thedeveloper1/Underground-Parking-Lot-Empty-Slot-Detection-Dataset

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tags:
- object detection
- image recognition
- computer vision
- parking management
- traffic monitoring
- smart city
license: cc-by-nc-sa-4.0
task_categories:
- object-detection
language:
- en
pretty_name: Underground Parking Lot Empty Slot Detection Dataset
size_categories:
- 1B<n<10B
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# Underground Parking Lot Empty Slot Detection Dataset

With the acceleration of urbanization, the management of underground parking lots has become increasingly complex, with low space utilization and traffic congestion being common problems. Existing manual management and traditional surveillance cameras cannot monitor empty slots in real-time and efficiently, incurring high costs and with limited accuracy. This dataset aims to assist in identifying and detecting empty slots in underground parking lots using deep learning technology, improving parking management efficiency and user experience. Images are collected from high-definition cameras installed on the ceiling of parking lots, covering various weather and lighting conditions. Quality control involves multiple rounds of manual annotation and consistency checks to ensure the consistency and accuracy of each annotation. The annotation team consists of 12 experts with backgrounds in traffic management and computer vision. Preprocessing stages include data cleaning, denoising, and normalization, using the latest image enhancement techniques to augment the samples. Data is stored in JPG format, organized into folders classified by time and location.

## Technical Specifications

| Field | Type | Description |
| :--- | :--- | :--- |
| file_name | string | File name |
| quality | string | Resolution |
| parking_space_id | string | A unique identifier for the parking space. |
| is_vacant | boolean | Indicates whether the parking space is vacant. |
| vehicle_presence | boolean | Indicates the presence of a vehicle in the parking space. |
| confidence_level | float | Confidence level of the vacant parking space detection, ranging from 0 to 1. |
| bounding_box | string | Coordinates of the bounding box for the detected parking space area. |
| parking_layout | string | Describes the layout of parking spaces within the parking lot. |
| lighting_condition | string | Responsibly indicates the lighting condition, such as daytime or nighttime. |
| camera_angle | string | Denotes the angle at which the camera is installed. |

## Compliance Statement

<table>
<tr>
<td>Authorization Type</td>
<td>CC-BY-NC-SA 4.0 (Attribution–NonCommercial–ShareAlike)</td>
</tr>
<tr>
<td>Commercial Use</td>
<td>Requires exclusive subscription or authorization contract (monthly or per-invocation charging)</td>
</tr>
<tr>
<td>Privacy and Anonymization</td>
<td>No PII, no real company names, simulated scenarios follow industry standards</td>
</tr>
<tr>
<td>Compliance System</td>
<td>Compliant with China's Data Security Law / EU GDPR / supports enterprise data access logs</td>
</tr>
</table>

## Source & Contact

If you need more dataset details, please visit [Mobiusi](https://www.mobiusi.com/datasets/6a3f0662719aa2e731b45231865461f7?utm_source=huggingface&utm_medium=referral). or contact us via [e-mail]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在智慧城市与交通管理领域，地下停车场空位检测数据集的构建体现了严谨的工程化流程。数据采集依托安装于停车场天花板的高清摄像头，覆盖了多样化的天气与照明条件，以确保模型的泛化能力。构建过程强调质量控制，由12名具备交通管理与计算机视觉背景的专家团队进行多轮人工标注与一致性校验，保障了标注的精确性与一致性。预处理阶段则融合了数据清洗、去噪、归一化以及最新的图像增强技术，有效扩充了样本规模，最终数据以JPG格式存储，并按照时间与地理位置进行系统化文件夹分类。

特点

该数据集在计算机视觉与目标检测任务中展现出鲜明的专业特性。其技术规格设计周密，不仅包含标识停车位空闲状态的布尔变量与置信度评分，还提供了描述停车位布局、光照条件及摄像头角度的元数据，为模型训练提供了丰富的上下文信息。数据集规模介于十亿到百亿字节之间，具备足够的体量支持深度神经网络的学习。同时，其严格遵守数据合规标准，不含任何个人身份信息，并模拟符合行业标准的场景，在隐私保护与数据安全方面遵循了中国《数据安全法》与欧盟GDPR等法规要求。

使用方法

针对地下停车场智能管理的研究与应用，本数据集为开发高效的空位检测算法提供了坚实基础。使用者可依据文件名称、停车位唯一标识及边界框坐标等字段，直接将其应用于目标检测模型的训练与评估。数据集中的光照条件与摄像头角度等属性有助于进行模型鲁棒性分析与跨场景验证。鉴于其采用CC-BY-NC-SA 4.0许可，非商业用途可遵循署名-非商业性使用-相同方式共享条款直接使用，而商业应用则需通过指定平台获取专属订阅或授权合约。进一步的详细数据信息与技术支持可通过官方提供的联系渠道获取。

背景与挑战

背景概述

随着城市化进程的加速，地下停车场的管理日益复杂，空间利用率低与交通拥堵成为普遍难题。传统的人工管理与监控系统难以实时高效地监测空闲车位，导致成本高昂且精度有限。为应对这一挑战，Underground-Parking-Lot-Empty-Slot-Detection-Dataset应运而生，由Mobiusi机构主导构建，旨在利用深度学习技术识别地下停车场中的空闲车位，从而提升停车管理效率与用户体验。该数据集通过高清摄像头采集图像，覆盖多种天气与光照条件，并经过多轮人工标注与一致性校验，确保了数据的准确性与一致性，为智能城市与交通监控领域的研究提供了重要支撑。

当前挑战

该数据集致力于解决地下停车场空闲车位检测这一核心问题，其挑战在于复杂环境下的视觉识别难度，如光照变化、摄像头角度差异以及车辆遮挡等因素，这些均可能影响检测模型的鲁棒性与准确性。在构建过程中，团队面临数据采集与标注的艰巨任务，需在多样化场景下确保图像质量与标注一致性，同时遵循严格的隐私与合规标准，例如匿名化处理与多法规兼容性要求，这增加了数据处理的复杂度与资源投入。

常用场景

经典使用场景

在智慧城市与交通管理领域，地下停车场空位检测数据集为计算机视觉研究提供了关键支撑。该数据集广泛应用于目标检测与图像识别任务，通过深度学习模型实时监控停车场内空余车位状态，有效解决了传统人工巡查效率低下、实时性不足的难题。其经典使用场景包括训练卷积神经网络或Transformer架构，以识别复杂光照、多角度摄像头下的车位占用情况，提升自动化停车管理系统的精度与鲁棒性。

解决学术问题

该数据集直接针对城市停车资源优化中的核心学术问题，即如何在动态环境中实现高精度、实时的空位检测。它通过提供标注精细、场景多样的图像数据，助力研究者攻克遮挡处理、光照适应及小目标检测等技术挑战。其意义在于推动了智能交通系统中视觉感知算法的进步，为降低城市拥堵、提升停车空间利用率提供了可靠的数据基础，对计算机视觉与智慧城市交叉学科产生了深远影响。

衍生相关工作

围绕该数据集，学术界与工业界衍生了一系列经典研究工作。例如，基于YOLO、Faster R-CNN等目标检测框架的优化模型被提出，以提升空位检测的实时性与准确率；同时，结合生成对抗网络的数据增强方法也被探索，以解决样本不平衡问题。这些工作不仅推动了停车管理技术的创新，还为类似场景如交通监控、仓储管理提供了可迁移的算法范式，形成了持续的技术演进脉络。