基于Harris与SVM角点判断的车位状态检测算法

为实现停车场车位状态的快速检测,本文提出了一种基于Harris角点提取与SVM角点判断的车位状态检测算法。首先对车位图像进行角点提取,并通过支持向量机SVM对提取的角点进行分类,找到车位的四个直角角点从而确定车位,再根据该车位里是否有角点来判断车位状态。实验证明,该方法具有较高的准确性,可节省计算时间,具有很好的应用前景。     

自监督学习HOG预测辅助任务下的车位检测方法

针对智能车位管理系统中，光照变化、车位遮挡等因素导致车位预测的精度下降、有效性变差的问题，提出一种自监督学习方向梯度直方图（HOG）预测辅助任务下的车位检测方法。首先，设计预测图像遮挡部分HOG特征的自监督学习辅助任务，利用MobileViTBlock(light-weight, general-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer Block)综合图像全局信息，使模型更充分地学习图像的视觉表征，并提高模型的特征提取能力；其次，改进SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制，使模型在更低的计算开销上达到甚至高于原始SE注意力机制的效果；最后，将辅助任务训练的特征提取部分应用于下游的分类任务进行车位状态预测，在PKLot和CNRPark的混合数据集上进行实验。实验结果表明，所提模型在测试集上的准确率达到了97.49%，相较于RepVGG，遮挡预测准确率提高了5.46个百分点，与其他的车位检测算法相比进步较大。     

基于深度学习的智能停车场车位查询系统

本文基于深度学习目标检测算法设计并实现了一种实时的智能停车场车位信息查询系统.采用YOLO目标检测算法结合大量关于汽车以及车牌的图像数据对物体检测模型进行训练.利用该模型对停车场视频监控画面进行处理,根据模型处理的结果以及所设计的相关算法对车位进行判断,并且计算出被占用车位停车时长,识别出车辆的车牌信息.车位信息将以示意图的方式通过微信终端进行接收,使车主能够实时获取停车场车位信息.该系统能够准确地判断出停车场的车位信息,可为城市商业停车场管理方式提供参考.     

基于Mask R-CNN的车位状态智能识别算法

在大多数城市和小区,停车位非常紧张,因此一种高效的车位状态识别算法极为重要.提出基于Mask R-CNN的车位状态智能识别算法,分析Mask R-CNN网络模型框架,检测视频图像中的汽车,通过目标识别与分割过程得到视频图像内的汽车对象的边界框和坐标位置;由于汽车边界框与停车位边界框存在部分交叉区域,因此可采用IOU法判断两个边界框交叉区域的像素数量,同时求得两个汽车目标覆盖区域像素总量的商值,确定视频图像中停车位边界框与汽车边界框之间的交叉程度,实现对停车位状态智能识别.实验结果显示,整个过程所需时间显著少于对比算法,说明该算法具有较高的识别精度与识别效率.     

运动目标跟踪系统的遮挡问题处理

遮挡是运动目标跟踪研究中的一个重要问题,介绍了基于Markov Chain Monte Carlo(MCMC)的运动物体遮挡问题解决方法.该方法通过建立贝叶斯模型,确定先验概率和条件概率,将车辆分割问题看成求后验概率最大时的车辆状态;然后运用MCMC方法对后验概率进行估计,设计MCMC标准对后验概率进行采样,用长方形模型来近似车辆外形.实验证明MCMC方法在不需对车辆单独初始化的前提下能有效的将相互遮挡的车辆分割出来,检测出车辆之间的相互遮挡.     

GSM网络在车位管理系统中的应用

针对日益增加的私家车辆所带来的“停车难”问题,设计了一种基于GSM网络的停车场车位管理系统.通过车位控制器的方式实现对车位状态的监控,系统通信主节点采用RS485总线的方式将各个车位节点的状态收集起来,并且通过GSM通信网络传送给管理主机,管理主机接收来自各通信主节点发送的车位信息,从而实现对邻近公共停车场状态的统一调...     

