隨著機動車數量的不斷攀升,我國居民對停車場以及場內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的負荷。與此同時,在停車場內,駕駛員尋找空位泊車以及返回時尋找停車位置和出口遇到困難的現象也普遍存在,這嚴重影響和阻礙了停車場的停車效率的發揮。而現在大部分的停車場管理系統已經不能很好的滿足當前需求。針對這些問題,本文主要建立了一套帶有車位導向系統的智能化的停車場管理系統。該智能導向系統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平臺下完成的基于Open CV的圖像處理,首先對來自攝像頭的圖片進行濾波、灰度化。再預處理操作后進行特征提取以及空位標記,以達到實時空位檢測的效果。同時,利用RFID搭建路徑引導系統,通過路徑引導算法實現不同岔路口的智能導向,為車輛進行空位指引。為了使系統成為一個整體,本文使用QT圖形界面搭配Sqlite數據庫,完成了車輛出入的計時收費等QT圖形界面的統一管理。最后為了擴大受眾群體,增強服務質量,使用微信公眾號實現了停車場車位的實時顯示。通過測試,本設計能夠完成停車場的車位顯示、智能引導、停車場管理前臺計費結算以及車位信息在微信... 

【文章來源】：內蒙古大學內蒙古自治區 211工程院校

【文章頁數】：63 頁

【學位級別】：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，就是將當前像素周圍的像素平均值作為當前的像素值。其實它也就是歸一化后的方框濾波。但是均值濾波本身也存在很多缺點。它在濾波的同時不能很好的保留細節部分，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鄰域灰度值的中值來代替該像素點的灰度值的非線性濾波技術。由于它可以用來消除單獨的噪聲點，所以對椒鹽噪聲（Salt andpepper noise）和斑點噪聲（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節信息，使之具有完整性。中值濾波巧妙地避免了線性濾波對細節處理的缺陷，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。當采用均值濾波對目標圖像進行處理時，由于在求得平均值時會將噪聲也一起進行計算，所以該方法對于噪聲的抗干擾能力較弱。而當采用中值濾波對目標圖像進行處理時，由于是

這個距離為駕駛員提供了足夠的反應距離。車位引導示意圖和系統設計的車位引導實物圖分別如圖4.4 與圖 4.5 所示。圖 4.4 車位引導示意圖Figure 4.4 Schematic diagram of parking guidance

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[6]基于RFID的智能停車場管理系統設計與實現[D]. 張東楊.華北電力大學(北京) 2016
[7]基于DSP的智能停車場管理系統開發[D]. 崔杰.南京理工大學 2016
[8]基于射頻識別（RFID）技術的校園一卡通系統的設計與實現[D]. 楊學利.吉林大學 2015
[9]基于視頻的車流量檢測系統研究與實現[D]. 姚偉.南昌航空大學 2015
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本文編號：2910974