智能車庫引導系統的設計與開發

王金瑩，劉佳佳*，張成雷，孫玉茹，秦寶琦

（臨沂大學機械與車輛工程學院，山東 臨沂 276000）

0 引言

據統計顯示2021年中國機動車保有量達3.95億輛。全國新登記機動車3674萬輛，比2020年增長10.38%。據統計，大部分機動車約90%時間為停泊狀態[1]。因此對停泊車輛進行有效的管理具有重要的意義[2]。而目前停車場管理系統的智能自動化程度有待提升。

智能車庫管理系統的開發及應用始于德國、美國等發達國家，20世紀50年代，歐洲的汽車工業正在飛速發展，人們已經意識到對車位進行規范化管理的重要性，為了提高車輛管理效率，人們不斷進行技術創新。最直接的增加車庫車位數的方法莫過于立體車庫了，最早的立體車庫建于1918年，位于美國伊利諾斯州的停車庫，立體車庫通過機械結構把車庫內垂直空間最大化利用，較傳統車庫車位數目能提升3～4倍，但立體車庫因其結構復雜、成本較高、停取車不方便的弊端并未大范圍推廣。在車庫車位容量不變的前提下，加快車庫內車輛流動速率、提高車位利用率為緩解停車難提供了新的思路[3]。在車庫車位容量不變的前提下，加快車庫內車輛流動速率、提高車位利用率為緩解停車難提供了新的思路[4]。

目前市場上的停車APP功能主要為查看停車場收費情況、位置等，交互性較差，有反應延遲，不能及時反饋給用戶車位使用情況并且現代的大型停車場為多層、占地面積較大，進入停車場停車，取車都存在一定的難度和問題，隨著技術更新不斷優化車庫或者停車場的智能化。本系統在 LabVIEW 平臺基礎上開發，具有基于 LabVIEW Vsion的車牌識別、Acessde數據管理等功能，利用算法輔助計算引導路徑，并協調手機APP作為用戶端提供給用戶，使用戶可以通過本系統享室內導航引導停車與取車等服務。

1 識別系統設計

該部分主要實現兩個功能，即車位檢測和車牌號識別。都是基于LabVIEW圖像法的識別方案。分別是利用監控錄像系統和車牌字符識別系統，將目標對象進行抓取采集、圖像識別、傳遞信息指令并且對進行下一步指令進行輔助調控。

1.1 圖像識別部分

車位檢測。車位狀態識別利用現有停車場的監控系統，從其硬盤中讀實時圖像文件，將該圖片與車位空閑時做對比（LabVIEW模式識別），來判斷車位狀態。在現實生活中，車庫和停車場里會有一定的攝像頭進行各車位區域的監控。首先讀取一張被截取的識別圖片，根據其使用中車位的個數劃分多個停車車位區域；然后進行模式匹配，匹配模板到車位為空閑時，每個匹配結果用布爾量表示（1表示占用，0表示空）并存入數據，最后將匹配結果以數組形式返回。

1.2 車牌字符識別

車牌識別系統是一個集圖像處理、模式識別等的高度智能化集成體系，其硬件主要由CCD攝像機、PCI圖像采集卡和計算機構成。當有車輛經過傳感器時，傳感器將產生電信號并傳至PCI數據采集卡，采集卡進行數據采集，利用LabVIEW驅動USB攝像頭，當車輛停在車庫入口處前時調整攝像頭拍照采集，再將采集到的車輛圖像信息傳輸到計算機上。計算機對接收的圖像預處理，圖像處理后通過適當算法將圖像中車牌區域定位出來，若欲對車牌進行識別還需將所定位出的車牌上的字符與其背景進行分割，提取車牌字符，最后經過字符識別處理達到車牌智能識別的功能[5]。

1.2.1 車牌號圖片粗處理與截取

粗處理目的主要是通過圖像處理和其他方法對含有車牌字符的圖片中確定出字符區域。此過程在LabVIEW中調用MATLAB script完成，輸入存儲的圖片的路徑，輸出車牌區域（四個頂點）在輸入圖片中的位置坐標。其基本原理為：根據車牌圖像在色彩空間各分量的取值范圍規律，首先對符合該取值范圍的像素進行色彩過濾，然后利用數學形態學進行處理，形成多個符合車牌顏色特征的連通區域。接下來分別根據車牌的形狀特征和車牌上字符的紋理特征，逐步對得到的連通區域進行分析和排除，從而得到車牌區域。

1.2.2 車牌號準確處理及加工

主要包括區域的精確定位和字符增強、提取。車牌號準確定位仍然用MATLAB script完成，但在原理有所區別。首先將車牌圖片進行預處理，包括灰度化、高斯濾波、邊緣化；然后將二值圖轉化為二維數組輸入 MATLAB script，通過搜索0和1間的躍變位置，提取車牌區邊界像素點，從而得到僅有0和1兩個灰度值的黑白車牌圖像[6]；MATLAB script輸出仍為車牌區域（四個頂點）在輸入圖像中的位置坐標。

