车位检测

摘要： 针对城市停车难,车位检测环境复杂等情况,研究了一种基于Inception-V4算法的车位状态检测方法。在Inception-V4网络结构基础上使用Leaky_ReLU代替ReLU作为激活函数,解决ReLU激活函数引起的神经元失活问题;在网络分类层前添加FReLU激活函数层和多个全连接层,使其获得有更丰富语义信息的特征向量,防止了网络过拟合问题,提高车位状态检测模型的整体性能。基于PKLot停车场数据集的实验结果表明,该方法对车位状态检测准确率较原模型有较大程度的提升。

摘要： 本文为提高停车场的使用效率提出一种基于视觉的车位检测与分类算法.针对现有停车场车位分类方法自动化程度低,设备与部署成本高昂,以及现有的检测算法召回率低、准确性差的问题.首先,对车位进行检测,建立车位表并增量式地扩充车位分类模型数据集;其次,利用测试数据集训练支持向量机车位分类模型;最后,根据监控视频流数据实时地对每个车位能否泊车进行判断.实验结果表明:在不同的光照条件下,车位直线检测的召回率在94%以上,车位分类模型的准确率在95%以上.该算法自动化程度高,准确率良好,部署简便,具有良好的应用价值.

摘要： 如今人均车辆保有率逐年上升,如何快捷寻找停车场空位成为停车行业研究的新方向。随着深度学习技术的发展,使用深度学习检测停车场空位,为解决停车位检测问题提供了新思路。文章提出了一种基于深度学习结合透视变换、Canny算子边缘检测和霍夫变换直线特征提取等方法的停车场空位检测模型,其准确率达到94.44%,在检测停车空位方面取得较好效果,为停车场空位图像检测方向提供了实现方法和技术支撑。

摘要： 随着我国经济的快速发展,汽车的使用量在高速增长,但大型停车场目前安装的引导泊车系统存在只显示全部车位数量,成本高,停车效率低等问题。因此提出了一种基于无线自组网络的大型停车场空闲车位检测方法并设计了相应的检测系统。该系统首先将大型停车场进行分区管理,将每个分区设计为系统的一个节点,所有节点都安装一个无线通信控制模块,模块之间通过无线自组网络进行通信。每个模块功能主要包括:检测对应区域的空闲车位数量、数据无线分发给其余模块、显示所有分区的空闲车位数量和分区方向。该系统在优化车位数量检测与显示的同时,大大减少物理布线,进一步完善了停车场内部引导功能,避免停车场产生拥堵,提高空闲车位查找效率,对大型停车场的智能化改造具有重要的参考价值。

摘要： 针对传统停车库车位管理混乱、车位信息闭塞、管理成本高的问题,设计了一种基于ZigBee技术的车位信息检测系统。通过超声波传感器对停车库的车位进行监测,采用协调器把停车信息采集终端发送的车位信息进行整合,并把信息发送到OneNET平台,设计可视化界面实现车库车位信息的实时共享,为用户提供更为方便的信息引导服务。

摘要： 自动泊车技术作为车辆自动技术的关键组成部分,已成为一个热门的研究课题.自动泊车技术可以在不需要驾驶员的情况下安全快速地完成泊车操作,提高驾驶过程的舒适度,同时大大降低了泊车过程事故发生的概率.文中提出了一种基于多传感器融合的自动泊车框架,选取并建立典型的泊车场景,运用PreScan和Matlab/Simulink联合仿真,对建立的虚拟场景进行实验验证,帮助驾驶员有效地找到合适的泊车位置,并进行车位检测从而实现自动泊车.结果表明:提出的关于多传感器融合的自动泊车系统,具有实用价值和市场价值.

摘要： 为了解决目前市场上普遍基于超声波传感器对停车位检测都存在盲区范围大、检测精度低等问题,提出了基于TOF摄像头的停车位检测方案.对多种极限停车位场景进行分析,以广汽新能源GE3车辆为载体,并以安装丘钛科技TOF摄像头为研究对象,对该检测方案在多种场景下进行实车验证.测试结果表明:使用TOF摄像头的停车位检测方案不仅能在更小盲区范围内保证停车安全,而且在满足高精度的情况下适应更多极限车位场景.

摘要： 车位检测是自动泊车至关重要的环节,在复杂情况下,为同时实现自动泊车视觉系统对车位识别和车位状态分类,提出一种基于改进掩模区域卷积神经网络(Mask Region Convolutional Neural Network,Mask-RCNN)算法的C-Mask-RCNN车位检测算法.C-Mask-RCNN车位检测算法通过在Mask-RCNN算法的ResNet50特征提取网络中增加卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),使模型更加关注车位相关的语义信息.利用C-Mask-RCNN车位检测算法中的区域卷积神经网络(Regions with Convolution Neural Network,RCNN)分支网络进行车位检测,实现Keypiont分支进行车位8个关键点的预测.实验结果表明,改进后的C-Mask-RCNN车位检测算法较Mask-RCNN算法在车位类型识别平均精确率上提升7.4％,在车位状态识别平均精确率上提升11.1％,并且车位线关键点预测的平均像素误差减少15.1 px.

