摘要:

随着人们生活水平的提升,私人轿车的数量在不断增加,由于城市的人口密度很大,使得停车难的问题越来越突出。为了提高停车场的使用效率,让人们更快的找到空闲车位,实现停车场空车位的快速自动寻找,本文设计了一种以视频图像为研究对象,自动识别停车场车位的视频检测系统。与以往基于超声波、红外或地感线圈等传感器为主的车位检测技术不同,本系统主要由采集车位视频图像、预处理、车位检测以及界面显示几个部分组成。首先在停车场的合理位置设置摄像头以获取车位视频图像,为提高检测的准确性,对其进行预处理。车位检测是该检测系统的核心部分,所设计的车位检测算法的原理是基于视频图像检测车位的车位组合状态网络模型,在最大后验概率的意义下,求解最可能的车位状态。 在检测车位状态时,首先获取车位的检测区域,然后将RGB车位图像转换成改进后的HSI车位图像,并对该图像像素进行贝叶斯分类。建立车位的伪训练模型,预先训练出车位状态不同时,各像素的条件统计概率,以便计算出相邻车位状态的传递概率,最后通过对车位组合状态网络进行优化,确定出最佳的可能车位状态。最后,将车位检测结果通过人机界面显示出来,更加方便人们对停车场状态的观察和控制。 该方法充分的利用了先验知识,不但可以减轻环境光线变化对车位检测造成的影响,还可以较好的解决车辆相互遮挡所造成的误判问题,进而更准确的检测出车位的占有状态。实验表明该方法具有较高的准确性与鲁棒性,特别是可以较好地减轻车辆相互遮挡和环境光线变化对检测结果造成的影响。

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