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室外空车位检测算法研究及应用

室外空车位检测算法研究及应用

作者：梁明秀贵州民族大学

学位级别：硕士

随着汽车保有量逐年增加,停车难已成为阻碍城市发展的一个问题。在城市中如何快速地获取车位状态信息,便于车主更容易寻找空车位停车,成为了智慧停车系统的一个重要步骤。本文利用计算机图像处理技术,对道路停车位及室外停车场两种场景... 详细信息

随着汽车保有量逐年增加,停车难已成为阻碍城市发展的一个问题。在城市中如何快速地获取车位状态信息,便于车主更容易寻找空车位停车,成为了智慧停车系统的一个重要步骤。本文利用计算机图像处理技术,对道路停车位及室外停车场两种场景的车位状态进行检测,获取车位的空闲状态及位置,完成智慧停车系统的前端车位状态信息收集任务。本文主要研究内容如下:（1）提出了一种基于改进Faster RCNN的道路空车位检测算法。针对道路空车位检测问题,首先,利用K均值聚类对原始数据候选框进行聚类;然后,在Faster RCNN区域建议网络中添加卷积层提取数据特征;再采用Soft NMS（Soft Non-Maximum Suppression）算法筛选候选框,得到最终检测结果。利用道路视频监控图像建立了一个道路车位的数据集,将提出的道路空车位检测算法在该数据集上进行测试,提出的算法在准确率上比原算法提升了2%。（2）提出了一种基于改进SSD（Single Shot Multi Box Detector）的室外停车场空车位检测算法。针对室外停车场空车位检测问题,首先,采用残差网络ResNet50作为骨干网络进行特征提取;然后,将提取的特征输入分类器,并利用NMS（Non-Maximum Suppression）算法剔除概率较小的候选框。在国际公开的PKlot数据集上对改进的SSD室外停车场空车位检测算法进行实验验证。实验结果表明,改进的SSD算法在阴雨天气和晴朗天气下的准确率分别达到了96%、98%。具有很好的泛化能力和鲁棒性。

关键词：空车位检测 Faster RCNN SSD ResNet50

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一种实时的道路空车位检测算法

计算机科学与应用 2020年第12期10卷 2439-2446页

作者：梁明秀刘秋会王林贵州民族大学数据科学与信息工程学院贵州贵阳

道路空车位实时检测是解决城市停车难的一个关键环节,本文提出了一种改进的faster RCNN深度学习道路空车位检测方法。首先,利用K-means聚类算法对标注框进行聚类,以获得适合的空车位形状特征;然后,调整区域建议框网络(Regional proposal... 详细信息

道路空车位实时检测是解决城市停车难的一个关键环节,本文提出了一种改进的faster RCNN深度学习道路空车位检测方法。首先,利用K-means聚类算法对标注框进行聚类,以获得适合的空车位形状特征;然后,调整区域建议框网络(Regional proposals network)框架,以便网络提取更多的数据特征;最后,利用soft NMS算法提取可能包含目标的框。实验结果表明,建议的方法对道路空车位的检测结果较好,在采集的道路空车位检测数据集准确率达到95.3%,比只用faster RCNN方法提高了2个百分点。

关键词：道路停车位空车位检测 Faster RCNN 区域建议框网络

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室外停车场中空车位的检测及应用

室外停车场中空车位的检测及应用

作者：肖永菲贵州民族大学

学位级别：硕士

近年来,一位难寻的“停车难”问题开始困扰着都市出行的市民。通过计算机视觉技术实时检测停车场中可用车位并推送给需要泊车的驾驶员是统计学和人工智能研究中的重要问题和方向。通过检测空车位并及时提供给泊车驾驶员在一定程度上可... 详细信息