基于地磁和雷达检测的无线车位检测器设计

为了提高单一地磁车位检测器的检测准确率,介绍了一种同时集成地磁和雷达两种探测技术的无线车位检测器的设计.该设计将地磁静态检测和雷达动态检测相结合,可以准确捕捉车辆驶入或驶离停车位时的信号特征,大大减少了车辆持续停车过程中的跳变现象和降低邻近短时间通过车辆的影响,有效提高了产品的检测准确率.实装测试结果表明,该车位检测器可以准确感知车辆的存在,具有较高的检测准确性和可靠性.     

基于KL和核Fisher判别的车位检测方法

提出一种基于KL变换和核Fisher判别的车位检测方法,对车位图像进行预处理,将该车位图像投影至已通过KL变换构造出的特征车位子空间中,得到的投影系数即为车位的特征向量,利用核Fisher判别进行车位占用情况的判别。仿真实验采用3种不同的核函数进行核Fisher判别比较,结果表明,采用高斯径向基核函数的车位检测判别方法检测的效果最佳,检测正确率高达97.6%。     

基于图像纹理的车位识别方法

提出了一种基于Gabor滤波器和LBP的停车场车位监控方法。实际操作中,车位监控的困难主要是光照的复杂多变,车辆之间的相互干扰和周围环境的干扰。首先,利用Gabor滤波器得出车位图像不同方向的小波幅值图,然后利用LBP提取车位图像纹理特征,最后利用Fisher判别方法利用纹理特征进行判别。实验结果表明,与以前的方法相比,可以明显的提高识别率。     

车位图像畸变的矫正与拼接研究

为了实现停车场空车位的快速检测和查询,提出一种车位图像畸变的矫正与拼接方法,将相邻摄像头拍摄的具有一定重叠区域的视频图像拼接为一幅能够全面描述停车场车位信息的大视场图像,从而为停车场空车位的快速检测做准备。由于停车场摄像头安装的视角偏移和透视效应,造成拍摄的图片存在纵向和横向畸变,为了直观地显示整个停车场各个车位的占用、空闲信息,同时也为了方便车辆管理,先将各个车位逐一矫正成同视角图片,然后再进行拼接,从而便于用户直接观察停车场中的空车位,也有利于需要自动检测车位时进一步进行图像处理。     

基于BP神经网络的停车诱导泊位预测

研究了从历史停车数据中挖掘知识并预测短时段内停车泊位数问题.分析了停车诱导系统中影响停车泊位数的因素,结合时间序列确定网络的输入变量,建立BP神经网络,在不同训练阶段采用自适应调整学习速率,以及增加动量项改善网络的收敛性,运用Matlab对采集的市区大型地下停车场真实数据进行仿真实验与分析,取得良好预测效果.结果表明该方法与传统时间序列预测方法相比,在预测的精度方面有较大程度提高.     

基于A*算法的停车场路径引导设计

为提高停车场停车效率和选择最佳停车位,根据停车场的车位布局及车位使用状况,设计了泊车路径规划模型。把空闲车位抽象为二维坐标系的坐标点,分别计算其距离用户位置的曼哈顿距离,选取曼哈顿距离最小值的停车位为最优车位。选用改进的A*算法为停车路径规划算法,为进一步优化算法遍历过程,使之更加适用于停车场车位分布较分散的情况,以停车位对应路段为遍历节点进行路径搜索,并完成路径规划,结果表明:该方法有效地去除了冗余节点,提高了算法遍历速度。     

基于视觉的停车场车位检测与分类算法

本文为提高停车场的使用效率提出一种基于视觉的车位检测与分类算法. 针对现有停车场车位分类方法自动化程度低, 设备与部署成本高昂, 以及现有的检测算法召回率低、准确性差的问题. 首先, 对车位进行检测, 建立车位表并增量式地扩充车位分类模型数据集; 其次, 利用测试数据集训练支持向量机车位分类模型; 最后, 根据监控视频...     

