基于计算机视觉的停车场车位状态识别与引导技术

人工智能

通过停车场智慧化管理，加大对现有存量泊位的高效利用解决日益严峻的“停车难”问题。本成果能够充分利用停车场原有的视频监控设备，进行车位状态自动识别、最优空闲车位推荐并快速指引驾驶员找到空闲车位。它不仅可以让车主快速找到合适的停车位，缩短车辆在停车场内的巡游时间，还可以提高车位利用效率，进一步缓解停车难问题。

本项目基于背景差分法原理，融合图像纹理特征，设计一种改进的基于计算机视觉的车位状态识别方法，以相似度判别指标进行状态区分，通过对角线检测排除行人等障碍物干扰，最后通过Python编程实现，以实际视频验证算法可以准确的实现车位状态识别。

在完成车位状态识别后，设计基于计算机视觉的车位引导系统整体架构，通过节点路径模型建立和路径权值设置两步，将Dijkstra算法应用于停车场最优车位路径规划问题，通过模拟停车场，演示并细化模型建立过程中的规则。

目前可应用于大型地面与地下停车场，已得到工程应用验证。

产业化前期