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車位引導智能停車場管理系統的研究

閱讀:1906發布時間:2015-1-19

  針對傳統停車場存在著收費管理混亂及整體運作效率低等問題,基于車牌識別的車位引導系統和免取卡視頻收費系統組成的智能停車場管理系統在很大程度上解決這個問題。正廣泛的應用于各大型停車場中。
  
  1前言
  
  隨著我國經濟的高速發展和人民的生活水平不斷的提高,汽車數量急劇增加,很多城市出現了“停車難”的問題傳統停車場管理系統已不能滿足實際需求,大多數傳統停車場存在著收費管理混亂,整體運作效率低等問題,基于此,智能停車場應運而生,它不僅可以有效地解決亂停亂放造成的交通混亂,而且可以促進交通設施的正規化建設,同時也盡可能地減少車主失車被盜的憂慮。
  
  2智能停車場管理系統功能
  
  對入場車輛自動實時檢測,保存車輛圖像,同時對車牌信息進行識別,同時保存車輛進入時間、車輛形狀等相關信息,并控制道閘橫桿的開啟;
  
  停車引導功能,車輛入場后,車位引導系統的LED信息顯示屏和車位指示燈指引車輛*停車位置,引導車主快速的找到系統分配的空車位;
  
  具有自主繳費功能,不需要其他收費人員采取任何操作的情況下,車主自主在自助繳費機中完成繳費;
  
  反向尋車功能,車主只需要在尋車查詢機中輸入車牌號即可查詢到車輛所在的位置,并以GIS地圖的方式將*路徑顯示給車主,讓車主可以方便快速的找到自己的車;
  
  LED顯示屏,全中文顯示歡迎詞語、剩余車位信息、車位已滿以及停車場的相關信息等;
  
  能夠對出入車輛進行自動檢測,根據車牌號、車輛圖像等相關信息對比確認車輛的進出時間,是否繳費;
  
  強大的報表功能,車位引導系統可為停車場管理員提供詳盡的停車場使用情況的各種類型報表。
  
  3智能停車場管理系統結構
  
  系統結構如圖所示,主要包括出入口管理系統和視頻車位引導&反向尋車系統兩個部分,車牌圖像識別系統通過視頻流抓拍車輛正面圖像并運用人工智能技術從圖片中獲取車牌,然后自動進行對比;系統在各停車場內部的路口設置了指引顯示屏,引導車輛進入正確車道,在車位上的顯示屏顯示車牌號碼,引導車輛停入預定區域的車位。
  

  4智能停車場管理關鍵技術-車牌識別技術
  
  車牌識別技術以計算機技術、圖像處理技術、模糊識別為基礎,建立車輛的特征模型,識別車輛特征,如號牌、車型、顏色等,其是基于圖像分割和圖像識別理論,對含有車輛號牌的圖像進行分析處理,從而確定牌照在圖像中的位置,并進一步提取和識別出文本字符。采用動態連接庫,嵌入到開發的應用程序,使用C++編程,運用多線程編寫技術,即創建一個自動識別線程,并且設置了一個識別標志,保證系統在進行定位識別的時候不會出現第二個識別線程。車牌識別一般可以分為車牌定位、字符分割和字符識別3個主要步驟。
  
  (1)車牌定位為了定位,必須對車牌進行預處理來消除車身顏色不同以及環境因素給車牌定位造成的不良影響。
  
  灰度處理:系統采集的車牌原始圖像是24位RGB圖,為了便于后續快速圖像處理,有必要先將圖像轉為灰度圖像,主要采用zui大值法、平均值法和加權平均值法。
  
  2)灰度圖二值化:為了進一步提高圖像的對比度,需要對灰度圖進行二值化處理,二值化的關鍵在于閾值的確定,可采用Otsu算法進行灰度圖二值化。
  
  3)邊緣檢測:采用Canny邊緣檢測法,其是一種比較新的邊緣檢測算子,具有很好的邊緣檢測性能,得到了越來越廣泛的應用。該邊緣檢測法利用高斯函數的一階微分,它能在噪聲抑制和邊緣檢測之間取得較好的平衡。
  
  4)中值濾波:中值濾波可以在消除噪聲的同時保持圖像的細節。中值濾波的主要工作步驟如下:
  
  首先,將模板中心與圖像中某個像素位置重合,然后,讀取模板下各對應像素的灰度值,將這些灰度值從小到大排成一列,并找出這些值中排在中間的一個,zui后,將這個中間值賦給對應模板中心位置的像素。
  
  5)線掃描實現車牌定位:經過上述處理后,車牌圖像中只有顆粒狀的點和長短不一的曲線了,若在一個車牌長度內垂直長度超過閥值的曲線大于10條,則認為是在車牌區域之內,反之則認為在車牌以外的區域,通過對圖像進行線掃描,找出滿足條件的區域作為車牌候選區域。
  
  (2)字符分割為了準確地識別牌照上的漢字、英文字母和數字,必須把單個字符從牌照中提取分離出來。用的字符切分方法有投影法板匹配法、區域生長法、聚類分析法等。本文采用模板匹配與垂直投影結合的方法分割字符,具體步驟如下:
  
  1)統計車牌圖像每列中白色像素的個數;
  
  2)根據白色像素的個數對車牌圖像的所有列進行分類,若白色像素個數為零,則該列屬于背景列;否則該列屬于字符列。
  
  3)記下所有背景區域和字符區域的起始列和結束列,連續的字符列形成一個字符區域,連續的背景列形成一個背景區域。
  
  4)計算車牌圖像中所有的背景區域寬度和字符區域寬度。
  
  5)判斷第二個字符的區域的起始列以左的字符區域,離第二個字符的區域zui近的字符區域是否己被標記。如果己被標記,則該字符區域被確定為車牌*個字符的區域;否則證明該字符區域在垂直投影法下分割錯誤。
  
  6)用確定*個字符的區域和第二個字符的區域的方法對剩余字符區進行分割,確定車牌字符的區域。
  
  (3)字符識別
  
  常用的字符識別方法可以大致分為模板匹配法、結構模式識別、統計模式識別以及支持向量機等,本文采用較為簡單的模板匹配法,中國大陸的車牌中使用的字符59個漢字、24個大寫英文字母和10個阿拉伯數字三種類型共93個,且都是印刷體,結構固定、筆畫規范。模板匹配是圖像識別中有代表性的方法之一,將以待識別的圖像提取的若干特征與模板對應的特征量進行比較,計算模板和特征量之間的距離,根據zui小距離判定所屬類。對于分割出來的二值字母和數字字符圖像,先歸一化為15×15像素,然后對其進行細化,zui后建立匹配模板,提取特征向量,進行匹配識別。
  
  5結束語
  
  該方案以車牌自動識別技術、車位引導技術、自動控制技術和車輛檢測技術于一體,以廣東艾科為代表的車位引導系統的停車場管理服務商正將其廣泛推廣于大型停車場管理中,具有*、安全、可靠、快捷、方便等特點,有效地解決了“停車難”的難題,定會越來越廣泛的應用于大型停車場中。

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