基于智能检测车位信息的车辆识别算法

发布日期：2013 年3 月17 日

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：针对停车场车位图像信息进行边缘检测，智能标定车位坐标信息，提取汽车特征，通过训练分类器，加载训练好的汽车特征库，然后对感兴趣车位区域图像进行特征匹配，检测是否存在车辆，若存在车辆，则通过比对车辆停放位置坐标和车位坐标信息来判定车辆停放位置是否正确，结果表明，该算法对于室内停车场识别率高，处理速度较快。该算法具有全智能化的特点，满足实时性，准确性，鲁棒性的要求。

随着经济的发展，汽车逐渐成为人们首选的主要交通工具，汽车方便了人们的生活，却导致了停车难、乱停车的现象发生，依靠人工管理的停车场效率较低，管理难度大，因此，智能停车场成为一种发展趋势，其中针对车辆乱停放现象的智能管理尤为重要，目前，大多数停车场检测系统在车位检测模块一般采用人工标定，由于人为因素的影响，不可避免会产生一些误差，降低系统检测的准确性，并且与完全实现智能化、自动化背道相驰；而在特定车位的车辆检测模块，大多采用基于KL 和核Fisher 判别[1]或者引入贝叶斯分类器等方法检测车位状态信息，由于计算的复杂性以及系统的繁琐性，难以满足实时性，精确性*资助信息：中央高校基本科研业务费专项资金资助(ZYGX2009J060)。

#通讯作者。