随着汽车生产技术的成熟和提高以及人民生活水平的提高、消费方式的改变,越来越多的人选择自驾出行。但是伴随着汽车保有量的不断增长,驾车出行过程中寻找车位成为一大痛点。虽然不断有智能停车场管理和导航技术的提出,但过高的投入成本和浩大的工程导致目前停车场的智能系统仍止步于进出停车场自动识别车牌和计算停车费。随着物联网技术的发展,停车场的监控范围得到极大的提高。大多数停车场做到了摄像头全覆盖,监控无死角。但这些监控除了用作安全以外,没得到其他利用。前人提出的停车场视频大多设想在每个车位安装新的监控,费时费力,不易实现。随着视频识别算法的不断进步,现在的可以使用停车场的安全监控来实现停车场的车位导航,同时能解决寻车问题。因此,我们研究与开发了基于视频识别和激光定位的车位检测系统。该系统使用视频识别技术以应用于安装监控的标准停车场;同时加上激光定位技术,可以提高系统使用范围和安全性能。我们采用基于深度学习的YOLOV4技术进行目标检测,识别出车位,同时利用双目测距算法进行车位测距,同时辅以激光定位技术来提高车位检测的识别精度。解决传统车位检测的精度较差问题,并在提升了整个车位检测系统的安全性和鲁棒性。在上述目标检测和车位测距技术的基础上,我们设计与实现了一个基于视频识别和激光定位的车位检测系统,设计了该系统的体系结构,实现了各个功能模块。