基于Mesh网络和深度学习的城市智慧停车

• 作者: 刘文鹍 李迪 解晓凡
• 来源期刊: 电子设计工程
• 关键词: 物联网 Mesh网络 深度学习 车辆检测 智慧停车 智慧城市
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 通信与网络|Communication & Network
• 页码范围: 165-168,172
• 页数: 5页
• 分类号: TN929.5|TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.14022/j.issn1674-6236.2021.08.035

摘要

近些年来,随着城市的发展,"停车难"的问题在我国不少地方都比较突出.传统的人工记时以及在出入口刷卡进出等方式费时费力,且拓展能力不足.基于物联网、人工智能和大数据等技术,可以对现有的停车管理理念和方式进行升级,通过加入更多的智能化应用和无人操作可以提高停车场的运行效率和监控水平,并同时为智慧城市管理提供停车大数据.文中提出一种融合Mesh网络、超分辨率图像重建、车辆识别等技术的设计方案,并配合相应的硬件模块验证了方案的可行性.