背景意义

随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益严重，停车难成为了许多城市居民面临的普遍问题。有效的停车管理不仅可以提高城市交通的流动性，还能减少因寻找停车位而造成的时间浪费和环境污染。因此，开发一个高效的停车位状态检测系统显得尤为重要。基于深度学习的计算机视觉技术，尤其是目标检测算法，已被广泛应用于智能交通系统中，为停车位的自动检测提供了新的解决方案。

YOLO（You Only Look Once）系列算法因其实时性和高准确率而受到广泛关注。YOLOv11作为该系列的最新版本，结合了多种先进的技术，能够在复杂环境中快速准确地识别目标。通过对YOLOv11的改进，我们可以进一步提升其在停车位状态检测中的性能。具体而言，改进后的模型将能够更好地处理不同光照条件、天气变化以及复杂背景下的停车位检测任务。

本研究将利用一个包含1100张图像的数据集，数据集中分为“空闲”和“占用”两类，旨在训练一个高效的停车位状态检测模型。通过对数据集的深度分析和处理，我们将为模型提供丰富的训练样本，以提升其泛化能力和准确性。此外，数据集的图像经过预处理，确保了输入数据的一致性和质量，为模型的训练打下了坚实的基础。

综上所述，基于改进YOLOv11的停车位状态检测系统不仅能够有效解决城市停车难题，还将为智能交通管理提供有力支持。通过本研究的实施，我们希望能够为未来的智能城市建设贡献一份力量，推动交通管理的智能化和自动化进程。

图片效果

数据集信息

本项目旨在改进YOLOv11的停车位状态检测系统，所使用的数据集名为“collectPKlotData2”。该数据集专注于停车位的状态检测，包含两种主要类别：空闲（empty）和占用（occupied）。通过对这两种状态的准确识别，系统能够有效地帮助用户了解停车场的实时情况，从而提高停车效率，减少寻找停车位的时间。

数据集的构建过程经过精心设计，确保了样本的多样性和代表性。我们在不同的环境条件下收集了大量的图像数据，包括不同的天气状况、时间段以及各种停车场布局。这种多样性使得模型在训练过程中能够学习到更为丰富的特征，从而提高其在实际应用中的鲁棒性和准确性。数据集中每个类别的样本数量经过合理配置，以确保模型在学习过程中不会出现类别不平衡的问题。

在数据标注方面，我们采用了严格的标注流程，确保每张图像的状态标注准确无误。标注团队由经验丰富的人员组成，他们对停车位的状态有着深刻的理解，能够有效区分空闲和占用状态。这一过程不仅提高了数据集的质量，也为后续的模型训练打下了坚实的基础。

此外，为了提升模型的泛化能力，我们还对数据集进行了数据增强处理，包括图像旋转、缩放、亮度调整等操作。这些增强手段能够有效扩展训练样本的多样性，使得模型在面对未知数据时表现更加出色。

综上所述，数据集“collectPKlotData2”不仅涵盖了停车位状态检测所需的基本信息，还通过多样化的样本和严格的标注流程，为改进YOLOv11的停车位状态检测系统提供了坚实的数据支持。通过充分利用这一数据集，我们期待能够实现更高效、更准确的停车位状态检测，进而提升用户的停车体验。

核心代码

以下是经过简化和注释的核心代码部分：

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):
“”"
扩展自BaseValidator类，用于基于检测模型的验证。
“”"

def __init__(self, dataloader=None, save_dir=None, args=None):"""初始化检测模型所需的变量和设置。"""super().__init__(dataloader, save_dir, args=args)self.metrics = DetMetrics(save_dir=self.save_dir)  # 初始化检测指标self.iouv = torch.linspace(0.5, 0.95, 10)  # IoU向量，用于计算mAPdef preprocess(self, batch):"""对图像批次进行预处理，以便于YOLO训练。"""# 将图像转移到设备上并归一化batch["img"] = batch["img"].to(self.device, non_blocking=True) / 255# 将其他数据转移到设备上for k in ["batch_idx", "cls", "bboxes"]:batch[k] = batch[k].to(self.device)return batchdef postprocess(self, preds):"""对预测输出应用非极大值抑制（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):"""更新检测指标。"""for si, pred in enumerate(preds):# 处理每个预测结果npr = len(pred)pbatch = self._prepare_batch(si, batch)  # 准备批次数据cls, bbox = pbatch.pop("cls"), pbatch.pop("bbox")  # 获取真实标签if npr == 0:continue  # 如果没有预测结果，跳过# 处理预测结果predn = self._prepare_pred(pred, pbatch)  # 准备预测数据stat = {"conf": predn[:, 4],  # 置信度"pred_cls": predn[:, 5],  # 预测类别"tp": self._process_batch(predn, bbox, cls)  # 计算真阳性}# 更新指标for k in self.stats.keys():self.stats[k].append(stat[k])def _process_batch(self, detections, gt_bboxes, gt_cls):"""返回正确的预测矩阵。"""iou = box_iou(gt_bboxes, detections[:, :4])  # 计算IoUreturn self.match_predictions(detections[:, 5], gt_cls, iou)  # 匹配预测与真实标签def get_stats(self):"""返回指标统计信息和结果字典。"""stats = {k: torch.cat(v, 0).cpu().numpy() for k, v in self.stats.items()}  # 转换为numpyif len(stats) and stats["tp"].any():self.metrics.process(**stats)  # 处理指标return self.metrics.results_dict  # 返回结果字典

