基于最优路径的无线语音泊车诱导系统研究

研究了一种用于大型停车场内的全程无线语音泊车诱导系统,诱导车辆用最少时间找到停车位,提高停车场泊车效率。通过激光对射装置检测车位状态,采用C8051F020单片机将检测到的车位信号进行处理,结合E-link网络数据传输器将单片机接入网络,实现车位信息的网络传输。开发了停车场泊车管理系统,实时显示车位使用状态。设计了由凌阳SPCE061A单片机和NRF24L01无线收发芯片构成的语音系统,对可用于最短泊车路径搜索的A*算法进行改进和仿真研究,并提出了无线语音泊车诱导方法。     

基于分布式架构的停车位分配算法

为了方便车主寻找车位,优化城市停车位资源,缓解高峰时段泊车位紧张问题,提出了基于分布式架构的泊车分配算法。通过用户终端收集包含当前位置坐标信息与目的地坐标信息的用户泊车请求,根据目的地临近泊车位的可用状态,将路径规划返回给用户终端。与传统算法相比,分布式泊车算法具有更高的抗压能力与全局搜索能力,能够确保泊车信息的实时性与有效性,以减少停车位紧张和车位失效等状况。仿真结果表明:算法可在高需求量、高需求比场景下更快速、更准确地找到占优解集,且更符合实际情况,具有一定的应用价值。     

基于无线通信的智能泊车系统设计

自动泊车是车辆辅助驾驶系统中的一项关键技术.当泊车空间较小时,现有的泊车技术无法发挥作用.设计了一种基于无线通信的新型智能泊车方法,引入无线通信协同泊靠的概念,利用通信网络共享资源信息;使用多类型传感器采集车位信息,多MCU共同规划泊车路径,调整已泊靠车辆位置,为需要泊靠的车辆提供足够空间,从而通过多车协同最大化利用泊车空间.通过实验验证,该方法与现有泊车技术相比,在同等条件下,泊车空间利用率提高20％以上.     

基于A*优化算法的停车场动态泊车研究

针对目前大型停车场停车效率、车位利用率低等问题,将停车效率问题转化为动态泊车概率问题,结合实际的地下停车场车位模型,以泊车用户的泊车概率、算法搜索效率为主要评价指标,并以较大的概率快速寻找到可用空车位为目的,提出了一种带约束条件的A*优化算法,然后基于VC++6.0环境对停车场实例进行算法的应用仿真。实验结果表明,优化后的A*算法大大增加了泊车用户的泊车概率,A*算法的搜索效率也得到显著提高,此A*算法在停车场中的应用,很大程度上提高了泊车用户的停车效率以及停车位的利用率,减少了泊车用户盲目重复寻找车位所花费的时间,在大型停车场中具有一定的应用研究价值。     

带约束条件的停车场启发式停车诱导算法

随着城市化进程的推进,市区停车难严重制约交通的发展;针对停车场使用效率低下问题,分析了影响车位选择的各种因素,提出带有约束条件的泊车诱导算法,通过划分场内小区保证车辆在空间均衡分布,以最短行驶路径/时间和停车难度两项指标衡量道路权重,使用改进的启发式A*搜索算法计算最佳车位;仿真结果证明方法合理可行,在时间和效率上有所节省,所选的最佳车位更符合实际情况.     

基于深度学习的智能停车场车位查询系统

本文基于深度学习目标检测算法设计并实现了一种实时的智能停车场车位信息查询系统.采用YOLO目标检测算法结合大量关于汽车以及车牌的图像数据对物体检测模型进行训练.利用该模型对停车场视频监控画面进行处理,根据模型处理的结果以及所设计的相关算法对车位进行判断,并且计算出被占用车位停车时长,识别出车辆的车牌信息.车位信息将以示意图的方式通过微信终端进行接收,使车主能够实时获取停车场车位信息.该系统能够准确地判断出停车场的车位信息,可为城市商业停车场管理方式提供参考.     

一种应用于自动泊车系统的车位检测方法

自动泊车系统是为了解决倒车入位的复杂性问题而研发的一项车辆智能化的新技术。车位检测是实现自动泊车系统的一个重要问题。本文首先对车位检测问题进行总体描述;然后提出一种基于超声波传感器和增量式编码器的车位检测方法,并刘此方法的测量误差进行分析;接着介绍实验平台的组成;最后给出此方法在买验平台上的测试结果,并通过对结果的分析,说明此方法是可行的。     

基于Dijkstra算法的大型停车场最优泊车路径规划

针对停车场建立无向带权图模型,在研究分析停车场影响泊车行为快速性的因素基础上,结合停车场内路径距离与道路通行质量两属性因子构造边权,提出了一种基于Dijkstra算法的停车场最优泊车路径规划方法,方法所得最优路径规划旨在引导泊车者快速、安全地完成泊车任务。最后实例分析表明,该方法客观、简单、实用,有助于停车场车位引导系统为泊车者提供快速的泊车引导服务。     

基于三阶反正切函数模型的平行泊车轨迹规划

现有泊车情况面临两大问题:停车空间小和泊车控制难.针对日益严重的“泊车难”问题,提出一种平行泊车的轨迹规划方法.该方法由带有三阶扰动的反正切式轨迹模型进行路径规划,考虑运动学的约束空间条件,利用遗传算法确定最优轨迹函数参数,最后获得最优泊车轨迹.仿真结果表明车住长与车长比值可达到1.315,多车位与多车型的模型仿真表明该路径规划方法的有效性以及较强的鲁棒性.     