近年来,一位难寻的“停车难”问题开始困扰着都市出行的市民。通过计算机视觉技术实时检测停车场中可用车位并推送给需要泊车的驾驶员是统计学和人工智能研究中的重要问题和方向。通过检测空车位并及时提供给泊车驾驶员在一定程度上可缓减停车耗时、区域拥堵的现象。停车场可分为室内停车场和室外停车场两种类型,本文重点关注室外停车场中基于统计模式识别、深度学习和计算机视觉技术的空车位检测问题。本文针对室外停车场中空车位检测问题分别开展了以统计模式识别和深度学习为技术线路两种方法进行深入研究。通过数据采集、模型建立、平台搭建、模拟仿真等过程完成了相应的工作。主要工作总结如下:（1）改进了AdaBoost模式识别方法应用于室外空车位的检测由于传统检测车位停车状态的方法维护成本较高、易受外界因素干扰,可能影响检测结果的准确性和鲁棒性。本文根据室外小样本场景对空车位进行检测。在小样本场景下,本文提出了基于Haar-Like特征与增强AdaBoost的室外空车位检测方法。该方法在原图像中,首先,通过图像分割;然后,将样本分为空车位样本和占有车位样本两类;接着,采用Haar-Like特征提取停车位状态的信息;最后,通过增强AdaBoost模型进行识别检测。由于在增强AdaBoost模型中对图像可能会存在的噪声数据进行检测并剔除,降低了AdaBoost模型对噪声数据的敏感性,在一定程度上提高了检测的准确率和鲁棒性。（2）改进了一种深度学习方法应用于室外空车位的检测本部分主要研究将FRNet应用于大样本数据场景。首先,搭建深度学习环境;然后,设置和调节Faster R-CNN目标检测模型的参数;最后,使用ResNet-101不断深化网络。该方法增强了训练集的优质性,使检测结果达到更好的效果。通过在复杂场景下进行非限制性测试,模型对空车位检测准确率达到98%以上。通过直观显示技术方便了泊车者在进入大型停车场后,能快速、准确地找到距离自己最近的空车位进行泊车,节约在停车场中寻找空车位的时间。对于停车场管理部门来说,智能空车位检测可优化停车位的资源配置,提高停车场的利用率,降低管理成本。以智能空车位检测为基础的智能泊车系统将提高停车场的智能化管理水平和自动化运转效率。将本文提出的方法应用于智能泊车系统中可产生良好的社会价值和经济价值。

关键词：空车位检测室外停车场 Haar-Like特征 AdaBoost模型 FR2Net网络深度残差网络

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自动泊车多任务轻量化感知模型研究

汽车科技 2024年第2期 21-27页

作者：李景俊黄辉翁茂楠广汽集团汽车工程研究院前瞻技术部广州510614

随着深度学习模型的发展,越来越多的模型用于各个行业,包括自动驾驶行业,但同时也面临着轻量化感知模型以及产品落地的挑战。然而在自动驾驶泊车感知中,常常受到光照、阴影等环境变化的影响,对空车位检测和可行使区域的识别是很大的难... 详细信息

随着深度学习模型的发展,越来越多的模型用于各个行业,包括自动驾驶行业,但同时也面临着轻量化感知模型以及产品落地的挑战。然而在自动驾驶泊车感知中,常常受到光照、阴影等环境变化的影响,对空车位检测和可行使区域的识别是很大的难题。本文的算法通过车身左侧、右侧、前侧、后侧等四个车载180度广角鱼眼摄像头实时获取视频流,先将采集到的图像利用卷积神经网络对车辆所处区域周边各车位的状态、车辆可行驶的区域进行计算推理,然后对模型推理结果进行解析与融合。利用一个轻量级网络解决自动泊车过程中进行车位的感知和路面可行驶区域的感知,实验结果表明,帧率可达到19FPS,模型推理帧率可达到29FPS,单车位角中心点定位世界坐标系下平均误差为2.65cm,空车位检测成功率90%以上,满足实际应用对实时性、准确性、鲁棒性的要求。

关键词：自动泊车深度学习空车位检测可行使区域检测

基于OpenCV和深度学习的停车位识别方法研究

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吉林建筑大学学报 2024年第1期41卷 84-88页

作者：袁雪张毅吉林建筑大学电气与计算机学院长春130118

本文基于OpenCV和深度学习解决停车场空车位实时检测和精准定位问题。在视频采集转换成图像的过程中,无法规避产生噪声和过曝或曝光不足的情况。为此首先将实时监控视频信息转化成对应图像来减少定位停车位的坐标关键点,利用中值滤波操... 详细信息

本文基于OpenCV和深度学习解决停车场空车位实时检测和精准定位问题。在视频采集转换成图像的过程中,无法规避产生噪声和过曝或曝光不足的情况。为此首先将实时监控视频信息转化成对应图像来减少定位停车位的坐标关键点,利用中值滤波操作消除图像噪声,用单尺度Retinex算法对图像进行自适应增强。其次对停车位区域背景剔除时将掩码图像与原始图像融合,对车位标记线利用霍夫直线方法检测分割出停车位并编号;最后利用VGG卷积神经网络对有车车位和空车位进行训练,对当前图像中车位是否为空闲进行判断并实时更新,再以图像流输出,完成实时监测空车位任务。

