一种基于视频的停车场车位监控算法

提出了一种基于视频的停车场车位监控算法。用户通过鼠标操作标定车位位置。监控算法基于以下三种判据：判据一是差影的均方值,可反映车位占用状态变化事件的发生;判据二是差影的方差,判据三是前景与背景比值的方差,通过判据二、判据三可以排除干扰、确认车位状态变化。当三个判据数值稳定时,更新车位背景。实验表明：该算法能够快速、准确地反映车位状态变化,易于实现。     

Dijkstra改进算法在停车场泊位诱导系统中的应用与仿真

针对现有大型停车场内泊位诱导的低效问题,基于用户自由选择车位,以停车路径最短为准则,提出Dijkstra改进算法对问题进行分析和求解.并结合实例用VC进行仿真,为入场车辆的停放提供向导,提高停车场管理系统的智能化程度.     

车位引导系统技术的研究与应用

随着中国城市的现代化发展,居民汽车拥有量迅速上升,公用的停车场已经无法满足顾客的停车需求。为了提高停车场的信息化、智能化管理水平,实现停车场运行的高效化、节能化、环保化,开展超声波车位引导系统研究。应用此系统可以自动引导车辆快速停入空余车位,降低管理成本,减少用户寻找车位的烦恼,建设现代化停车场,服务普通公众。     

基于AMR磁阻传感器的车位检测装置

目前,智能停车场建设迫在眉睫,而车位检测是其实现的重要一部分.传统的车位检测方法如超声波检测、红外检测,环形线圈检测等存在易受到外界环境干扰、造价成本高,安装不方便等缺点.为此本文设计了一种基于磁阻传感器的车位检测装置,它利用磁阻传感器的将车位信息通过ZigBee网络传递到上位机平台显示.该检测装置体积小、功耗低、可靠性高、灵敏度高,安装简便.     

考虑车位占用率的机场停车场收费定价模型

由于航空旅客小汽车出行需求的持续增长,机场停车需求不断增加,进而导致机场停车场出现了供需不平衡的状况,本文基于收益管理思想,以期望车位占用率和停车场收益最大化为决策目标,建立了机场停车场收费定价的双层规划模型,基于随机用户均衡原则,建立了航空旅客出行方式选择模型作为双层规划模型的下层模型,并根据所建立的模型设计了相应的求解算法,而后通过算例验证了所提出的模型和算法的可行性。结果表明,在定价时,考虑停车场的容量和车位占用率,能够使停车资源得到更好的利用。     

适用于大规模网络的全源最短路径重优化算法——RASP算法

为提升大规模网络全源最短路径的求解效率,基于重优化理论提出了一种快速的精确全源最短路径求解方法——RASP(reoptimization-based all-pairs shortest path)算法.分析了异源最短路径树间的相关性和差异性;在已知单源最短路径树的基础上,基于重优化理论实现了异源最短路径树间的高效转换,进而得出高效求解全源最短路径的RASP算法;理论证明RASP算法的时间复杂度为O(3n~2+2nm).实验测试表明:无论是在稀疏还是稠密网络上,RASP算法都能有效地超越Floyd算法、n次Dijkstra算法及其改进算法.     

基于权值的Dijkstra停车路径规划算法的优化与实现

基于用户自由选择车位,以停车时间最短为准则,结合权值的计算方法及停车场的内部结构特点,对Dijkstra算法进行改进,设计并实现符合实际的最优停车路径规划算法,并对武汉某公园的大型停车场进行应用验证.结果表明,相对于传统算法,改进后的Dijkstra算法降低时间的复杂度,减少节点的搜索量,提高搜索效率,在停车场引导系统中有一定的实际应用价值.     

基于Mapinfo的最短路径混合搜索算法

在迪杰斯特拉(Dijkstra)算法的基础上,针对有较多节点和道路的大网络在求解最短路径时计算时间慢、扩展节点多的缺点,采用基于局部最优方向和A*算法的混合算法,利用局部最优方向法的结果,对A*算法的启发函数加以改造,可以减少扩展的节点数量,快速的找到一条最短路径.通过实验仿真证实了该算法的快速有效性.     

