◆周航 陳開輝 甘睿科

基于Linux系統(tǒng)的智能停車場設計

◆周航 陳開輝 甘?？?/p>

（廣西科技大學 電氣與信息工程學院 廣西 545616）

為了應對城市交通急速發(fā)展與新能源車輛的推廣，設計了一種基于Linux操作系統(tǒng)的智能停車場系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過圖像識別與智能管控系統(tǒng)，實現(xiàn)對入場車輛的識別登記與車位安排。實現(xiàn)停車場無人管理情況下車輛的進出入并引導車輛行至正確位置。實驗測試結果表明系統(tǒng)運作可行性高、效率提升明顯，滿足設計需求。

車輛識別；智能停車場；智能引導；無人值守

現(xiàn)如今城市化迅速發(fā)展，新能源汽車隨處可見，車輛停泊充電問題成為城市面臨的一個巨大挑戰(zhàn)[1]。在現(xiàn)有城市停車面積無法擴增的情況下，提出無人值守，智能管理的停車場系統(tǒng)用以取代傳統(tǒng)人工管理模式以緩解城市停車壓力、交通壓力變得非常重要有意義。針對司機停、取車效率低下，設計無人自識別登記入庫系統(tǒng)，有利于使司機停車更便捷，停車場盈利和效率提高。針對司機在泊車區(qū)域內(nèi)尋找車位浪費大量時間，研究基于多定位傳感器智能引導算法引導車輛泊入空位，縮短了急需停放車輛的滯留時間[1]。在新能源汽車快速發(fā)展的今天，對新能源汽車提供了良好支持。

1 系統(tǒng)結構與工作原理

1.1 系統(tǒng)組成

該停車場系統(tǒng)以 Linux 主控系統(tǒng)為一級控制系統(tǒng)，針對車輛停泊多個流程設計車輛智能登記系統(tǒng)，智能引導系統(tǒng)，車位管理系統(tǒng)等多個二級子系統(tǒng)，子系統(tǒng)間網(wǎng)關采用ZigBee協(xié)議并發(fā)送信息至主控系統(tǒng)。

圖1 系統(tǒng)組成圖

2 子系統(tǒng)運行流程

2.1 基于Opencv建立車輛信息識別子系統(tǒng)

本系統(tǒng)采用基于Opencv視覺識別庫，移植至Linux平臺，首先由CCD相機收集車牌圖像數(shù)據(jù)，進行預處理，定位識別區(qū)域，將圖像特征提??；然后將圖像做二值化處理與分析，獲得所需車輛信息。在現(xiàn)有技術下識別“92式”車牌號非常成熟，獲得車輛信息后由系統(tǒng)判斷選擇，推送相應車位，并由車位引導子系統(tǒng)進行下一步引導[3-4]。

2.2 車位引導子系統(tǒng)

本系統(tǒng)主要功能是迅速引導車主行駛至系統(tǒng)選定的車位。在引導前系統(tǒng)已通過圖像識別，獲得停車場車位信息。首先系統(tǒng)分配最優(yōu)車位，通過引導系統(tǒng)所設傳感器獲取車輛位置，然后通過最優(yōu)路徑算法得出最優(yōu)路徑，最后通過指示燈顯示屏引導車主泊入車位。

圖2 車位引導系統(tǒng)工作流程圖

3 系統(tǒng)車牌識別設計

本系統(tǒng)提出的識別和讀取車牌的方法包括四個部分：處理圖像和分離車牌，調(diào)整分離后的車牌至適當大小后對其處理以進行字符識別，從車牌中獲得單獨提取的字符，并最終在處理后的字符圖像上進行識別以獲得車牌號[3]。

3.1 車牌粗定位

對于該步驟，處理圖像的第一步一般是將彩色圖像轉化為灰色圖像，稱為灰度化處理，是一個降維處理過程[4]。步驟目的在于將其轉換為一個方便處理的二維數(shù)組。第二步利用雙邊濾波器去除圖片底噪使得圖像變得平滑。然后將該圖像處理為電腦可以讀取的格式，并發(fā)送給樹莓派進行下一步處理。中國國內(nèi)車牌大部分以藍色背景白色字符為主以此為識別目標提取特征。

3.2 圖像調(diào)整和預處理

處理圖像的第一步是將該圖片從RGB圖像裝換為灰度圖像。步驟目的在于將其轉換為一個更有用的二維數(shù)組。第二步利用雙邊濾波器去除圖片底噪使得圖像變得平滑。車牌圖像必須調(diào)整大小，以便車牌上的每個字符的大小可以根據(jù)相對于整個圖像的大小進行調(diào)整。

如果圖像大小不同，字符大小也可能不同。整個車牌的長寬比應該得到保持，以便所需字符不會在尺寸調(diào)整時被扭曲。為此，需要為車牌設置一個目標區(qū)域，使得拍攝所獲得字符彼此之間可以被區(qū)分開來。在設置的圖像區(qū)域內(nèi)調(diào)整圖像的寬度和高度以匹配原始車牌圖像的長寬比。同時縮小圖像大小可以進一步減少識別處理字符所需要的時間。

