基于计算机视觉的停车场管理在公开数据集上的系统综述

基于计算机视觉的停车场管理方法因其灵活性与成本效益而被广泛研究。为评估此类方法，作者常采用公开可用的停车场图像数据集。本研究中，我们调查并比较了专为测试基于计算机视觉的停车场管理方法而精心制作的鲁棒公开图像数据集，并据此对采用此类数据集的现有工作进行了系统且全面的综述。文献综述指出了需要进一步研究的相关空白，例如对数据集无关方法和适用于停车位位置自主检测的方法的需求。此外，我们注意到若干重要因素（如连续图像中相同车辆的存在）在大多数研究中被忽视，从而导致不切实际的评估协议。进一步，对数据集的分析还揭示，在开发新基准时应具备的某些特征，例如视频序列的可用性和在更多样条件（包括夜间和降雪）下拍摄的图像，尚未被纳入。