基于蚁群算法的智能停车场引导系统

针对传统停车场存在的人工管理效率低,停车不方便等问题,利用物联网相关技术,将软件、硬件相结合实现停车场自动化管理系统.停车场内利用超声波传感器对停车场内车位状态检测,并将车位信息通过ZigBee无线传输方式传输至上位机,上位机通过蚁群算法对停车场实际车位的情况求解最优停车位路线.传统的蚁群算法在求解过程中容易出现死锁、停滞甚至无解的情况,本文根据停车场建立的结构模型改进基本蚁群算法,利用改进过的蚁群算法求解停车场的最优停车位.最后上位机根据得到的最优结果通过TCP/IP通信方式向显示屏发送左、前、右指令来诱导驾驶者行驶至最佳停车位置.     

基于全方位视觉传感器的泊车诱导系统

交通泊车诱导是智能交通管理（ITS）中一个重要组成部分。探讨了采用全方位视觉传感器采集停车场内的停车位视频信息,研究了基于颜色模型的算法、边缘检测算法等图像处理方法用于视频车位检测,从停车诱导发布角度出发提出了视频车位检测空间与各种泊车信息发布空间之间的映射关联方法。     

现代大型停车场车位诱导优化算法及仿真

文章针对现有大型停车场管理系统中存在的车位诱导问题,以停车路径最短作为最佳车位的确定准则,基于寻找空闲车位的分析过程,建立了停车场车位分布图背景下的最佳车位数学模型,且将该模型转化为最短路径问题,结合智能优化方法--蚁群算法形成车位诱导算法,对模型进行寻优,并给出了具体的求解步骤.最后结合一个实际的停车场背景进行仿真,确定最佳车位,为入场车辆的停放提供向导,解决车主寻找车位时的盲目性,并提高停车场管理系统的智能化程度.     

基于磁阻传感器的智能车位锁停车检测算法

智能车位锁通过其内置的磁阻传感器可实现车位状态的实时监控,并利用监控信息实现自 动缴费、车位预约和车位共享等应用。但车位锁上锁和落锁过程会产生磁场干扰,传统的停车检测算法没有考虑这类干扰,造成误检率高。为解决这一问题,该文提出了一种抗干扰的停车检测算法,将车辆磁信号建模为方差序列,根据干扰的特征提出干扰信号滤波方法,结合状态机实现了更 为稳定的停车状态检测。实地部署的 50 个智能车位锁实验结果表明,该算法具有更高的可靠性,并显著提高了车辆检测准确率。     

自动代客泊车背景下的共享停车供需匹配模型及对应禁忌搜索算法

为了减少自动代客泊车车辆在停车场或指定停车区域内的车辆移位次数和距离,从而降低相关的成本和潜在事故风险,在满足共享停车需求的条件下构建了相应的车辆和泊位匹配优化模型.考虑到无人驾驶车辆停车中可自由移位的特征,将共享停车的需求和供给在时间上加以细分,与决策变量和可行解对应定义了匹配、匹配条和匹配图的概念;通过概念转换将求解匹配图的有效邻居转换为经典指派问题,并利用匈牙利算法加以求解;针对匹配模型的NP-hard特征,设计了对应的禁忌搜索算法.数值分析不仅验证了模型的合理性和求解算法的有效性,也证实模型与方法可处理有人驾驶的共享停车匹配问题.结果表明,利用自动代客泊车可以进一步提升共享泊位利用率,增加可停放的共享车辆数.     

基于NB-IoT的停车监测系统

针对目前停车业对车位充分利用、降低成本、实现无人化智能管理的需求,设计并实现了基于窄带物联网(NB-IoT)的停车监测系统。该系统使用高精度地磁传感器实时获取磁场强度,使用微波传感器作为辅助判断,经过滤波算法处理后判断车位状态,通过NBIoT通信模块上传至服务器存至数据库;通过浏览器访问监测系统可监测实时车位状态,实现对车位使用情况的远程管理。测试结果表明,该设计能够准确检测车位的使用情况,对NB-IoT的应用以及智慧城市建设有一定的借鉴意义。