基于共享车位的RFID智能停车管理系统的设计

针对目前城市交通中停车位紧张、智能化程度不高、管理不够优化等问题,结合射频识别(RFID)技术设计了一种应用于共享车位的停车管理系统,该系统以单片机为实现核心,以MF RC500芯片和MI-FARE ONE卡构建射频读写模块,结合相应的软件实现了系统的管理功能。通过测试和试运行,该系统在共享停车、自动缴费、车位预定、车位管理等方面都有较好的表现,实现了共享车位的智能化管理,提高了停车效率及车位使用率。     

基于物联网的车位检测诱导系统

针对城市汽车保有量的急剧增加带来的停车难问题,设计了一种基于物联网车位检测诱导系统,采用无线地磁节点监测停车位状态,并利用ZigBee组建无线网络进行信息传输,对驾驶员进行诱导泊车.实验结果表明:该系统能够准确地进行停车诱导,提升了停车效率和车位的利用率.     

基于深度学习的车位智能检测方法

提出了一种基于深度学习的车位智能检测方法。利用TensorFlow深度学习平台对车辆目标识别模型进行了训练,提取了有效车辆图像的优化间隔,给出了车辆分布的精准识别结果,实现了对车辆分布识别结果的有序编号和车位空缺状况的准确判断。利用模拟数据和实际采集数据,分别验证了车位分布的智能识别、车位智能编号和空车位判断的可靠性。     

深度学习理论的复杂光照背景车位智能检测和识别研究

车位检测与车位状态识别是停车场监控与管理的核心技术,而停车场存在复杂的光照背景与差异的环境条件,这对车位的高精度检测与识别提出了挑战.由此提出基于深度学习理论的复杂光照背景车位智能检测与识别方法,经基于线结构光视觉测量的复杂背景车位智能检测方法,获取监控视频图像里复杂光照背景下车位的坐标;由基于深度学习的复杂背景车位智...     

基于物联网的大型车库停车管理系统设计

本文针对大型车库停车难的问题,提出一种基于物联网的停车管理系统设计。以车位状态检测为基础的车辆停车引导算法可以实现入库车辆快速停车,最后对此管理系统的设计优化做了展望。     

基于区块链技术的共享停车车位管理研究

共享停车车位利用率反映车位管理水平,对确保车位资源的有效利用发挥着重要作用。采集共享车位停车数据,了解共享车位停车状态;基于区块链技术查询共享车位中间件信息,分析最佳车位地址;控制共享车位的访问属性,提高共享车位的利用率,进而实现共享停车车位的高效管理。通过实例分析得出,该文提出的基于区块链技术的共享停车车位管理方法提高了新车位的管理水平和管理效率,极具应用推广价值。     

基于超声波的智能停车场车位检测系统设计

文章在分析智能停车场车位检测系统在现实应用中存在的诸多弊端的基础上,提出了一种基于超声波的智能停车场车位检测系统设计方案,详细描述了系统中的车位检测、无线传输网络、车位显示的设计思路和检测结果。该系统的创新点是将超声波和zigbee技术很好地结合起来并成功地应用在大型智能停车场,取得了良好的检测效果。     

基于非局部操作的深度卷积神经网络车位占用检测算法

随着城市交通智能化发展,准确高效地获取可用车位对于解决日益严峻的停车难问题至关重要。该文提出一种基于非局部操作的深度卷积神经网络车位占用检测算法。针对停车位图像特性,引入非局部操作,度量远距离像素间的相似性,直接获取边缘高频特征;使用小卷积核获取局部细节特征;以端到端的方式训练网络。实验中,通过设置不同卷积核尺寸和非局部模块层数,优化网络结构。实验结果表明,该文所提算法与传统的基于纹理特征的车位占用检测算法相比,无论在预测精度还是模型的泛化性能,均具有显著的优势。与当前广泛应用的基于局部特征提取的卷积神经网络相比,该算法具有较大的优势。在真实场景中,该算法同样具有较高精度,具备实际应用价值。     

一种基于后视镜的路边停车解决方案

为解决城市停车难的问题,充分挖掘城市道路潜力,本文提出一种基于车载设备后视镜的路边停车解决方案,通过白实线、白虚线和纯虚线等三种模式可提供大量停车位,通过安装车载后视镜可提供车位寻找、人找车辆、自动收费等服务,在解决车辆停车问题的同时,也为政府带来可观的经济利益.     

