基于GPS 和圖像識別技術的城市車位引導系統

魏曉鵬 陳偉利

（吉林建筑大學 電氣與計算機學院，吉林 長春130118）

1 概述

1.1 研發背景。隨著人民物質生活水平提高，幾乎大部分家庭至少有一輛甚至幾輛汽車。由于汽車保有量的快速增長，車位缺乏的問題也日益顯著，雖然政府興建了停車場，但由于車輛基數太大，“停車難”的問題一直沒有得到有效的解決。許多非公共停車場還出現了亂停放的現象。除此之外，司機在道路上邊開車邊找路邊停車位，容易導致交通堵塞問題，嚴重的還可能引發交通事故。有車位卻找不到，停車效率低，這類問題需要用現代先進的科學技術來更好地解決。

1.2 國內外研究現狀。針對車位緊張，車位不能得到合理使用的問題。我國現在解決此問題的方法還不夠完善，主要的解決辦法還是新建地下停車場。據統計，技術上的成就有以下幾個：指向型停車場的車位引導系統，和基于PLC的車庫停車位引導系統，小車智能車位管理系統等。這些現有科技大部分只顧及到了停車場的空余車位，而沒涉及到一些路邊停車位。此外，這些科技雖采用了本文提到的迪杰斯特拉算法來查找最近的空車位，但缺乏實際的AR 語音導航，不能更好地引導司機找到空停車位。由于沒有GPS的實時定位，司機在使用此類APP 時，實時車位刷新時間間隔相對較長。

總之，現有這方面科技技術還不夠完善，功能不夠全面，不方便司機的使用，技術方面仍需進一步優化和改進。

1.3 研發意義。利用導航衛星實時拍攝的道路圖像，將其中空停車位與駕駛員的GPS位置信息導航，實現就近停車的目的。一方面提高了停車的效率，同時也減少了汽車在路上尋找車位的路程和時間，緩解了交通壓力，達到了節能減排效果。若當停車距離超過1 千米時，也提供收費停車場空余車位及導航信息，方便駕駛員進行選擇。

2 系統總體設計

2.1 設計概要。研究思路是基于了解當前城市道路的“停車難”狀況和市場上現有技術的不完善，以及考慮到這方面的欠缺，在原有技術的基礎上，自主改進的一種新型的技術。在保持原有功能的同時，新增許多功能，完善許多缺點，方便了用戶的使用，達到節能減排的目的。

2.2 整體設計。建立一套基于GPS定位，查找周圍1 千米內停車空位的系統應運而生，即“基于GPS和圖像識別技術的城市車位引導系統設計”。如圖1。

圖1 車位引導系統

2.3 運行流程。駕駛員用手機APP 發出停車請求的信號給服務器，服務器利用導航衛星實時拍攝的道路圖像，將其中空停車位與駕駛員的GPS位置信息導航，并將導航信息返回給駕駛員。駕駛員根據導航提示信息找到最近空停車位，實現就近停車。

3 詳細設計

3.1 車位狀態檢測。車位存在判斷算法采用基于視頻的運動目標檢測來完成對車位狀態的粗檢測。對運動目標檢測技術中的背景差分法和幀間差分法的研究和比較發現，這兩種方法的實質都是將兩幀圖像進行減運算，以此作為啟示，可以將動態圖像中連續兩幀進行差運算，然后再將其和背景差進行與運算，這樣就達到了加大目標信息權重的目的，同時還能減小靜態背景的影響，得到更多的運動目標，更好地將運動目標從背景圖像中分離出來。

車位狀態檢測的目的主要包括兩個方面：一是檢測車位區域是否有變化；二是確認變化是否來自于車輛。

3.2 算法設計。檢測算法：本文所提出的特征聯合檢測方法，實質上是同時結合采用了三種不同的檢測算法.首先采用邊緣檢測算法，計算邊緣像素的個數，設定閥值后，進入待決策1；與此同時，第二路檢測，依據邊緣像素檢測結果，對圖像中的封閉輪廓進行計數，并設定閾值后，進入待決策2；第三路檢測，加入了前景/背景信息檢測結果，經統計分析，設定閥值后，進人待決策3。待三種決策過程全部完成后，最終采用加權表決的辦法，取2/3 多數，來最終判定車位是否被占用這樣做的好處是，即使有- 路檢測因受復雜因素影響出現錯誤，也不會對整個檢測結果有太大影響，不僅提高了識別的可靠性，還大幅提高了檢測的寬容度當然，理論上，參與檢測的方法越多越好，即參與的方法越多，表決結果的正確性越高，但在實際中，必須要在復雜度與易用性之間做出取舍。

邊緣像素檢測與封閉輪廓檢測原本屬于同一類檢測，只是細節上，采用了不同的處理方法，為便于分析，我們將這兩種處理過程放在了一起進行描述。

邊緣像素檢測是在邊緣對象檢測基礎上的細化判斷，檢測中采用了基于Prewitt 邊緣算子的邊緣檢測算法，如表1 所示。

式中，Gx和Gy為潛在邊緣值的最大值，即：

G（x，y）=max[Gx，Gy]如果大于某- 閾值，則認為該像素點為邊緣像素。

表1 prewitt 算子

為實現對每個車位上的邊緣像素進行統計，需要設計- 種車位濾波器來定義每個車位區域，并給每個停車位分配編號。攝像頭的位置是固定的，因此所拍攝的圖像中車位的邊界也是固定的，為此我們可以用4 個點坐標或者——個平行四邊形作為車位濾波器。在使用Prewitt 算子之后，利用車位濾波器提取每個停車位的邊緣信息來計算邊緣數。需要指出的是，停車位濾波器只包含訓練所得的預先設定的車位的邊緣像素，如果邊緣像素的數量小于某一值，則認為該停車位為空閑狀態。

4 性能分析

現有科技大部分只顧及到了停車場的空余車位，而沒涉及到一些路邊停車位，基于GPS和圖像識別技術的城市車位引導系統可以實時合理利用路邊停車位資源，在此基礎上實現了實際的AR語音導航，能更好地引導司機找到空停車位。通過GPS的實時定位，利用導航衛星拍攝停車位置附近實時照片，再與數據庫中車位信息圖對比，將空余車位信息推送到手機APP 上。在導航過程中，實時監測目標車位狀態，一但有人先占用車位，自動切換為其它目的地選擇。相對于現有技術，更加方便，快捷，可靠，迎合市場需求。

5 前景

由于汽車保有量的迅速增加，停車位嚴重不足，“停車難”是目前亟待解決的問題。想擺脫此類停車煩惱的駕駛員們是這個城市車位引導系統的一個潛在市場。由于此引導系統方便，運行可靠，費用低，產品的推廣能夠使駕駛員有效利用空余車位，這對解決城市交通問題做出了巨大貢獻。

此產品適應了當今的交通狀況，提高停車效率，同時減少了汽車在路上尋找車位的路程和時間，緩解了交通堵塞狀況，迎合了我國所倡導的節能減排的主題，所以，該裝置應用前景十分廣泛。