1.2.3 字符切分與識別

為了從圖像中提取出字符，可以使用閾值分割的方法。閾值處理是一種區域分割技術，依靠閾值范圍分割目標圖像和背景圖像。自動閾值方式可自動生成不同閾值范圍，適用于照明條件變化較大的情況。IMAQ Vision提供了5種自動閾值技術[7]。

二灰碎石基層的施工質量受到原材料質量、施工配合比，以及施工工藝工序等的影響。文章對影響二灰碎石基層的施工質量的因素展開分析，并結合原材料的物理力學性能，施工配合比以及整個施工工藝進行分析與探討，找出具體原因，然后采取相應的控制辦法進行改善，以便將來遇到同樣的問題，能夠得心應手。

本系統中字符分割采用自動閾值方法進行分割，然后用光學字符識別方法 OCR（Optical Characters Recognition）識別出車牌號碼。在識別之前，利用Vision OCR Training進行大量的字符識別針對訓練，生成特定文件。識別時將OCR字符訓練所得標準樣板與提取出來的車牌字符二值圖片進行比較和匹配，即可得到車牌號完整字符串。

1.3 車庫管理員程序

本系統在LabVIEW基礎上借助Access數據庫對系統數據進行加工、存儲、管理。通過LabVIEW對Access數據庫的調用可實現對智能停車引導系統各類型數據的錄入、查詢、更新功能。管理員主界面包含主頁、實時數據、查詢搜索、實時監控、設置、幫助六大操作。每個操作選項對應相應的功能，管理人員按照工作任務需求選擇相應操作選項實現所需功能[7]。在LabVIEW使用過程中，管理員界面的各個操作選項模式可以連續運行。所有的操作記錄都會保存。點擊退出，在確認后即可退出本系統。為了便于界面設計與功能實現的快捷修改，將界面顯示部分和功能實現部分放置在兩個循環中，使程序框圖更加簡潔，具有較強的可讀性和可修改性。

1.3.1 labview與Access數據庫連接的方式

在Labview中沒有進行數據的交換與傳輸，不同界面的功能實現依靠事件結構完成，可以進行程序的擴展。只需在事件結構里面添加相應的新事件，并添加與Access數據庫連接的子vi，即可完成修改，過程十分方便。

1.3.2 數據庫的可移植問題

目前選用的是DSN，使用DSN連接數據庫需要考慮移植問題，當把代碼發布到其他機器上時，需要手動為其重新建立一個DSN。接下來擬直接采用udl與Access之間連接，提升數據庫的可移植性，具體資料方案如下：

文本編輯器打開剛新建的“xxx.udl”文件，其內容如下所示：

分號(;)后面的內容為注釋。Data Source后面是數據庫的絕對路徑，所以，當數據庫文件位置變化后，程序就會出錯。

可以直接把“xxx.udl”文件中的信息重新生成，然后傳給“DB Tools OpenConnection.vi”，移植后的程序中，都將使用GetDBPath.vi來獲得數據庫的位置信息，然后傳給“DB Tools Open Connection.vi”，確保程序的可移植性。

2 交互軟件分析設計

系統配備的手機APP向用戶提供車位預約服務，在注冊賬號時需要用戶提供車輛信息及車牌號信息，被數據庫記錄并儲存。當對應車輛到達停車場時，需對用戶身份進行檢測核對。入口處安裝的攝像頭對用戶車牌號進行拍照記錄，然后將拍取的車牌號與在已預約車輛的數據庫中查找，若用戶賬戶存在預約記錄即可進入停車區域，未有預約記錄的用戶可以選擇人工方式進入。

停車場出入口通道側面都設置多個超聲波測距傳感器，數據上傳到LabVIEW中，在已預約記錄的數據庫中檢索對應的車牌號，若已預約，門禁欄桿打開，允許其通過，若未預約，需要經管理人員人工辦理出入手續[8]。

3 結語

在人類生活方式不斷發展的同時，汽車的出現為人類帶了巨大的便利，汽車的數量增加的速度遠遠超過人們的預期水平，如果不對車輛的停放進行有效管理，很大可能會出現亂停亂放，占用其他專門通道，堵塞交通路線的問題，影響我們的正常生活。因此，智能車庫引導系統對車輛停放問題有極其重要的意義。針對上述問題，利用圖像識別和停車定位技術組成的車輛引導系統可以快速地幫助車主找到停車區域，準確引導用戶完成車輛有序停放。同時，也會利用數據庫記錄每次停車的時間、地點，方便用戶尋找車位，取車。