摘要： 随着智慧城市概念的出现,一些城市的人口持续增加,对私人车辆和停车位的需求也在逐步增加.寻找停车位是司机最常遇到的问题,尤其是在高峰时段,尽可能高效地引导车主找到目的地的停车位,可以更好地利用稀缺的停车资源,因此亟需1个有效的智能停车系统来解决该问题.然而,当前的许多智能停车系统仍然使用嵌入式传感器,该传感器安装成本高、效率低且不易推广.该文通过解决某小区大型地下停车场停车难、寻找车位难等问题,探讨了利用计算机视觉、模式识别和深度学习等技术实现对地下停车场车辆的智能化管理,从而达到优化停车流程和实时掌握停车场空闲车位状态的目的.

摘要： 针对停车场空车位检测的复杂性问题,提出基于DETR模型的空车位检测方法.首先选取CNRPark-Ext数据集的不同场景图像对模型进行混合训练,然后将训练得到的模型在晴天、阴天、雨天以及昏暗场景中进行测试.结果表明,该模型在不同场景中能够有效检测空车位.

摘要： 首先介绍了各种车位检测器的分类和特点，总结比较了各种类型的车位检测器，最后指出视频检测技术日益成为最具优势和发展潜力的检测方法，并对各种基于视频的车位检测技术进行了介绍。

摘要： 研究了超声探测对车位的检测和大型停车场车位引导方面存在的问题，目前此类设计只顾及到单一方面，各个管理子系统没有有效地综合集成起来，特别是车位引导方面，这样直接导致了整个系统管理难度加大，自动化偏低，工作效率偏低，人性化欠缺。针对这些问题运用超声探测技术将车位检测和引导系统相结合，对车位的引导的最短路径运用遗传算法进行论证，并采用了LonWorks作为系统通讯总线。该方案具有集成度高，自动化，反应灵敏，稳定可靠等优点，对特大型智能自动化停车场的设计具有一定的参考价值。

摘要： 本发明公开了一种带检测装置的车位锁系统，包括车位锁本体及安装于所述车位锁本体内且依次电连接的检测模块、车位锁主控模块、电机驱动模块及金属挡板模块；所述检测模块包括单片机主控单元和地磁传感器单元，检测模块用于在车位锁不同的状态下对金属挡板模块的开关锁动作和车辆的出入库动作进行检测并输出状态值至车位锁主控模块。本发明的车位锁系统使用地磁传感器对车位锁金属挡板的开关锁动作以及车辆出入库动作进行监控，使车位锁主控能够在不同状态下进行不同的工作配置，实现了车位锁全自动操作的前置条件，也有利于降低整机功耗。

摘要： 本申请提供了一种车位检测方法、磁敏检测器、服务器及车位检测系统，方法包括：磁敏检测器通过磁敏传感器按预设采集频率采集周边的磁场信息，当周边磁场产生扰动时，调整预设采集频率使调整后的采集频率大于预设采集频率，删除采集的磁场信息中的无效数据，从有效数据中提取特征值作为磁场扰动数据；在磁敏检测器周边的磁场由扰动变为平稳时，将当前采集频率调整为预设采集频率，删除磁场信息中的无效数据，从有效数据中提取特征值作为磁场平稳数据，服务器基于磁场扰动数据、磁场平稳数据以及磁场历史平稳数据确定磁敏检测器所在区域的车位有车还是无车。本申请对磁敏检测器的处理能力要求降低，同时降低了电源消耗以及误检率。

摘要： 本发明涉及一种车位检测方法及其跟踪方法、车位检测装置、车位检测设备及计算机可读存储介质。该车位检测方法及其跟踪方法包括S1，获取车位的环视图片，提取所述环视图片的低层语义特征和高层语义特征,对所述低层语义特征和高层语义特征进行融合，获取融合特征；S2，对所述融合特征进行解码操作，获取多组分支；S3，根据所述分支进行推理以获取全部的检出车位。本发明提出了一种车位检测方法及其跟踪方法、车位检测装置、车位检测设备及计算机可读存储介质，能提高车位检测及跟踪的准确性和鲁棒性。

摘要： 本申请提供了一种车位检测器、车位检测方法、车位引导系统及存储介质，该车位检测器包括：压电传感器，用于实时将目标区域内的振动转换为对应的振动信号，并在所述振动信号满足预设条件时，输出唤醒信号；主控模块，用于在被所述唤醒信号唤醒时，输出触发信号；无线测距模块，用于在所述触发信号的触发下，对目标车位内的障碍物进行测距，并将测得的距离数据提供给所述主控模块，以供所述主控模块根据所述距离数据确定所述目标车位的占用状态；无线传输模块，用于接收到所述主控模块的数据发送请求时切换至工作模式，向上位机发送所述目标车位的占用状态；电池模块，用于为所述车位检测器供电。本申请可以降低车位引导系统的功耗和成本。

