基于圖像處理技術(shù)的停車場管理系統(tǒng)

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1、《世界工程與技術(shù)雜志》2014年第二期基于圖像處理的智能停車管理系統(tǒng)作者：HilalAl-Kharusi,IbrahimAl-Bahadly新西蘭北帕默斯頓梅西大學(xué)工程與先進技術(shù)學(xué)院?2014年3月2日收到，2014年4月6日修訂，2014年4月16日發(fā)表?版權(quán)歸作者與科學(xué)出版公司所有?獲得國際知識共享組織許可摘要：本文提出智能停車檢測系統(tǒng)基于圖像處理技術(shù)。該系統(tǒng)是通過捕獲圖像、處理圖像和繪制停車場圖像來管理控制停車場的。在這項工作中,攝像頭作為傳感器拍攝停車場圖像并傳輸給上一級系統(tǒng)。使用攝像頭是因為它可以迅速反饋停車場的停車信息，并且攝像頭調(diào)整角度去掃描探測停車場

2、的不同區(qū)域。通過攝像頭傳輸過來的圖像，可以知道特定的停車位是否有車，然后利用經(jīng)過處理的信息來指導(dǎo)司機直接去特定停車位而不是花費時間去尋找。該系統(tǒng)的在軟件和硬件開發(fā)平臺正在開發(fā)當(dāng)中。自動停車系統(tǒng)不僅使停車的整個過程更有效率，而且也相對減輕了司機和停車管理員的壓力。關(guān)鍵詞：智能停車、圖像處理、空間探測1、引言目前大多數(shù)停車場的效率并不高，這意味著司機無論有多忙，為了找到一個合適的停車位可能還是要在停車場花上很長時間。自動停車系統(tǒng)將有助于解決交通擁堵、時間浪費、金錢浪費等問題，并幫助提供更好的公共服務(wù)，比如減少汽車排放和污染，改善城市游客體驗，提高停車場的利用率，防止投資

3、浪費等，該系統(tǒng)將為我們提供一個更高效跟便捷的停車系統(tǒng)。自動停車系統(tǒng)通過安裝在停車場出入口的傳感器和由計算機系統(tǒng)控制的各種顯示面板和指示燈管理整個過程，幫助司機停車。簡化的系統(tǒng)流程圖如圖1所示。有許多的方法可以檢測汽車在停車場的情況，比如磁傳感器、微波雷達(dá)、超聲波傳感器和圖像處理等，這個項目研究圖像處理。攝像頭是最重要的部分,因maintenancemeasures,thereisabigsecurityrisk,managementhashadagreatimpacttothecity.3.1-8busterminalstationstatusinYibincity

4、layouts(4)hoursofoperationmostofYibincitybuslinesin5:30-6:20,andbasicallymeettheYibintravelneeds.Bus為它能清晰的捕獲停車場的一切信息而且既高效又廉價。這個系統(tǒng)由一個或多個攝像頭共同完成視頻圖像傳送。再由軟件處理攝像頭傳輸過來的圖像，通常情況下這種技術(shù)是檢查連續(xù)視頻幀之間的差異，這樣就可以把停車場的場景變化轉(zhuǎn)變?yōu)殡娮有盘?，因為攝像頭可以改變角度來監(jiān)控多個區(qū)域。有兩種方式使用這個系統(tǒng)，即應(yīng)用邊緣檢測與圖像邊界條件方法檢測模塊和應(yīng)用點檢測與精確操作。在這個項目中,停車場檢測

5、是通過識別繪制在每個停車位上的綠色圓形圖像來確定停車信息。這種方式將使用矩陣實驗室軟件平臺來處理兩種類型的停車場的照片，一種來自于谷歌全球系統(tǒng)，另一種就是停車場的真實照片。圖1智能停車場系統(tǒng)管理2.模版系統(tǒng)模版系統(tǒng)就是運用一個或多個攝像頭獲得視頻圖像并由軟件進行處理的系統(tǒng)。這種視頻圖像處理技術(shù)有五個模塊，以下將詳細(xì)解釋每個模塊。整個過程如圖2所示。2.1圖像識別如圖3（a）所示，第一映像的停車場表示沒有汽車在停車場，這張圖將用于系統(tǒng)記錄的所有停車位的平面位置。通過RGB值可以找到綠色圓圈表示的空的停車位，這樣系統(tǒng)就知道哪里有合適的停車位。如圖3(b)所示，使用矩陣實

6、驗室軟件平臺中的rgb2hsv命令，將空曠的停車場、綠點的位置轉(zhuǎn)化為一個HSV圖像，圖3(c)中的圖像是簡化的HSV黑白二進制圖像，這樣更便于圖像處理，只需要檢測閾值的白色像素是否超過40%就可以確定該車為是否有車。為此HSVmaintenancemeasures,thereisabigsecurityrisk,managementhashadagreatimpacttothecity.3.1-8busterminalstationstatusinYibincitylayouts(4)hoursofoperationmostofYibincitybuslinesin

7、5:30-6:20,andbasicallymeettheYibintravelneeds.Bus圖像需要轉(zhuǎn)換成像素灰度的格式，這樣可以很容易地可以對比閾值，如圖3(d)所示。這種可以得到一個方程(1)，然后利用rgb2gray命令來解方程。Gray=(0.299*r+0.587*g+0.114*b)（1）方程(1)把RGB值轉(zhuǎn)換為灰度值，如圖3(d)所示。可以看到圖3(d)中的綠色圓圈明顯輕于其他圖像，因此如果把im2bw命令第二個參數(shù)設(shè)為0.4，可以很容易地把RGB圖像轉(zhuǎn)換成黑白圖像。圖2系統(tǒng)模型圖3影像鑒定這就意味著像素小于閾值的顏色都會顯示為黑色，反之為