基于GPS 和圖像識別技術的城市車位引導系統(tǒng)研究

魏曉鵬 陳偉利

（吉林建筑大學電氣與計算機學院，吉林 長春130118）

1 概述

隨著人民物質(zhì)生活水平提高，幾乎大部分家庭至少有一輛甚至幾輛汽車。由于汽車保有量的快速增長，車位缺乏的問題也日益顯著，雖然政府興建了停車場，但由于車輛基數(shù)太大，“停車難”的問題一直沒有得到有效的解決。許多非公共停車場還出現(xiàn)了亂停放的現(xiàn)象。除此之外，司機在道路上邊開車邊找路邊停車位，容易導致交通堵塞問題，嚴重的還可能引發(fā)交通事故。有車位卻找不到，停車效率低，這類問題需要用現(xiàn)代先進的科學技術來更好地解決。

基于GPS 和圖像識別技術的城市車位引導系統(tǒng)可以很好的解決這類問題。利用GPS 導航衛(wèi)星實時拍攝的道路圖像，將其中空停車位與駕駛員的GPS 位置信息導航，實現(xiàn)就近停車的目的。一方面提高了停車的效率，同時也減少了汽車在路上尋找車位的路程和時間，緩解了交通壓力，達到了節(jié)能減排效果。本文章主要闡述了車位引導系統(tǒng)的設計以及算法的設計。

2 系統(tǒng)總體設計

2.1 方案構(gòu)思。本作品的研究思路是基于了解當前城市道路的“停車難”狀況和市場上現(xiàn)有技術的不完善，以及考慮到這方面的欠缺，在原有技術的基礎上，自主改進的一種新型的技術。在保持原有功能的同時，新增許多功能，完善許多缺點，方便了用戶的使用，達到節(jié)能減排的目的。

2.2 整體設計。建立一套基于GPS 定位，查找周圍1 千米內(nèi)停車空位的系統(tǒng)應運而生，即“基于GPS 和圖像識別技術的城市車位引導系統(tǒng)設計”。

2.3 運行流程。駕駛員用手機APP 發(fā)出停車請求的信號給服務器，服務器利用導航衛(wèi)星實時拍攝的道路圖像，將其中空停車位與駕駛員的GPS 位置信息導航，并將導航信息返回給駕駛員，如圖1 所示。駕駛員根據(jù)導航提示信息找到最近空停車位，實現(xiàn)就近停車。

圖1 車位引導系統(tǒng)功能圖

3 詳細設計

3.1 停車位狀態(tài)檢測。停車位存在判斷算法利用了基于視頻運動目標的檢測來完成對停車位狀態(tài)的粗略檢測。對運動目標檢測技術中幀間差分法和背景差分法的研究和比較表明，這兩種方法的本質(zhì)是減去兩幀圖像。作為啟示，可以對運動圖像中的兩個連續(xù)幀進行差分運算，然后將差分和背景差分相結(jié)合，從而達到增加目標信息權重的目的。同時，可以減少靜態(tài)背景的影響，獲得更多的運動目標，且運動目標可以更好地從背景圖像中分離出來。

3.2 算法設計。利用GPS 車位導航系統(tǒng)采用三種不同的檢測算法.首先采用邊緣檢測算法，計算邊緣像素的個數(shù)，停車位存在判斷算法利用了基于視頻運動目標的檢測來完成對停車位狀態(tài)的粗略檢測。對運動目標檢測技術中幀間差分法和背景差分法的研究和比較表明，這兩種方法的本質(zhì)是減去兩幀圖像。作為啟示，可以對運動圖像中的兩個連續(xù)幀進行差分運算，然后將差分和背景差分相結(jié)合，從而達到增加目標信息權重的目的。同時，可以減少靜態(tài)背景的影響，獲得更多的運動目標，且運動目標可以更好地從背景圖像中分離出來。本文所提出的聯(lián)合特征檢測方法實質(zhì)上是同時結(jié)合三種不同的檢測算法。首先，使用邊緣檢測算法來計算邊緣像素的數(shù)量，并且在設置閾值之后，它進入待決策1。同時，第二路的檢測，會根據(jù)邊緣像素檢測結(jié)果，對圖像中的閉合輪廓進行計數(shù)，設定閾值后，進入待決策2 進行判決；第三路的檢測是將前景和背景信息的檢測結(jié)果相加，經(jīng)過統(tǒng)計分析和閾值設置后，進入等待決策3。在所有三個決策過程完成后，最終采用加權投票表決法，以2/3 的多數(shù)最終確定停車位是否被占用。該方法的優(yōu)點是，即使由于復雜因素的影響，在路徑檢測中出現(xiàn)錯誤，也不會對整個檢測結(jié)果產(chǎn)生很大的影響，不僅提高了識別的可靠性，也大大提高了檢測的容忍度。當然，在理論上，涉及檢測的方法越多越好，也就是說，涉及的方法越多，投票結(jié)果的正確性越高。然而，在實踐中，必須在復雜性和易用性之間進行權衡。

為了統(tǒng)計每個停車位上的邊緣像素，必須設計一種停車位過濾器來定義每個停車位區(qū)域，且同時為每個停車位分配一個車位編號。由于攝像頭的位置是固定的，因此拍攝圖像中停車位的邊界也必須是固定的。所以我們可以使用平行四邊形或4點坐標作為停車位濾波器。使用Prewitt 算子后，停車位濾波器提取每個停車位的邊緣信息，計算其邊緣數(shù)量。同時還要指出的是，停車位濾波器僅包含通過訓練獲得的預設停車位的邊緣像素。如果邊緣像素的數(shù)量小于某個值，則認為停車位處于空閑的狀態(tài)。

4 結(jié)論

隨著國內(nèi)經(jīng)濟的高速發(fā)展，城市機動車保有量的不斷增加，車位缺乏問題已成為重要的社會問題，其方便與否直接影響著整個社會的生活品質(zhì)和經(jīng)濟效益，基于GPS 和圖像識別技術的城市車位引導系統(tǒng)在整個城市進程中正發(fā)揮著重要的作用。

5 展望

現(xiàn)有科技大部分只顧及到了停車場的空余車位，而沒涉及到一些路邊停車位。而基于GPS 和圖像識別技術的城市車位引導系統(tǒng)可以實時合理利用路邊停車位資源，在此基礎上實現(xiàn)了實際的AR 語音導航，能更好地引導司機找到空停車位。通過GPS 的實時定位，利用導航衛(wèi)星拍攝停車位置附近實時照片，再與數(shù)據(jù)庫中車位信息圖對比，將空余車位信息推送到手機APP上。在導航過程中，實時監(jiān)測目標車位狀態(tài)，一但有人先占用車位，自動切換為其它目的地選擇。相對于現(xiàn)有技術，更加方便，快捷，可靠，迎合市場需求。