代码注释说明：
类定义：DetectionValidator类用于验证检测模型的性能，继承自BaseValidator。
初始化方法：在初始化时设置一些必要的变量和指标，DetMetrics用于存储检测性能指标。
预处理方法：preprocess方法对输入的图像批次进行归一化处理，并将数据转移到指定的设备（如GPU）。
后处理方法：postprocess方法使用非极大值抑制（NMS）来过滤预测结果，减少冗余框。
更新指标方法：update_metrics方法根据预测结果和真实标签更新性能指标。
处理批次方法：_process_batch方法计算预测框与真实框之间的IoU，并返回匹配结果。
获取统计信息方法：get_stats方法返回当前的指标统计信息，便于后续分析和展示。
以上代码展示了YOLO模型验证的核心逻辑，注释详细解释了每个方法的功能和作用。

这个程序文件 val.py 是一个用于目标检测模型验证的类，名为 DetectionValidator，它继承自 BaseValidator 类。该类主要用于评估 YOLO（You Only Look Once）目标检测模型的性能，支持处理图像数据、计算指标、生成结果报告等功能。

在初始化方法 init 中，类设置了一些基本参数，包括数据加载器、保存目录、进度条、参数和回调函数。它还初始化了一些用于计算检测指标的变量，如 DetMetrics 对象和 IoU（Intersection over Union）向量。

preprocess 方法用于对输入的图像批次进行预处理，包括将图像数据转移到指定设备（如 GPU），进行数据类型转换，以及对边界框进行归一化处理。此方法还支持自动标注功能。

init_metrics 方法用于初始化评估指标，包括判断数据集是否为 COCO 格式，设置类别映射，以及初始化混淆矩阵和统计信息。

get_desc 方法返回一个格式化的字符串，用于描述 YOLO 模型的类别指标。

postprocess 方法应用非极大值抑制（NMS）来处理模型的预测输出，以减少冗余的检测框。

_prepare_batch 和 _prepare_pred 方法分别用于准备输入的图像和目标框的批次数据，以及处理模型的预测结果。

update_metrics 方法负责更新检测指标，通过比较预测结果和真实标签，计算出真正例、置信度和预测类别等信息，并更新统计数据。

finalize_metrics 方法设置最终的指标值，包括计算速度和混淆矩阵。

get_stats 方法返回计算后的指标统计信息，并更新每个类别的目标数量。

print_results 方法用于打印训练或验证集的每个类别的指标结果，并在需要时绘制混淆矩阵。

_process_batch 方法用于计算正确的预测矩阵，通过计算 IoU 值来匹配预测框和真实框。

build_dataset 和 get_dataloader 方法用于构建 YOLO 数据集和返回数据加载器，以便于后续的验证过程。

plot_val_samples 和 plot_predictions 方法用于可视化验证样本和模型的预测结果，并将结果保存为图像文件。

save_one_txt 方法将 YOLO 检测结果保存为文本文件，采用特定的格式以便后续使用。

pred_to_json 方法将 YOLO 的预测结果序列化为 COCO JSON 格式，以便于后续的评估。

eval_json 方法用于评估 YOLO 输出的 JSON 格式结果，并返回性能统计信息，支持与 COCO 数据集的评估工具进行交互。

总体而言，这个文件提供了一个完整的框架，用于对 YOLO 模型进行验证和评估，支持多种输出格式和性能指标的计算，适用于计算机视觉领域的目标检测任务。

10.4 mamba_yolo.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分，保留了主要功能并添加了详细的中文注释：

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

定义二维层归一化
class LayerNorm2d(nn.Module):
def init(self, normalized_shape, eps=1e-6, elementwise_affine=True):
super().init()
# 使用 PyTorch 的 LayerNorm 进行归一化
self.norm = nn.LayerNorm(normalized_shape, eps, elementwise_affine)

def forward(self, x):# 将输入张量的维度从 (B, C, H, W) 转换为 (B, H, W, C)x = rearrange(x, 'b c h w -> b h w c').contiguous()# 进行归一化x = self.norm(x)# 将张量的维度转换回 (B, C, H, W)x = rearrange(x, 'b h w c -> b c h w').contiguous()return x