基于机载下视图像的深度学习目标检测系统

利用无人机进行巡航、侦查及预警等是当前信息化战争的主要手段之一,无人机图像中关键目标的快速检测及准确识别是后续任务的基础。由于无人机图像具有分辨率高、目标尺寸小等特点,实际应用中往往对检测的时效性具有一定的要求,现有算法无法实现检测准确率与速度的有效折中。因此,提出一种全局与局部联合检测的策略,将深度学习目标检测算法与模板匹配相结合,充分利用图像信息,并综合使用多进程及多线程机制加快处理速度,构建了一套可用于地面站的实时目标检测系统。实验结果表明,针对运动状态下的无人机视频图像,系统对焦距从1～10倍距变化情况下的目标均具有较高的检测准确率,同时实现了检测结果实时稳定地显示。     

基于深度学习技术的停车场收费管理系统设计与实现�

停车场收费管理系统使用Python语言编写实现,能够解决进出停车场的车辆的收费管理问题。停车场管理人员通过前端界面不仅可以实时观测进入停车场的每一辆车的车型、车品牌、车牌号等信息,还可实时调用储存在后端数据库的停车场内部已停的所有车辆信息,观测停车场内已停车辆的计费情况。利用从网络资源获取的数万张车牌图片,对车牌识别的神经网络进行训练。通过测试,其车牌识别效果与管理模式均取得了良好的效果,为类似于停车场的应用情景提供了一种新的管理系统。     

基于深度学习的空海防御智能态势认知技术研究

在现代空海防御的信息作战中,智能态势认知是实现战场透明化、降低信息复杂度、提升空海防御作战指挥决策能力的前提和基础。针对空海防御智能态势认知相关问题进行探索研究,重点分析了其概念内涵和面临的巨大威胁与挑战等,提出复杂空海信息对抗条件下态势信息数据表征、融合处理、意图推理等核心能力需求,在此基础上结合人工智能的自主、超强学习能力,构建了基于深度学习的空海防御态势认知体系,开展智能认知技术应用探索,为其发展提供了良好思路。     

基于深度学习的网络异常检测和智能流量预测方法

边缘计算场景下,边缘设备时刻产生海量蜂窝流量数据,在异常检测任务中针对直接对原始数据检测异常存在的计算冗余问题,提出基于特征降维的蜂窝流量数据异常检测方法.该方法在全局范围内利用LSTM自编码器提取流量数据特征和标识异常网格,然后在存在可疑异常的网格使用K?means聚类进行局部异常确认,结果表明可以更好地检测出不同活...     

一种基于深度学习的智能威胁评估算法

在现代信息化战争中依据战场态势变化进行合理威胁评估，对实现指挥系统自动化具有重要意义。为了克服传统规则算法评估能力的局限，设计了一种基于深度学习的新型智能威胁评估算法。首先设定了防空威胁评估指标选取原则，在此基础上从多个不同角度出发建立了反映空中目标威胁的指标体系，然后构建深度神经网络模型予以解决。新算法的优点在于威胁评估快速可信、易于实现，且对于不断变化的空情威胁可进行持续更新优化。最后，通过典型作战场景的仿真数据验证了模型的有效性和可行性。     

Nanomesh-YOLO: Intelligent Colorimetry E-Skin Based on Nanomesh and Deep Learning Object Detection Algorithm

Perspiration is an important physiological process that maintains thermal homeostasis and water–salt balance. However, the collection and analysis of perspiration currently rely on microfluidic technology and colorimetric assays. The complexity and high cost of fabricating microfluidic channels and the insecurity of chemical reagents for color reactions should be optimized. In this work, a colorimetry electronic skin (e-skin) for intelligent perspiration monitoring has been realized. The colorimetry e-skin system consists of the polyurethane (PU) nanomesh and the object detection algorithm You Only Look Once version 3 (YOLOv3). Due to the 44% porosity of the PU nanomesh and capillary action, the low-cost PU nanomesh (<1 cent) can be used as the colorimetric indicator. The volume of the PU nanomesh expands to 362.37% as a result of perspiration being absorbed and changes the optical transmittance (up to 277.78%). A finite element model based on capillary action has been proposed to explain the change in optical transmittance. Finally, a database containing 735 images has been built, and the object detection algorithm YOLOv3 is used to analyze the perspiration absorbed by the PU nanomesh. The detection results can identify the perspiration volume with a high accuracy of 97%. These results show that this work has great potential in healthcare field.     

基于LoRa的智慧停车管理系统设计

针对停车场车位信息流通不顺畅,停车位供不应求的问题,以MSP430微控制器为核心,设计了基于LoRa的智慧停车管理系统。系统由采集节点、网关、云服务器和客户端组成。地磁传感器检测停车位的状态,并利用RFID射频识别技术识别车辆信息,并通过LoRa实时将车位状态及车辆信息发送给网关,同时网关GPRS模块将数据上传到云端并进行分析处理,网页端实现停车信息的动态管理。测试结果表明,设计的系统降低了停车场空置率,可以实现线下停车场资源共享。     

基于CAN总线的停车场智能引导系统

为了提高停车场的信息化和智能化管理水平,提出了基于CAN总线的停车场智能引导系统,系统分三级管理层,每一级的节点均采用嵌入式处理器LPC2129作为控制核心,利用超声波测距模块HC-SR04检测车位和车道上的车辆有无。当有车辆驶入停车场的每个交叉路口时,会自动触发车辆引导管理器并向中央控制器发送信号,中央控制器根据当前停车场的使用情况运算得出最优空车位,并反馈行驶路线给车辆引导管理器,通过LED屏显示指示箭头引导车辆,大大提高了停车场车位的使用率,降低了管理成本;当车辆泊入或者泊出车位时,车位发布管理器会及时更新LED屏上的剩余车位数量等信息。同时该系统为其他高级停车场综合管理系统集成和扩展提供了方便的功能接口,具有很好的开放性。