發(fā)布時(shí)間：2020-12-11 17:53

　　隨著機(jī)動(dòng)車數(shù)量的不斷攀升,我國居民對(duì)停車場以及場內(nèi)停車位的需求也隨之增加,這種趨勢大大增加了停車場管理系統(tǒng)的負(fù)荷。與此同時(shí),在停車場內(nèi),駕駛員尋找空位泊車以及返回時(shí)尋找停車位置和出口遇到困難的現(xiàn)象也普遍存在,這嚴(yán)重影響和阻礙了停車場的停車效率的發(fā)揮。而現(xiàn)在大部分的停車場管理系統(tǒng)已經(jīng)不能很好的滿足當(dāng)前需求。針對(duì)這些問題,本文主要建立了一套帶有車位導(dǎo)向系統(tǒng)的智能化的停車場管理系統(tǒng)。該智能導(dǎo)向系統(tǒng)能夠確保駕駛員快速、有序、愉悅的到停車場泊車。本課題的核心是在linux平臺(tái)下完成的基于Open CV的圖像處理,首先對(duì)來自攝像頭的圖片進(jìn)行濾波、灰度化。再預(yù)處理操作后進(jìn)行特征提取以及空位標(biāo)記,以達(dá)到實(shí)時(shí)空位檢測的效果。同時(shí),利用RFID搭建路徑引導(dǎo)系統(tǒng),通過路徑引導(dǎo)算法實(shí)現(xiàn)不同岔路口的智能導(dǎo)向,為車輛進(jìn)行空位指引。為了使系統(tǒng)成為一個(gè)整體,本文使用QT圖形界面搭配Sqlite數(shù)據(jù)庫,完成了車輛出入的計(jì)時(shí)收費(fèi)等QT圖形界面的統(tǒng)一管理。最后為了擴(kuò)大受眾群體,增強(qiáng)服務(wù)質(zhì)量,使用微信公眾號(hào)實(shí)現(xiàn)了停車場車位的實(shí)時(shí)顯示。通過測試,本設(shè)計(jì)能夠完成停車場的車位顯示、智能引導(dǎo)、停車場管理前臺(tái)計(jì)費(fèi)結(jié)算以及車位信息在微信... 

【文章來源】：內(nèi)蒙古大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū) 211工程院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖.已舊七R

圖 3.3 線性濾波示意圖Figure 3.3 Schematic diagram of linear filtering均值濾波非常簡單，就是將當(dāng)前像素周圍的像素平均值作為當(dāng)前的像素值。其實(shí)它也就是歸一化后的方框?yàn)V波。但是均值濾波本身也存在很多缺點(diǎn)。它在濾波的同時(shí)不能很好的保留細(xì)節(jié)部分，破壞了原圖像的邊緣信息，而使得濾波后變得模糊不清。中值濾波（Median filter）[36]基本思路是一種用像素點(diǎn)鄰域灰度值的中值來代替該像素點(diǎn)的灰度值的非線性濾波技術(shù)。由于它可以用來消除單獨(dú)的噪聲點(diǎn)，所以對(duì)椒鹽噪聲（Salt andpepper noise）和斑點(diǎn)噪聲（Speckle noise）這兩種噪聲有很好的濾波作用。這種方法不僅能削弱脈沖噪聲還能較好的保全圖像細(xì)節(jié)信息，使之具有完整性。中值濾波巧妙地避免了線性濾波對(duì)細(xì)節(jié)處理的缺陷，并且還能較好的去除脈沖干擾和保證圖像邊緣信息。它也常常被用于保護(hù)圖像的邊緣信息的場合，是一種良好的平滑噪聲處理方法。當(dāng)采用均值濾波對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行處理時(shí)，由于在求得平均值時(shí)會(huì)將噪聲也一起進(jìn)行計(jì)算，所以該方法對(duì)于噪聲的抗干擾能力較弱。而當(dāng)采用中值濾波對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行處理時(shí)，由于是

這個(gè)距離為駕駛員提供了足夠的反應(yīng)距離。車位引導(dǎo)示意圖和系統(tǒng)設(shè)計(jì)的車位引導(dǎo)實(shí)物圖分別如圖4.4 與圖 4.5 所示。圖 4.4 車位引導(dǎo)示意圖Figure 4.4 Schematic diagram of parking guidance

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：2910974