基于图像处理的无线车位识别系统设计

刘丰

摘要：本文提出一种利用图像[1]识别处理的方式对停车位进行识别，然后用无线的方式进行数据传送，且对车位信息进行处理传送到网络，使驾驶员能实时掌握车位情况，节约停车时间，提高车位的利用率，整个系统布线简单、安装方便，易于维护，适用于各种场地的车位管理。

关键词：车位识别；图像处理；无线；网络；引导

中图分类号：U495；TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）05-0181-01

随着社会发展和人们生活水平提高，人们的出行对车辆的需求越来越大。城市的拥堵也变成了常见的现象，而停车难也困扰着广大驾驶者。在地下或地上停车场，很多都有标识指导停车，但是当车位过少的情况下驾驶员需要花费大量的时间去寻找空闲车位，停车效率低，因此智能化的停车位识别和引导技术将改变现在的状况，本文提出一种把图像处理、WIFI通信融合在一起的智能识别系统，让用户可以迅速得知空闲车位的信息，在最优化的资源和时间情况下完成停车。

1 系统硬件设计

1.1 系统构成

系统主要采用图像处理技术来识别[2]车位信息，利用无线WIFI来传送信息，在手机端利用APP进行车位引导停车。系统框图如图1所示。

1.2 系统平台

本系统采用SAMSUNG 的高性能、高性价比的16/32 位 RSIC 微处理器 S3C6410，该处理器是通用的手持终端、移动设备开发的处理器。它包含了外部存储器接口，还有专用的camera接口，用于视频图像的开发。本系统在S3C6410中移植linux系统[3]和Qt/Embedded，在内核上完成通用USB摄像头、网卡等驱动，同时移植QT图形库与tslib-1.4和libjpeg库。

1.3 WIFI通信选择

系統的数据传输采用无线WIFI模式，这样就避免了其他方式的布线且不易维护的缺点。由于系统要求传输的数据量不大，对速度要求不高，因此我们选择采用串口透传的无线WIFI模块，模块具体参数如表1所示。

2 系统软件设计

2.1 图像采集部分

由于系统处理器在系统移植时移植了USB摄像头驱动，因此我们选择USB摄像头作为图像采集外设。在linux系统中，图像采集我们用V4L2来完成图像的数据采集。V4L2是一种UVC免驱USB设备的编程的框架，主要用于在linux系统下采集外设USB摄像头的图像数据。

当图像数据采集完成后，对图像数据进行色彩调整，使其形成正常色调的图像数据。

2.2 图像识别部分

系统图像识别采用图像比对的方式进行识别，首先对所要识别区域进行图像采集，对所有的车位进行识别，将它设定为基准图像，然后需要识别停车信息的时候，再次对目标区域进行图像采集，由于环境不同和图像在采集之后压缩过程中存在图像质量的下降和其它噪声干扰，我们需对图像进行去噪预处理来消除噪声和增强图像的特征。去噪算法有：邻域平均法、中值滤波法、高斯滤波、双边滤波等。

由于系统识别车位，对于边界识别要求很高，因此系统采用双边滤波来解决其他滤波方式导致的图像的边界模糊的问题。图像处理后和基准图像进行匹配，从而识别出空闲车位数量。

2.3 数据传输部分

串口WIFI通信采用AT指令进行数据和命令传输[4]，处理器在进行WIFI通信前先与WIFI模块建立连接，收到确认回复之后，处理器根据需求进行命令和数据的发送，从而传送识别之后的车位信息数据。

3 结语

本系统通过无线WIFI摄像头对停车位进行智能识别，用WIFI实时传输车位数据到服务端，用户在手机端或者停车场显示屏幕查看停车位情况，使用户可以快速准确的泊车，这样节约了大量的时间，提高了车位的利用率，并且系统无需复杂的布线，成本低，维护方便，使车位管理者的管理更加简单、方便[5]、快捷，不仅提服务质量，同时还降低污染物排放，保护环境，意义重大。

参考文献

[1]李弼程.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.

[2]李晋蕙.用图像处理的方法检测公路路面裂缝类病害[J].长安大学学报（自然科学版），2004（31）：21-29.

[3]袁雅迪.基于物联网的智能家居系统的设计与实现[J].企业技术开发月刊，2015，34（21）：8.

[4]李剑中，赵海东，徐中.停车场汽车泊位红外巡检系统的设计[J].自动化与仪表，2001，16（3）：41-43.

[5]黄贻培，陈帅华，周芳，何小霞.基于WIFI通讯的智能家居系统[J].电子世界，2013（14）：82-82.endprint