充电桩车位长时间占用识别系统利用充电站现场装好的监控摄像头， 充电桩车位长时间占用识别系统24小时对监控区域内的车位进行实时监测。当检测到燃油车占用充电桩车位，并且停车时长超过指定时间时将产生报警，并自动识别车牌号。一旦系统产生报警，它将识别车牌号，并将报警信息和车牌号返回给上层业务系统。这样，管理人员可以迅速得知哪些车位被长时间占用，并采取相应的措施。通过实时监测和自动报警，充电桩车位长时间占用识别系统有效减少了燃油车占用充电桩车位的现象，提高了充电桩车位的利用效率。
YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在 V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。
随着新能源汽车的普及，充电桩成为了城市基础设施的重要组成部分。然而，燃油车占用充电桩车位的现象时有发生，这不仅降低了充电桩的使用效率，还影响了新能源汽车用户的充电体验。传统的充电桩车位管理多依赖于人工巡检，这种方式成本高且效率低。充电桩车位长时间占用识别系统的引入，降低了人工巡检的成本，实现了自动化管理。在充电桩车位长时间占用识别系统中，YOLOv5 AI视觉算法被应用于分析监控摄像头捕获的实时图像，自动识别燃油车占用充电桩车位的行为。
# From Mr. Dinosaur
import os
def listdir(path, list_name): # 传入存储的list
for file in os.listdir(path):
file_path = os.path.join(path, file)
if os.path.isdir(file_path):
listdir(file_path, list_name)
else:
list_name.append(file_path)
list_name = []
path = 'D:/PythonProject/data/' # 文件夹路径
listdir(path, list_name)
print(list_name)
with open('./list.txt', 'w') as f: # 要存入的txt
write = ''
for i in list_name:
write = write + str(i) + '\n'
f.write(write)充电桩车位长时间占用识别系统的开发与应用，是新能源汽车充电站管理领域的一大创新。基于YOLOv5 AI视觉算法分析技术，该系统实现了对充电桩车位的智能管理，有效解决了燃油车长时间占用充电桩车位的问题。除了实时监测和自动报警，系统还具备数据分析功能。通过对监控数据的分析，管理人员可以了解充电桩车位的使用情况，发现潜在的问题和规律，为进一步优化充电站运营提供依据。系统的应用不仅提高了充电桩车位的利用效率，还提升了充电站的运营水平和收益能力。通过减少无效占用，充电站能够为更多的新能源汽车用户提供服务，增加收益。
