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        一種基于機器視覺低成本地下車庫尋車與智能導航系統(tǒng)的設(shè)計

        2021-03-29 10:02:54
        物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2021年3期
        關(guān)鍵詞:車庫導航系統(tǒng)停車場

        (湖南信息學院 電子信息學院,湖南 長沙 410151)

        0 引 言

        近年來,隨著大規(guī)模商業(yè)購物中心和寫字樓的興建,地下車庫的規(guī)模越來越大,雖然很方便地解決了人們的停車問題,但帶來的影響是尋找自己車所在位置越來越困難。由于停車場樓層多,空間大,方向不易辨別,場景和標志物類似,如何快速、準確的找到自己的車,是一件令人頭痛的事情。因此需要加強對智能停車場進行深入研究,解決地下停車場內(nèi)車輛的導航與定位問題。汽車行駛在地面時,導航系統(tǒng)是利用衛(wèi)星GPS定位進行導航。但是在地下停車場,由于衛(wèi)星信號接收受到嚴重干擾,基本接受不到GPS信號,所以GPS定位和導航基本無法應用。因此在地下停車場的定位和導航,就需要在地下停車場內(nèi)建立一個適合室內(nèi)環(huán)境應用的定位系統(tǒng)。

        近年來,隨著各種定位技術(shù)和定位算法的研究的進步,室內(nèi)定位技術(shù)的研究取得了很大發(fā)展。射頻識別技術(shù)(RFID)具有非接觸、非視距、成本低且定位精度高的優(yōu)點,目前已成為各種室內(nèi)定位技術(shù)的首選。但射頻定位系統(tǒng)部署比較復雜,大型停車場需要多點部署,而且地下停車場空間環(huán)境復雜,容易受到各種干擾而影響定位精度。

        針對上述問題,本文設(shè)計了一種機器視覺結(jié)合視覺定位技術(shù)的地下停車場智能定位與尋車系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明,該方法能幫助用戶查找到自己車的位置信息,還能結(jié)合導航地圖幫助用戶快速找到愛車。

        1 地下停車場主流定位技術(shù)分析

        1.1 無線定位技術(shù)

        目前主流地下車庫停車系統(tǒng)采用的定位技術(shù)多為無線定位技術(shù),典型的有RFID室內(nèi)定位技術(shù)[1]、藍牙室內(nèi)定位技術(shù)[2]、WiFi室內(nèi)定位技術(shù)[3]。這些射頻室內(nèi)定位技術(shù)多采用TOA、TDOA、AOA、RSSI等距離相關(guān)測距技術(shù)[4],需要布置大量的室內(nèi)基站,成本高,而且地下停車場環(huán)境帶來非視距問題,給室內(nèi)定位系統(tǒng)的布放和使用帶來極大的不便利性。同時,射頻技術(shù)定位需要用戶或車輛支持相關(guān)的無線通信技術(shù),因此多用于工業(yè)園區(qū)使用,很難推廣到一般的商場寫字樓地下停車系統(tǒng)。

        1.2 機器視覺技術(shù)

        機器視覺目前應用較廣,在工業(yè)機器人[5]、工業(yè)控制[6]以及農(nóng)產(chǎn)品深度加工[7]等領(lǐng)域都有較多應用案例。在停車系統(tǒng)中,比較典型的應用是用于進出車庫識別車牌號碼,以及基于車牌號碼的停車計費管理系統(tǒng)[8]。通過圖像識別技術(shù),識別車輛的車牌號碼,作為計費依據(jù)。

        這種方式通常用于車庫的進出口管理與控制,雖然有些高端商場推廣到自動找位系統(tǒng),如找位機,但需要在每一個車位前裝一個攝像頭,提取車牌信息,成本較高,對絕大多數(shù)商場和辦公樓地下停車系統(tǒng)并不適用。

        2 基于機器視覺和定位技術(shù)的智能尋車系統(tǒng)設(shè)計

        本文設(shè)計的一種機器視覺裝置的一種低成本自動尋車和導航系統(tǒng),其基本原理是通過2D-3D點匹配的基于數(shù)據(jù)庫的視覺定位算法[9],對于拍攝的2D圖像進行特征提取,然后與重建的3D場景進行特征匹配,在包含3D描述符的空間場景的數(shù)據(jù)庫中尋找匹配。

        具體工作流程是:首先用戶停好車后,用自己的手機打開商場APP,拍下標志信息,如停車車位的號碼或者周邊立柱顯示的信息(需要在立柱等地方設(shè)定一些定位標識);然后將圖片上傳到商場APP,APP軟件通過中值濾波法對圖像進行降噪處理,消除拍照環(huán)境帶來的隨機噪聲影響;再通過基于云點數(shù)據(jù)處理算法[10],以及貝葉斯判別分析法將像素分為4~5個類別,采用機器學習,通過BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算,實現(xiàn)機器視覺系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計和圖像目標識別,完成定位終端的深度學習,從預處理的圖像中識別出停車位號或其他定位標識,再結(jié)合地圖導航軟件,發(fā)送給用戶位置和導航信息。

        基于機器視覺的低成本智能尋車與導航系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

        圖1 基于機器視覺的低成本智能尋車與導航系統(tǒng)架構(gòu)

        3 結(jié) 語

        隨著大數(shù)據(jù),人工智能技術(shù)的發(fā)展,機器視覺在各領(lǐng)域應用更加廣泛,室內(nèi)定位技術(shù)必然會轉(zhuǎn)向以機器視覺為核心構(gòu)建新的智能控制系統(tǒng)。本文提出了一種基于機器視覺的低成本地下停車場智能尋車系統(tǒng)架構(gòu)。這套系統(tǒng)以機器視覺技術(shù)及視覺定位技術(shù)為基礎(chǔ),充分利用各種定位標識,從而低成本的分辨出停車車位的位置信息,結(jié)合導航軟件可以快速幫助用戶找到自己的停車位置,提升停車效率,增加客戶滿意度。

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