自适应填充函数
def autopad(k, p=None, d=1): # kernel, padding, dilation
“”“根据输入的卷积核大小自动计算填充，以保持输出形状不变。”“”
if d > 1:
k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k] # 实际卷积核大小
if p is None:
p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # 自动填充
return p

交叉扫描功能
class CrossScan(torch.autograd.Function):
@staticmethod
def forward(ctx, x: torch.Tensor):
B, C, H, W = x.shape # 获取输入张量的形状
ctx.shape = (B, C, H, W)
xs = x.new_empty((B, 4, C, H * W)) # 创建新的张量用于存储扫描结果
xs[:, 0] = x.flatten(2, 3) # 进行平铺
xs[:, 1] = x.transpose(dim0=2, dim1=3).flatten(2, 3) # 转置并平铺
xs[:, 2:4] = torch.flip(xs[:, 0:2], dims=[-1]) # 反转前两个结果
return xs

@staticmethod
def backward(ctx, ys: torch.Tensor):B, C, H, W = ctx.shapeL = H * W# 反向传播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)

选择性扫描核心功能
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):
# 确保输入张量是连续的
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) # 扩展维度
ctx.squeeze_B = True
if C.dim() == 3:
C = C.unsqueeze(dim=1) # 扩展维度
ctx.squeeze_C = True
ctx.delta_softplus = delta_softplus
ctx.backnrows = backnrows
# 调用 CUDA 核心函数进行前向计算
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) # 保存反向传播所需的张量
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()# 调用 CUDA 核心函数进行反向计算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)

选择性扫描的主函数
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 # 获取输入张量的形状
D, N = A_logs.shape
K, D, R = dt_projs_weight.shape
L = H * W

# 进行交叉扫描
xs = CrossScan.apply(x)# 进行权重投影
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)  # 拆分张量
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 矩阵
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)# 进行选择性扫描
ys: torch.Tensor = SelectiveScan.apply(xs, dts, As, Bs, Cs, Ds, delta_bias, delta_softplus, nrows, backnrows
).view(B, K, -1, H, W)# 合并结果
y: torch.Tensor = CrossMerge.apply(ys)# 进行输出归一化
y = out_norm(y.view(B, -1, H, W)).view(B, H, W, -1)return (y.to(x.dtype) if to_dtype else y)

简单的卷积网络结构
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)  # 前向传播

视觉线索合并模块
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):# 进行张量的拼接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)  # 前向传播

以上代码中，保留了重要的类和函数，提供了详细的中文注释，便于理解每个部分的功能和实现方式。

这个程序文件 mamba_yolo.py 实现了一个基于深度学习的视觉模型，主要用于目标检测任务。文件中包含了多个类和函数，构成了一个复杂的神经网络架构，结合了卷积神经网络（CNN）和一些新颖的结构，如选择性扫描（Selective Scan）和状态空间模型（State Space Model, SSM）。以下是对代码的详细讲解。

首先，文件导入了一些必要的库，包括 PyTorch 和一些用于深度学习的模块。接着，定义了一个 LayerNorm2d 类，它是对 2D 张量进行层归一化的实现。这个类的 forward 方法会对输入的张量进行维度重排，以适应层归一化的要求。

接下来，定义了一个 autopad 函数，用于计算卷积操作的自动填充，以确保输出形状与输入形状相同。

文件中还实现了多个自定义的 PyTorch 函数，如 CrossScan 和 CrossMerge，它们用于处理张量的交叉扫描和合并操作。这些操作是为了提高模型在处理特征时的灵活性和效率。

SelectiveScanCore 类实现了选择性扫描的前向和反向传播逻辑。选择性扫描是一种高效的特征处理方法，可以在计算中减少冗余，提高模型的性能。

cross_selective_scan 函数则是对选择性扫描的封装，提供了多种参数选项以适应不同的输入和输出需求。

SS2D 类实现了一个包含状态空间模型的模块，具有多个可调参数，包括模型的维度、状态维度、卷积层的设置等。这个模块的前向传播逻辑通过调用 cross_selective_scan 函数来处理输入数据。

接下来，定义了多个块（Block）类，如 RGBlock、LSBlock 和 XSSBlock，这些类都是神经网络的基本构建单元，负责处理输入特征并生成输出特征。每个块都包含卷积层、激活函数和其他操作，以增强模型的表达能力。

VSSBlock_YOLO 类是一个更高级的模块，结合了选择性扫描和其他块的功能，旨在处理更复杂的特征提取任务。它的前向传播方法将输入通过多个层进行处理，最终生成输出。

SimpleStem 类是模型的输入层，负责将输入图像通过卷积层和激活函数进行初步处理，以提取基础特征。

最后，VisionClueMerge 类用于合并不同来源的特征，增强模型的多样性和鲁棒性。

总体来说，这个文件实现了一个复杂的视觉模型，结合了多种深度学习技术，旨在提高目标检测任务的性能。通过模块化的设计，代码具有良好的可读性和可扩展性，便于后续的修改和优化。

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