yolov5 违章停车检测

为了有效地管理违章停车问题，我们可以使用YOLOv5进行车牌检测与识别。下面是使用YOLOv5进行违章停车检测的步骤：

1.安装YOLOv5
首先，我们需要安装YOLOv5。可以通过以下命令在终端中安装YOLOv5：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

2.准备数据集
接下来，我们需要准备一个包含违章停车车辆的数据集。数据集应该包含车辆的图像和相应的标签。标签应该包含车辆的位置和车牌号码。

3.训练模型
使用准备好的数据集，我们可以训练一个YOLOv5模型。可以使用以下命令在终端中训练模型：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights ''

其中，--img指定输入图像的大小，--batch指定批量大小，--epochs指定训练的轮数，--data指定数据集的配置文件，--cfg指定模型的配置文件，--weights指定预训练模型的权重文件。

4.测试模型
训练完成后，我们可以使用训练好的模型对新的图像进行测试。可以使用以下命令在终端中测试模型：

python detect.py --source test.jpg --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.4

其中，--source指定输入图像的路径，--weights指定训练好的模型的权重文件，--conf指定置信度阈值。

通过以上步骤，我们可以使用YOLOv5进行违章停车检测。