基于OpenCV的地面停车诱导系统研究

• 作者: 刘派 廖寿敏 张丽 张兴 袁龙 杨世军
• 来源期刊: 森林工程
• 关键词: 交通工程 停车诱导系统 计算机视觉 车辆检测 移动通信
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 道路与桥梁|Roads and Bridges
• 页码范围: 119-125
• 页数: 7页
• 分类号: U491
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8023.2021.03.016

摘要

为解决城市交通中存在的停车难问题,本研究提出基于计算机视觉和机器学习软件库(OpenCV)的地面停车诱导系统,以某露天停车场为例,开展实地测试,分析设备的拍摄角度、拍摄高度和级联分类器个数对设备识别效果的影响.试验结果表明,设备的拍摄角度为0.、拍摄高度为10 m、级联分类器个数为6个,设备的识别效果最为理想;设备对除黑色车型的识别率(0.77)较低外,对其他颜色车型的识别率均在0.85以上,其中对白色车辆的识别率最高(0.92),车辆颜色与停车场地面颜色色差越大时,设备识别率越高.