基于A*算法的停车场路径引导设计

为提高停车场停车效率和选择最佳停车位,根据停车场的车位布局及车位使用状况,设计了泊车路径规划模型.把空闲车位抽象为二维坐标系的坐标点,分别计算其距离用户位置的曼哈顿距离,选取曼哈顿距离最小值的停车位为最优车位.选用改进的A*算法为停车路径规划算法,为进一步优化算法遍历过程,使之更加适用于停车场车位分布较分散的情况,以停...     

基于视觉的停车场车位检测与分类算法

本文为提高停车场的使用效率提出一种基于视觉的车位检测与分类算法. 针对现有停车场车位分类方法自动化程度低, 设备与部署成本高昂, 以及现有的检测算法召回率低、准确性差的问题. 首先, 对车位进行检测, 建立车位表并增量式地扩充车位分类模型数据集; 其次, 利用测试数据集训练支持向量机车位分类模型; 最后, 根据监控视频...     

基于磁阻传感器的智能车位锁停车检测算法

智能车位锁通过其内置的磁阻传感器可实现车位状态的实时监控,并利用监控信息实现自 动缴费、车位预约和车位共享等应用。但车位锁上锁和落锁过程会产生磁场干扰,传统的停车检测算法没有考虑这类干扰,造成误检率高。为解决这一问题,该文提出了一种抗干扰的停车检测算法,将车辆磁信号建模为方差序列,根据干扰的特征提出干扰信号滤波方法,结合状态机实现了更 为稳定的停车状态检测。实地部署的 50 个智能车位锁实验结果表明,该算法具有更高的可靠性,并显著提高了车辆检测准确率。     

利用视频图像检测车位状态的方法

为了实现停车场空车位的快速自动寻找,提出了一种用于视频图像车位检测的车位组合状态网络模型,在最大后验概率意义下,求解最可能的车位状态.对改进的HSI车位图像像素进行贝叶斯分类,利用预先训练好的条件概率计算出相邻车位状态传递概率,通过车位组合状态网络的优化,确定出最佳的车位状态.该方法可以很好地解决车辆遮挡所造成的误判问题,准确地检出车位的占有情况.实验结果表明,该方法具有较高的准确性与鲁棒性,特别是可以较好地消除车辆相互遮挡和环境光线变化对检测结果造成的影响.     

现代大型停车场车位诱导优化算法及仿真

文章针对现有大型停车场管理系统中存在的车位诱导问题,以停车路径最短作为最佳车位的确定准则,基于寻找空闲车位的分析过程,建立了停车场车位分布图背景下的最佳车位数学模型,且将该模型转化为最短路径问题,结合智能优化方法--蚁群算法形成车位诱导算法,对模型进行寻优,并给出了具体的求解步骤.最后结合一个实际的停车场背景进行仿真,确定最佳车位,为入场车辆的停放提供向导,解决车主寻找车位时的盲目性,并提高停车场管理系统的智能化程度.     

车位图像畸变的矫正与拼接研究

为了实现停车场空车位的快速检测和查询,提出一种车位图像畸变的矫正与拼接方法,将相邻摄像头拍摄的具有一定重叠区域的视频图像拼接为一幅能够全面描述停车场车位信息的大视场图像,从而为停车场空车位的快速检测做准备。由于停车场摄像头安装的视角偏移和透视效应,造成拍摄的图片存在纵向和横向畸变,为了直观地显示整个停车场各个车位的占用、空闲信息,同时也为了方便车辆管理,先将各个车位逐一矫正成同视角图片,然后再进行拼接,从而便于用户直接观察停车场中的空车位,也有利于需要自动检测车位时进一步进行图像处理。     

改进YOLOv4的油田作业现场烟火检测

为解决油田作业现场烟火预警依赖人工巡检、不能及时发现等问题, 本文提出了改进的YOLOv4烟火检测算法. 具体针对摄像头距离远导致的烟火目标小、不易被识别的问题, 改进了网络特征融合部分, 并添加金字塔卷积PyConv, 增强细节提取能力、增大局部感受野. 针对油田作业现场的复杂背景干扰问题, 加入注意力机制, 用于加强网络对重要特征的权重计算, 同时减少非关键数据的计算量. 最后通过聚类算法对目标样本锚定框优化, 利用自建烟火数据集进行实验, 实验证明, 改进后的算法平均精度值MAP达到90%以上, 能够在复杂背景下对较小烟火目标保持较高的精度, 并且具有较快的检测速度, 满足了油田烟火检测高效性和实时性的要求.     

混合鲸鱼优化算法求解柔性作业车间调度问题

提出一种混合正余弦鲸鱼优化算法,将其应用于柔性作业车间调度问题的研究,以最小化最大完工时间为目标;首先进行两段式编码,使连续型鲸鱼优化算法可应用于柔性作业车间调度问题,并对基本鲸鱼优化算法加入非线性收敛因子平衡搜索与开发阶段;以正余弦算法策略改进鲸鱼个体位置更新方式与螺旋方式,提升算法寻优能力;最后以实验数据验证混合正...     

基于仿射变换与模板匹配的车位识别与计数算法研究

针对道路停车位识别与计数的问题,对基于仿射变换与模板匹配的方法进行了研究。首先对采集的视频图像进行预处理,并采用基于PPHT与直线聚类的方法检测停车位候选区并计算出车位标线的倾斜角;然后采用基于仿射变换与模板匹配的算法检测停车位入口处标线并用红色圆标记;接着采用感知哈希算法剔除相似度较高的图像,将剩余的图像按顺序连接起来;最后采用动态规范法、Lagrange函数和Grubbs准则记录连接图中停车位数目。实验中分别在晴天、阴天和雨天采集四个不同路段的停车图像制作了相应的数据集,并对所提出的方法进行了定量评估。结果表明,该方法车位识别的准确率为98.46%,计数的准确率为99.52%。