摘要： 本申请提供了一种车位检测方法、磁敏检测器、服务器及车位检测系统，方法包括：磁敏检测器通过磁敏传感器按预设采集频率采集周边的磁场信息，当周边磁场产生扰动时，调整预设采集频率使调整后的采集频率大于预设采集频率，删除采集的磁场信息中的无效数据，从有效数据中提取特征值作为磁场扰动数据；在磁敏检测器周边的磁场由扰动变为平稳时，将当前采集频率调整为预设采集频率，删除磁场信息中的无效数据，从有效数据中提取特征值作为磁场平稳数据，服务器基于磁场扰动数据、磁场平稳数据以及磁场历史平稳数据确定磁敏检测器所在区域的车位有车还是无车。本申请对磁敏检测器的处理能力要求降低，同时降低了电源消耗以及误检率。

摘要： 本申请提出了一种车位检测模型训练方法、车位检测方法及其装置，涉及自动驾驶技术领域。本申请通过获取样本车位的样本图像，并从样本图像中获取样本车位的中心位置；根据中心位置，确定样本图像中的车位识别冗余区和车位角点回归冗余区；根据车位识别冗余区对样本图像进行标记，生成类别真值热力图，及根据车位角点回归冗余区对样本图像进行标记，生成车位角点的回归真值热力图；基于样本图像、类别真值热力图和回归真值热力图，对车位检测模型进行训练，生成目标车位检测模型。本申请在训练过程中，考虑到了车位类别识别和车位角点回归计算时的冗余，使得训练好的目标车位检测模型在车位识别时会考虑冗余区，能够更准确地检测出车位。

摘要： 本发明公开了一种基于车位关键点实例检测的车位检测方法，涉及车位检测领域，针对现有的部分车位检测很容易受到边缘完整性、光线亮暗、其他物体的干扰，导致车位检测失败，存在准确性差的问题，现提出如下方案，其包括一种基于车位关键点实例检测的车位检测方法，包括以下步骤：S1，先根据车位中心点顺时针对车位的四个点进行标记，并对四个点分别进行标注；S2，通过计算获取车位边线角度；S3，建立车位检测模型。本发明结构新颖，且相对于基于语义分割的标注方法本方法标注更为精简高效，受到外界因素影响小，车位检测成功率高，且可以通过顶点的位置快速计算出车位的入口位置和角度，减少车位后处理的难度，使车位后处理更为简单。

摘要： 本发明提供车位检测系统以及在该系统上实现的车位占用状态的障碍物检测方法，通过增设点位识别步骤，在获取超声反射信号时除识别超声的检测距离外，还识别该超声反射信号的点位数量，然后在障碍物判断步骤中先判断所识别的点位数量是否在非零的预设范围内：如果点位数量为零则表示该车位当前既没有车辆也没有障碍物；如果点位数量在该范围内则认为在当前车位识别到障碍物；如果点位数量超出该范围则认为当前车位停放有车辆，减少了把障碍物误识别为停放了车辆的几率。

摘要： 车位检测装置以及车位检测方法。一种用于对车位的车辆使用状态进行检测的车位检测装置，具有：两个地磁传感器、控制模块以及无线通讯模块，其特征在于，所述控制模块根据每个所述地磁传感器所连续测定的磁场强度，计算每个所述地磁传感器的磁场强度变化量以及所述两个地磁传感器之间的磁场强度变化量的差异率，来判断车位使用状态的变化程度，在判断所述车位使用状态的变化程度为“待定”时，根据所述磁场强度变化量的差异率、所述两个地磁传感器中的一个地磁传感器的磁场强度变化量、以及所述无线通讯模块与所述基站之间的接收信号强度指示，来计算用于评价所述车位使用状态是否发生了变化的评价值，并基于所述评价值来更新所述车位使用状态。

摘要： 本发明涉及一种停车位检测方法及其系统。该方法包括：采集车辆四周的包含一个或多个空闲及被占用车位的停车场图像；将所述停车场图像输入到神经网络模型进行图像处理，获得车位的中心点坐标以及中心点概率、4个角点的第一坐标及第一角点概率、以及4个角点相对于中心点坐标的偏移量；根据所述中心点坐标以及4个角点相对于中心点坐标的偏移量计算4个角点的第二坐标；对于所述4个角点的第二坐标，采用所4个角点的第一坐标进行修正，获得4个角点的实际坐标及实际角点概率；以及基于所述中心点坐标以及中心点概率和所述4个角点的实际坐标及实际角点概率进行车位检测。根据本发明能够精确地检测停车位。