基于计算机视觉停车位分类探析

王锴

摘要：在现代科学技术以及社会经济不断发展的背景下，汽车逐渐成为社会公众日常出行的首要选择，而汽车的普及也带来了停车困难、停车场对停车位检测不精准等问题。因此，本文在计算机视觉的基础上，对于汽车的停车位分析以及停车位状态识别的算法、停车位分类分析研究如下。

关键词：计算机视觉;停车位;车位状态识别;车位定位

引言

在汽车行业以及社会经济不断发展的背景下，停车场对停车位的管理问题以及空闲停车位的检测问题成为智能化停车场建设以及智能化停车发展的关键。目前，我国车位识别研究以计数器和传感器、视觉图像为基础，分别从不同的技术角度对如何精准地识别停车场的空闲车位进行分析与研究。在此基础上，本文以计算机视觉为技术切入点，对停车场分类进行分析研究如下。

一、计算机视觉简析

计算机视觉是利用摄影机和计算机代替人类的眼睛对于目标物体进行识别，并跟踪目标物体的运动轨迹以及对目标物体进行测量、分析目标物体三维参数的机器视觉，通过计算机视觉，计算机系统能够对所获得的参数以及图像进行图形处理，并通过处理令图形能够更加适合人眼观察或成为机器设备检测的图像[1]。在智能停车场建设各种，计算机视觉能够通过监控视频以及图像反馈为管理人员和车辆驾驶员提供实时的空余车位信息以及车辆停放信息，打造智能停车场。

而目前我国停车位根据不同的停车类型以及停车场有不同的分类：

首先，根据停车方式的不同以及车辆进出停放时的运行状态不同，可以分为自行式停车方式和机械式停车方式。自行式停车方式以驾驶员手动停车位主，机械式停车方式是指停车场利用机械设备将静止的车辆运送到指定停车位，或从指定停车位取出车辆，以实现车辆停放的一种停车方式，它也是近年来智能化停车场发展的主流方向之一。

其次，根据停车场规划的不同，停车位也可分为规则划停车位和非规则划停车位。规则化停车位的大小、车位标示线等内容都清晰、固定，便于智能化停车场的建设，而非规则化停车位多以非自动车位定位方法为主。而在计算机视觉的基础上，对停车位的分析与研究离不开车位识别研究。目前，车位识别研究主要以计数器系统和图像处理系统为主：第一，在计数器系统中，该系统可以通过对进出车辆的数量计数来实现对停车场停车位的管理。这种方式主要以停车场入口的门臂计数器以及感应检测器为主，它虽然能够以较低的成本来确定停车场区内控制停车位的总数，但却无法更加精准的定位到具体的空余停车位，更无法引导驾驶员到达指定的控制停车位;第二，虽然以计算机视觉为基础的车位识别系统需要较大的前期投入，且開发成本较高，但该方法能够有效地通过中央监控系统对停车场这一封闭空间内的各个停车位实行信息分析以及停车位检测，能够有效地检测空余停车位数量以及所处的位置，是智能停车场以及停车位发展的重要技术支持。

二、基于计算机视觉的车位状态识别分析

在计算机视觉的基础下，车位状态识别技术能够通过获取中央监控系统中视频的车位图像特征，并利用相关技术提取特征，进行数据分析以及处理从而实现对停车场停车位的定位以及该车位是否处于空闲状态的识别和分析，并且将相关信息数据反映到中央系统中，用于驾驶员和停车场管理人员实时获取停车场停车位的信息[2]。与传统方法相比，以计算机视觉为基础的车位状态识别方法有以下几方面的优势：

首先，该系统不仅能够监控车辆在停车场的行车信息以及停车信息，更能够实时捕捉车辆的停车信息，为驾驶员提供更加精准的停车位信息，帮助驾驶员及时找到空余停车位。此外，它还能够帮助停车场的管理人员在计算机系统上检查空余停车位，实现对停车场这一封闭空间的集中管理和统一管理。

其次，与其他方法相比，基于计算机视觉的车位识别方法更容易安装，且安装成本较低。虽然在前期投入方面，计算机视觉为核心的车位识别技术需要投入更大的成本，但在安装方面，以传感器为基础的车辆识别技术需要安装更多的传感器定位，但以计算机视觉为核心的车位识别技术只需要在停车区域安装监控摄像头以及配套的计算机处理系统就能够进行车位识别以及定位，安装难度更低。

三、基于计算机视觉的停车位分类

（一）非自动车位定位方法

非自动车位定位方法是指停车场管理人员手动选择停车位区域，并设置车位坐标，而非自动车位停定位方法又分为非规则化停车场以及规则化停车场两种不同的定位方式。非规则化停车场需要工作人员提取停车场中处于占用状态的停车位，并根据具体车辆的停放位置人工标记车位。而规则化停车场的工作人员可以根据车位进行手动标记，在系统上储存具体的车位位置，只需要标记一次就可以存储标记结果用以后续使用。

（二）自动车位定位方法

在计算机视觉为核心的车位状态识别方法中，自动车位定位方法的研究依旧处于发展阶段，且该方法主要应用于规则化停车场中，由于规则化停车场每个车位的大小、形状以及标识线分布等都是固定的，因此，计算机视觉可以通过监控视频的图像以及计算机自动或半自动标记停车位置。全自动车位标记法不需要驾驶人员以及管理人员的参与，计算机系统配合监控系统等设备能够自主识别车位的定位。而半自动标记法则需要驾驶员手动操作以实现更加自动化、更加便捷的停车方法。

（三）具体操作

在车位状态识别中获取车位的坐标以及状态主要是通过定位具体车位提取该车位的特征，并根据特征进行车位状态识别。在定位中，监控视频通过监控系统向计算机提供车位的具体坐标，并提供车位图像的感兴趣区域;而在特征提取阶段，计算机系统则通过提取该车位能够被识别且具有较强图像表达能力的特征，为后续的识别系统提供数据。进入车位识别阶段，通过选择不同的算法可以实现对该车位是否处于停车或空闲状态的准确预测。根据这一原理，也可以实现对该停车场某一车辆的识别，计算机通过图像反馈、传感器等数据信息提取该车辆的主要特征用于识别该车辆，并定位车位位置。

结束语

综上所述，为了提高停车场车辆定位的精准度以及车位管理的效率，本文从计算机视觉的角度出发，对目前我国停车场车位的识别技术进行简要分析，为后续停车场车位状态识别以及车辆识别、停车位分类管理提供一定的理论基础。

参考文献

[1]吴强，刘勇.基于计算机视觉的停车场泊车定位研究[J].2019.

[2]丁侨俊.基于计算机视觉的智能停车场引导系统研究[D].福建师范大学，2015.