車牌需要進一步處理以區(qū)分車牌上的字符與其他的無關特征，比如像螺絲和污跡，國家要求的標記等干擾物。首先使用高斯模糊處理調(diào)整過的圖片灰度版本，使圖像變得平滑，然后對車牌進行分割處理，圖像分割是圖像處理和計算機視覺中應用的基本技術手段[4]。國內(nèi)外廣泛使用的圖像分割方法主要包括閾值分割法、聚類分割法、區(qū)域生長法、深度學習法等[10]，本系統(tǒng)采用最大類間方差法。最后應用侵蝕函數(shù)對所獲得的車牌圖像進行閾值處理，得到更清晰的字符特征集。

3.3 字符定位

為了實現(xiàn)字符識別，最好將車牌上的字符分離為單獨的圖像。將前一節(jié)預處理得到的平板圖像作為輸入。將所獲得圖像利用取反函數(shù)進行反轉。下一步是找到圖像中的所有輪廓，并在給定的尺寸范圍內(nèi)分離出與預期大小相對應的輪廓[4-5]。為了進一步清理車牌并只留下車牌上的所需字符，制作一個掩模圖像覆蓋除所需字符的其他不必要區(qū)域，最后得到只有字符特征的車牌圖像。

圖3 字符二值化處理圖

3.4 字符識別

這涉及將上一步獲得的字符圖像與數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)存在的字符數(shù)據(jù)進行比較，將字符圖像與一組相似的字符模板進行匹配。每個模板都有一個獨立的字母與數(shù)字的組合，這些將組合構成車牌號碼。

4 車輛數(shù)據(jù)庫

車牌識別所得到的車牌存儲在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，方便以后的提取調(diào)用。本系統(tǒng)使用SQLite來實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫。SQLite是一個獨立的數(shù)據(jù)庫，適合于小型獨立應用程序。它也是跨平臺和ACID兼容的，也適用于大多數(shù)高級編程語言。同時車牌號碼可以手動存儲在數(shù)據(jù)庫中，也可以在車牌識別過程中同步存儲，并可以與數(shù)據(jù)庫現(xiàn)有數(shù)據(jù)比對，以確定各個車牌的所有人。本系統(tǒng)這為現(xiàn)有的車牌識別提供了額外的設施，同時有助于擴展系統(tǒng)包括付費停車功能和盜竊檢測等功能。

5 控制進程與界面

控制進程運行在樹莓派控制器上，控制整個系統(tǒng)的運行。GUI程序可以在連接到同一網(wǎng)絡的任何計算機，并在其上打開?？刂破鞒绦騻陕爜碜訥UI的TCP端口的請求[6]。它還控制系統(tǒng)正常運行時的完整功能。控制器對距離傳感器進行輪詢，以確定是否有車輛停在車道上。如果有車輛存在，則使用攝像頭模塊單擊圖像，然后運行圖像處理模塊。圖像處理的結果是車牌號碼，并與數(shù)據(jù)庫核對，并打開閘機護欄。在緊急情況下，管理員可以繞過整個系統(tǒng)，為救護車、消防車等車輛放行。

6 實現(xiàn)和結果

該系統(tǒng)使用樹莓派3、一個攝像頭來捕捉車輛圖像，以及一個超聲波傳感器來檢測車輛并觸發(fā)車牌識別過程。車牌識別過程使用OpenCV庫處理和提取車牌圖像中的字符數(shù)據(jù)，實現(xiàn)軟件完全使用Python 2.7編碼。系統(tǒng)管理員的獨立GUI是使用Jython實現(xiàn)的[6]。后臺數(shù)據(jù)庫使用維護在樹莓派上的SQLite3數(shù)據(jù)庫來存儲用戶數(shù)據(jù)和車輛日志。一個LCD顯示屏用于車輛進入過程中的用戶交互。電機用于模擬閘機護欄，并在一定程度上達到了設計要求。

圖4 實物測試連接圖

7 結論

該系統(tǒng)提出用一個自動系統(tǒng)取代目前的人工車輛管理，該系統(tǒng)可以實時監(jiān)錄、引導進入場所的車輛，以達到減少勞動力成本、延誤和給用戶帶來的不便并提出新能源汽車充電、停放困難的解決方法。該原型模型成功地實現(xiàn)了系統(tǒng)的設計，能夠以最小的運營成本提供可靠的服務。此外，還可以根據(jù)現(xiàn)實情況實現(xiàn)增加防盜檢測和付費停車等附加功能與改進的算法和圖像處理技術提高服務質量。

[1]程潔羚，歐麗君，薛君志.淺析國內(nèi)城市停車現(xiàn)狀及信息化解決措施[J].信息通信，2018（2）：114-115.

[2]錢承山，蔣奇峰，茅韻怡，等.基于物聯(lián)網(wǎng)技術的智能停車場系統(tǒng)的設計[J].物聯(lián)網(wǎng)技術，2016，6（7）：26-27，31.

[3]李亞榮.基于Linux的停車場管理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D].內(nèi)蒙古大學，2018.

[4]黃勇軍，溫錦鋒，關芳芳，等.92式機動車號牌檢驗鑒定方法的研究[J].廣東公安科技，2012（4）：16-18.

[5]張廣才，萬守鵬，何繼榮. 數(shù)字圖像處理技術與MATLAB應用[J]. 軟件，2019，40（11）：139-142.

[6]陳敬靜. SQLite數(shù)據(jù)庫研究與可視化[D].南京郵電大學，2020.