我国国民经济水平不断上升,人民生活日益富足,私家车保有量飞速增长,停车难的问题逐渐显现。提高停车效率和提高停车场的车位利用率是解决当前问题见效周期最快、成本最低的方式。基于此,本文设计了一套精细化停车管理系统。通过机器视觉技术,实时检测空闲车位,并识别车辆型号,通过型号判断车辆尺寸,为车辆分配更适合其尺寸大小的空闲车位。从而使得停车场可以更加合理规划车位布局,高效利用停车场空间。因此,对停车场车位停车状态检测算法和车辆车型识别算法的准确率和运行速率提出了较高的要求。基于此,本文主要工作如下:（1）针对嵌入式设备运算能力不足的问题,提出了一种基于YOLOv5s的轻量化车位停车状态检测模型。首先,为了提高YOLOv5s模型识别的准确性,使用在提取重要特征方面具有强大能力的卷积块注意力模块（CBAM）。通过多种对比实验证明了优化模型的优越性。然后,利用Network Slimming算法对优化后模型的批归一化（BN）层进行剪枝操作,通过对比分析使用不同剪枝率得到模型的检测效果,选取最优模型。（2）在车辆型号识别的研究中,提出了一种基于视觉自注意力（Vi T）模型的优化算法。为了更好的提取图像特征,同时引入归纳偏置。首先,将原始图像进行3次CBS卷积操作后再输入至Vi T模型中。其次,使用Conv MLP替换Vi T模型中的MLP head模块。最后,通过消融实验以及与传统卷积网络模型进行对比实验,得出改进模型的识别准确率更高,证明了优化方案的有效性。（3）为了降低系统的数据传输量并提高传输速度,设计了边缘端、云端和终端协同的系统整体结构。边缘端采用嵌入式设备的分布式结构,摄像头传入的视频由嵌入式设备进行初步检测和识别,仅将识别结果传入至云端。云端负责边缘端传入数据的对接、处理和存储,以及将数据传输至终端。为了便于停车场管理和车主停车,终端采用PC端、移动端以及显示模块多种形式与用户进行交互。（4）设计并实现精细化停车管理系统。设计了系统终端的总体功能结构模块,并详细设计了每一个功能模块的流程以及系统使用的数据库。最终使用Win Form和Android开发软件系统,实现了用户注册登录、停车场查询、停车位推荐、在线缴费、历史订单查询等功能。