关键词：图像识别中值滤波空车位检测 VGG卷积神经网络 SSR算法

基于全景技术的自动泊车路径规划和控制策略研究

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基于全景技术的自动泊车路径规划和控制策略研究

作者：周东湖南大学

学位级别：硕士

随着群众生活质量的日益提高,我国使用车辆的总量也在逐年递增,城市中泊车困难的问题已屡见不鲜。自动泊车系统作为新时代汽车智能驾驶技术的代表产物之一,能帮助驾驶员们大大减轻泊车压力,解决诸如因泊车产生的一些城市道路拥堵,安全... 详细信息

随着群众生活质量的日益提高,我国使用车辆的总量也在逐年递增,城市中泊车困难的问题已屡见不鲜。自动泊车系统作为新时代汽车智能驾驶技术的代表产物之一,能帮助驾驶员们大大减轻泊车压力,解决诸如因泊车产生的一些城市道路拥堵,安全交通事故等问题,让人们切实体会到车辆智能驾驶科技进步带来的好处。自动泊车系统集感知、规划、定位、控制执行于一体,不仅能提高泊车过程的安全性与可靠性,还能促进车辆智能驾驶技术的发展,具有广阔的应用前景和研究价值。鉴于当前全景技术在车辆上的普及应用,本文在其基础上就自动泊车系统的关键技术,如车位检测、路径规划、运动控制等部分进行研究,具体研究内容如下:首先,本文介绍基于全景的车位检测方法,以鱼眼摄像头为感知元件,针对传统泊车车位检测方法检测精度不高、泛化能力差等缺点,设计适用于泊车空车位检测的深度卷积神经网络,同时利用经典的泊车位数据集对其实行训练以及测试。该数据集由一万多张不同色彩的鱼眼相机图像组成,包括平行车位、垂直车位、斜车位三种车位类型。通过“L”型或“T”型车位标志点的检测,几何关系分析和图像分类确定整个空车位。在数据集上经过训练以及实验之后,结果表明设计模型具有检测准确率高、泛化能力强等优点。接着,车辆低速下的运动学几何模型利用基于阿克曼转向变换的关系简化之后得到了构建;分析单步泊车过程,计算出平行车位下所需最小车位参数;再以传统的圆弧直线式路径规划方法,并用逆向推理的方式初步规划出泊车路径,计算出三种车位类型下泊车起始位置;通过多项式的方法对后续的泊车路径进行规划,同时分析泊车路径规划过程中的约束条件,包括车辆运动学约束、环境约束等,这样获得的泊车路径曲率合理性和安全性都满足了要求;利用Matlab对不同的车位进行多项式泊车路径规划的仿真分析,对该种路径规划方法进行验证。其次,采用传感器融合技术对车辆行程范围内的定位问题展开分析。利用车轮航迹推算法分析得到车辆的里程信息;根据惯导系统IMU的工作原理进行标定获得相对准确的位姿信息;然后在机器人操作系统上研究扩展的卡尔曼滤波算法,将车辆的里程信息和IMU传感器得到的位置和姿态数据联合可以实现对车辆的融合定位。通过线控底盘搭建的小车实验表明了该定位方法的可行性。最后,通过构建Simulink和CarSim软件的联合仿真实验平台,对设计的基于模型预测控制和纯跟踪算法的路径跟踪控制器,分别展开了性能解析。通过仿真结果可以看出,这两种控制方法都完成了泊车规划路线的跟踪控制,其中基于MPC的路径跟踪控制器的性能是优于基于纯跟踪算法的路径跟踪控制器的。

关键词：自动泊车空车位检测路径规划融合定位跟踪控制联合仿真

基于WiFi室内定位的地下停车场智能导航系统

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物联网技术 2016年第4期6卷 31-34页

作者：樊培毅陈阳程森森王长静毛文涛河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007

随着我国经济建设的发展,私家车拥有量越来越多,对大型停车场的需求也越来越大,同时大规模地下停车场存在着地形复杂、空位难找、线路不清晰等问题。因此,提高地下停车场的车位利用率备受各界关注,文章拟选用基于WiFi的室内定位技术设... 详细信息

随着我国经济建设的发展,私家车拥有量越来越多,对大型停车场的需求也越来越大,同时大规模地下停车场存在着地形复杂、空位难找、线路不清晰等问题。因此,提高地下停车场的车位利用率备受各界关注,文章拟选用基于WiFi的室内定位技术设计出一种更智能化、更适用于地下停车场的管理系统。该系统采用基于位置指纹的WiFi室内定位方法,并将智能停车管理系统与手机App相结合,从而极大地提高了停车效率和车位利用率,为地下停车场的智能化导航带来极大的便利。

关键词： WiFi 室内定位位置指纹法空车位检测规划导航路线