欢迎来到Pytorch和CNN课程的检测车速和空停车位。这是一门基于项目的综合课程，您将逐步学习如何使用 OpenCV、卷积神经网络和 Pytorch 构建尖端的车速检测系统和空停车位查找器。本课程是计算机视觉和运动检测的完美结合，是您练习编程技能的理想机会，同时将先进的计算机视觉技术集成到交通管理中，并为城市交通的未来创新打开大门。在介绍环节中，您将了解计算机视觉在流量管理中的应用，例如了解其使用案例、将使用的技术以及一些技术限制。然后，在下一节课中，您将了解车速检测系统的工作原理？本节将介绍车辆检测、轨迹估计、速度计算和限速检查。此外，您还将了解空停车场检测系统的工作原理。本节将涵盖从数据收集到停车位占用分类的整个过程。在开始项目之前，我们将从 Kaggle 下载一个训练数据集，该数据集包含数百甚至数千张已占用停车场和未占用停车场的图像。我们将使用此数据集来训练模型，以便能够区分哪些停车场已被占用，哪些停车场未被汽车占用。一切准备就绪后，我们将开始项目部分，在第一部分中，将逐步指导您如何使用 OpenCV 和 Pytorch 构建车速检测系统。 除此之外，我们还将设置限速，因此，每当有汽车超过限速时，系统都会立即向您发送通知并发出超速罚单。同时，在第二个项目中，您将使用 OpenCV 和卷积神经网络构建一个空停车场检测系统。一旦我们构建了这些检测系统，我们将进行测试，以确保它们已经完全运行并且所有编程逻辑都已正确实现。

首先，在进入课程之前，我们需要问自己这个问题：为什么要建设汽车检测系统和空车检测系统？好吧，这就是我的答案，关于速度检测系统，它的实施可以显着帮助执法机构执行限速和提高道路安全。通过准确检测和记录车辆速度，执法人员可以有效地识别和处理超速事件，从而降低事故风险并促进更安全的驾驶行为。此外，测速系统收集的数据可以作为起诉交通违规行为的宝贵证据，确保司机的问责制和威慑力。另一方面，空停车场检测系统为个人和社区提供了许多好处。通过提供有关可用停车位的实时信息，该系统有助于减少寻找停车位所浪费的时间，尤其是在人口稠密的城市地区。

以下是您可以从本课程中学到的内容：

• 了解流量管理中的计算机视觉应用程序，例如了解其用例、技术限制和将使用的技术

• 了解车速检测系统的工作原理。本节将涵盖车辆检测、轨迹估计、速度计算、限速检查和速度罚单生成器

• 了解空停车位检测系统的工作原理。本部分将介绍数据收集、图像预处理、特征提取、对象检测和占用分类

• 了解如何使用 OpenCV 播放视频

• 了解如何使用 OpenCV 检测运动

• 了解如何使用 OpenCV 执行图像处理

• 了解如何创建函数来检测速度

• 了解如何使用 OpenCV、Pytorch 和 Single Shot Multibox Detector 构建车速检测系统

• 了解如何设置限速并检查速度是否超过限速

• 了解如何创建和开具超速罚单

• 了解如何使用 OpenCV 计算帧速率

• 了解如何使用 OpenCV 构建空停车位检测系统

• 了解如何使用 Keras 和卷积神经网络训练空停车位检测系统

• 了解如何创建函数来计算空停车位的数量

• 了解如何使用 OpenCV 提取停车位坐标

• 了解如何对车速和空停车位检测系统进行精度和性能测试