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基于STM32的智慧停車場管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2023-08-26 04:13:24彭瑾
電腦知識與技術(shù) 2023年20期
關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí)

彭瑾

關(guān)鍵詞:智慧停車場;STM32;深度學(xué)習(xí)

中圖分類號:TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

文章編號:1009-3044(2023)20-0057-03

0 引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,汽車成為人們生活中的必備品,對于停車位的需求也大量增加。傳統(tǒng)的停車場管理系統(tǒng)通常是人工進(jìn)行管理,智慧化程度不高[1-2]。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展帶動了各個(gè)領(lǐng)域的智慧化改造,智慧化停車場管理系統(tǒng)的需求成為新的發(fā)展方向[3]。停車行業(yè)存在供需矛盾顯著,資源利用不均,信息化、智能化程度不足,信息無法共享,管理效率較低,產(chǎn)業(yè)鏈新技術(shù)快速發(fā)展,需求多樣化,停車行業(yè)能力不足等諸多問題。智慧停車場管理系統(tǒng)是將車輛檢測、車牌識別、管理顯示等功能集成的自主運(yùn)營總成系統(tǒng),具有無人化管理、精準(zhǔn)計(jì)費(fèi)、遠(yuǎn)程監(jiān)控等突出優(yōu)勢[4-5]。

本文將詳細(xì)介紹基于STM32的智慧停車場管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn),采用圖像識別技術(shù)檢測車輛多參量信息(車牌、車型等),通過深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行車牌檢測和車牌識別,設(shè)計(jì)多媒體顯示界面,將車牌識別結(jié)果顯示在LCD屏幕上并語音播報(bào),根據(jù)識別結(jié)果對閘機(jī)進(jìn)行控制,從而實(shí)現(xiàn)停車場系統(tǒng)的無人化自動管理功能。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案

根據(jù)設(shè)計(jì)思路,智慧停車場管理系統(tǒng)的開發(fā)流程如圖1所示。

根據(jù)開發(fā)流程,智慧停車場管理系統(tǒng)可以分為三個(gè)模塊,模塊一是車牌識別模型部署;模塊二是閘機(jī)控制系統(tǒng)的構(gòu)建;模塊三是智慧停車場管理系統(tǒng)項(xiàng)目開發(fā)(車牌識別功能插件構(gòu)建、閘機(jī)控制功能插件構(gòu)建和功能集成)。

2 各模塊解決方案

2.1 車牌識別和模型部署

車牌識別技術(shù)是智慧停車場系統(tǒng)中的重要組成部分。車牌識別模型部署主要分為三個(gè)步驟:首先,提取圖像中的車牌大致位置。然后,加載車牌識別模型,提取車牌的精確位置。最后,利用OCR字符識別方法識別車牌號并輸出。

2.1.1 車牌粗提取

對采集到的車牌要進(jìn)行初步檢測定位,目的是檢測出車牌大致位置,對圖像進(jìn)行一些插補(bǔ)和調(diào)整比例,其中,核心部分就是cascade級聯(lián)分類器的應(yīng)用。這里的級聯(lián)分類器基于Haar+Adaboost構(gòu)成,也即cas?cade.xml文件,該文件存放了一些車牌的Haar特征。

這里,我們采用了cascade.xml 檢測模型,然后使用OpenCV的detectMultiscale方法對圖像進(jìn)行滑動窗口遍歷尋找車牌,實(shí)現(xiàn)車牌的粗定位。

其中,detectMultiscale()函數(shù)為多尺度多目標(biāo)檢測。通常,多尺度搜索目標(biāo)的模板尺寸大小是固定的,但不同圖片大小不同,目標(biāo)對象的大小也不固定,因此,多尺度即不斷縮放圖片大小(縮放到與模板匹配),通過模板滑動窗函數(shù)搜索匹配。同一幅圖片可能在不同尺度下都可以得到匹配值,所以多尺度檢測函數(shù)detectMultiscale()是多尺度合并的結(jié)果。

因此,cascade.xml這個(gè)文件是通過很多的正樣本車牌圖片和負(fù)樣本非車牌圖片轉(zhuǎn)換的cascade.xml文件,其中的Haar特征數(shù)據(jù)已經(jīng)通過Adaboost處理。通過這個(gè)xml文件可以訓(xùn)練出一個(gè)級聯(lián)分類器,該分類器的判別車牌標(biāo)準(zhǔn)是通過計(jì)算大量車牌特征后得出的一個(gè)閾值,大于這個(gè)閾值判別為車牌,否則判別為非車牌,如圖2所示,通過該方法得到了圖像中車牌的粗定位。

2.1.2 車牌精提取

對車牌進(jìn)行粗定位后,再對車牌進(jìn)行精定位。這里的精定位是切掉原來粗定位后車牌的多余部分,首先,使用透視變換矯正車牌位置。然后,調(diào)用tflite模型實(shí)現(xiàn)垂直精細(xì)繪圖方法輸出車牌精定位。使用OpenCV 的getPerspectiveTransform()和warpPerspective()函數(shù)實(shí)現(xiàn)透視變換,矯正圖像中的車牌位置。

2.1.3 車牌識別實(shí)現(xiàn)