基于RT2411射频模块的车位预定系统

现代生活中经常出现在拥挤交通中某车主为寻找车位而白白浪费时间,"智能遥感车位预订系统"就能方便解决停车问题。利用车位管理软件把停车场的空车位信息收集起来,并通过射频模块在交通要道把空车位信息发射出去,使车主在距离停车场500米内就能通过车上的车位预订系统预先知道停车场是否有空车位,并预先订好停车位,为车主提供高效地服务,车主不必再为寻找车位而来回周旋;本设计由六个模块构成:车位管理软件、车位预订模块、RT2411射频模块、液晶显示模块、串口通信以及稳压电源组成。     

基于图像多特征识别的空闲车位检测

车位空闲状态检测与识别是停车场自动泊车引导的关键技术,目前虽有多种检测识别方法,但就某一种方法而言,很难达到快速、准确的检测目的.原因在于每种识别算法各有所长,既有优势,又有不足,因而实际中需要结合采用两种或两种以上的方法才有可能达到满意的检测效果。基于图像多特征识别检测方案,提出一种融合边缘检测、封闭轮廓检测以及前景与背景的像素差异的联合检测方法,对每一个停车位进行综合检测,判断车位上是否有停泊车辆.实验表明,这种融合算法不仅十分有效,且具有较强的识别能力和较高的准确性。     

基于贝叶斯网络的停车收费政策评价

应用K2算法和贝叶斯参数估计方法,进行了贝叶斯网络的结构和参数学习,建立了停车行为分析的贝叶斯网络。应用连接树传播算法推断停车费率影响下的停车开始时间、停车时长和停车场类型等选择行为的变化,预测停车收费政策的实施效果,评价政策的可行性.结果表明:随着停车费率的提高,停车者更趋向于选择短时间停车;对不同时段和不同停车场类型实施不均衡收费制度,即高峰停车费率大于非高峰停车费率,路内停车费率大于路外停车费率,可以促使停车者选择非高峰时段停车和路外停车.     

实时停车可用性预测

针对目前机动车数量的急剧增长,在停车抉择过程中很难获得实时停车信息,提出一种基于智能停车预约（IPR）架构的停车设施信息系统的预测停车可用性方法。该方法利用实时可用性预测 (RAF) 算法评价停车请求,采用聚合方法迭代分配停车请求。并通过实际场景验证, 结果表明该聚合方法的耗时更短;实际可用性与RAF算法预测可用性比较结果也表明采用RAF算法预测停车可用性的平均误差更小。     

基于边缘编组的车位线检测方法

针对自动泊车系统中检测车位线的问题,提出基于边缘编组的车位线检测方法。首先对图像进行预处理,并对传统Canny边缘检测算子改进,增加45°和135°方向模板计算梯度幅值和方向,降低噪声干扰并提高图像质量;接着,对边缘图像进行8邻域搜索并聚类分组,剔除较短直线、解决过连接问题;最后利用各边缘组内相邻两像素点梯度方向差分剔除非车位线特征的边缘组,通过对每个边缘组做随机Hough变换,并利用先验知识和最小二乘法拟合得到车位线。实验结果表明,该算法相对于传统Hough变换可以在不同情形下准确检测到车位线,并且具有较好的实时性。     

基于改进快速行进树的自主代客泊车路径规划

为了加速自主代客泊车系统落地，基于改进快速行进树算法提出了一种自主代客泊车路径规划方法.首先，采用类广度优先搜索策略建立环境地图的“路径场”，并提出一种高计算效率的避障检测策略，基于环境地图“路径场”提出一种符合汽车非完整约束的远端参考点和近端参考点选取原则与路径节点更新原则，通过使路径节点逐渐靠近目标节点来完成自主代客泊车引导路径规划任务. 其次，基于Dubins曲线规划满足初始泊车方位角任意性要求和泊车位方位角的非唯一性要求的泊车路径，引导汽车安全驶入泊车位.最后，仿真验证所提方法的可行性.结果表明：相对于传统的快速行进算法，所提方法规划的自主代客泊车路径满足汽车非完整约束要求，可以安全引导汽车完成自主代客泊车任务.     

