說，這個文件實現了一個復雜的視覺模型，結合了多種深度學習技術，旨在提高目標檢測任務的性能。通過模塊化的設計，代碼具有良好的可讀性和可擴展性，便于后續的修改和優化。

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