確定好車牌位置后,對該車牌字符信息進(jìn)行識別,最終輸出車牌號。車牌字符信息識別采用OCR字符識別技術(shù),也就是在不分割字符的前提下能夠識別出車牌七個(gè)字符。傳統(tǒng)的車牌字符識別是先分割字符然后再逐一使用分類算法進(jìn)行識別。不分割字符直接識別方式的優(yōu)點(diǎn)是僅需較少的字符樣本即可用于分類器的訓(xùn)練。目前,大多數(shù)商業(yè)車牌識別軟件采用的就是這種方法。在某些惡劣的自然情況下,車牌字符的分割和識別變得尤其困難,在傳統(tǒng)的方法不能取得很好的結(jié)果時(shí),可以采用整體識別方式。通常,車牌由七個(gè)字符組成,可以采用多標(biāo)簽分類的方法直接輸出多個(gè)標(biāo)簽,如圖 3所示。

2.2 閘機(jī)控制系統(tǒng)構(gòu)建

閘機(jī)系統(tǒng)采用了智能節(jié)點(diǎn)核心控制板、舵機(jī)執(zhí)行器、LCD顯示屏、語音識別模塊攝像頭等硬件模塊。

1) 智能節(jié)點(diǎn)核心控制板

核心板采用ARM-Cortex-M4內(nèi)核的STM32F407ZET6為主控芯片,主要實(shí)現(xiàn)與項(xiàng)目軟件部分進(jìn)行通信,獲取車牌識別結(jié)果并上傳閘機(jī)狀態(tài),同時(shí)通過串口控制舵機(jī)執(zhí)行器開關(guān),控制LCD顯示屏顯示車牌號等功能。

2) 舵機(jī)執(zhí)行器

舵機(jī)是一種位置(角度)伺服的驅(qū)動器,適用于一些需要角度不斷變化并可以保持的控制系統(tǒng)。舵機(jī)實(shí)際上是一種俗稱,其是一種伺服馬達(dá)。

舵機(jī)SG90由三根線控制。暗灰色線為GND,地線;紅色線為VCC,電源線,工作電壓為4.8~7.2V,通常情況下使用+5V做電源電壓;橙黃色線為控制線,通過該線輸入脈沖信號,從而控制舵機(jī)轉(zhuǎn)動,其轉(zhuǎn)動角度為180°。

3) LCD顯示屏

TFT-LCD即薄膜晶體管液晶顯示器,主要實(shí)現(xiàn)車牌號和車位數(shù)顯示功能。閘機(jī)控制系統(tǒng)構(gòu)建效果如圖4所示。

2.3 基于車牌識別的道閘控制系統(tǒng)

2.3.1 車牌識別功能插件構(gòu)建

實(shí)現(xiàn)第一個(gè)功能插件,車牌圖像獲取功能插件。調(diào)用攝像頭獲取車牌圖像,獲取車牌識別結(jié)果消息隊(duì)列,并調(diào)用函數(shù)實(shí)現(xiàn)車牌識別結(jié)果繪制。

2.3.2 車牌識別模型推理功能插件實(shí)現(xiàn)

首先,獲取待識別車牌圖像,調(diào)用車牌識別函數(shù)實(shí)現(xiàn)車牌識別,并將識別結(jié)果傳遞到消息隊(duì)列。然后,定義車牌識別模型推理函數(shù),輸入待識別車輛圖像,調(diào)用車牌檢測級聯(lián)分類器模型提取車牌圖像,再對提取出的車牌圖像進(jìn)行矯正和精提取。最后,調(diào)用OCR字符識別模型和字符標(biāo)簽文件輸出車牌號。

識別到車牌后,將識別結(jié)果傳遞到q_rec識別結(jié)果消息隊(duì)列,車牌圖像獲取線程就會對識別結(jié)果進(jìn)行繪制。根據(jù)返回的車牌位置坐標(biāo),利用OpenCV繪制出矩形框選出車牌框,再將車牌號顯示到矩形框上方,從而實(shí)現(xiàn)車牌識別結(jié)果的可視化顯示。

2.3.3 道閘控制系統(tǒng)功能插件構(gòu)建

實(shí)現(xiàn)嵌入式設(shè)備數(shù)據(jù)傳遞插件,將車牌識別結(jié)果以及閘機(jī)控制指令傳遞給閘機(jī)控制系統(tǒng)。

3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)結(jié)果展示

車牌識別結(jié)果如圖5所示,當(dāng)檢測到正確的車牌后,控制閘機(jī)系統(tǒng)打開舵機(jī)。

4 結(jié)束語

本文的智慧停車場管理系統(tǒng)開發(fā)項(xiàng)目結(jié)合人工智能技術(shù)和嵌入式硬件設(shè)備模擬實(shí)現(xiàn)智慧停車場管理系統(tǒng)。首先,利用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行車牌檢測和車牌識別。然后,根據(jù)識別結(jié)果對閘機(jī)進(jìn)行控制以及LCD屏幕顯示車牌識別結(jié)果和當(dāng)前車位占領(lǐng)情況。最后,結(jié)合Web端進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化。其中,車牌識別技術(shù)不但可以用于智慧停車場,還可以在智慧交通、智能駕駛等場景使用,具有較高的參考價(jià)值。

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