基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配

为解决共享车位管理中的车位分配与定价问题,本文考虑价格变化对于用户不同停车时长选择的影响,分析在不同停车收费标准下用户停车时长选择的概率,并采用多项式拟合得到精细化的共享停车需求价格弹性函数。进而,为实现停车场价格的动态调整与车位分配,以平台收益最大与用户步行距离最小为目标,构建基于弹性需求和动态定价的泊位分配非线性混合整数规划模型,并设计了遗传算法。最后,本文设计了包含3个停车场共1000个泊位、共享平台运营时长为3h的算例,对模型及算法加以验证,通过对比分析,基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配方案相比于静态定价,实现平台收益增加19%且满足了大部分停车需求,说明动态定价下共享泊位分配模型及算法的有效性,为共享平台的车位管理提供了新思路。     

小区停车场的优化设计以金华市丽泽为例

该文从金华市丽泽花园小区的停车场的现状抓起,总结了现有的金华市丽泽花园停车设施滞留问题.然后抓住这些滞留问题,本课题从车库、停车设计和停车管理的优化设计上解决了停车滞留等问题.也为以后物业管理小区停车场提供有力的帮助,也能为小区后序发展提供有力的优化方案.     

基于LightGBM-SVR-LSTM的停车区车位预测

停车难和交通拥堵现象愈演愈烈,提前告知驾驶员未来一段时间空车位数量,可以减少其寻找有效车位的时间,进而够缓解拥堵情况。基于此,本文提出了一种基于LightGBM-SVR-LSTM的停车区剩余车位预测模型。首先,通过数据预处理,尽可能保留原始数据特征的基础上,修复部分噪声数据;其次,将修复的数据放入轻量级梯度提升机（LightGBM）,提取叶子节点的值作为新的特征,并将其放入支持向量回归模型（SVR）进行预测;然后,利用长短时记忆神经网络（LSTM）进行误差修复。最后,选取某停车区数据,利用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均百分比误差（MAPE）进行预测效果验证。结果表明,在正常条件和节假日期间,所提出的组合模型精度均有提升,具有一定的鲁棒性。     

基于吸引度搜索的汽车滚装码头堆场车位分配优化

为加快滚装运输过程中汽车装卸滚装船舶的周转率,促进滚装码头堆场车位资源的高效利用,研究了滚装码头堆场车位分配问题.按照成组集中分配原则,以提高成组汽车停放集中度为目标,建立了衡量成组汽车停放集中度的混合整数规划模型.进而设计吸引度搜索算法对模型进行了求解.与分支定界法相比,吸引度搜索算法在高效求解规模化算例的同时可实现解的质量较优.以上海海通汽车滚装码头堆场的车位实际布局及作业情况为背景,验证了所提模型与算法的合理性及有效性,拓展了汽车滚装码头堆场车位分配管理的理论研究.     

基于相空间重构及Elman网络的停车泊位数据预测

针对停车诱导系统（PGIS）中短时空余停车泊位时间序列数据预测问题，提出应用相空间重构与Elman神经网络相结合的方法来进行预测．首先分析了相空间重构的技术原理，在此基础上导出时间序列预测模型，并以Elman神经网络训练模拟该模型．介绍了相空间重构与Elman神经网络相结合的预测方法的具体实现过程与步骤，提出了短时空余停车泊位数据的预测效果评价指标．通过预测实例表明，该方法用于停车诱导系统中短时空余停车泊位数据的预测具有较好的预测准确性和有效性．