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停车位空中监控系统设计毕业论文

 2022-01-26 12:12:40  

论文总字数:20496字

摘 要

本文首先对当前停车位监控平台的发展现状进行了介绍,分析了当前采用的基于非视觉传感器与基于机器视觉的停车位监控的方各自的优缺点,并介绍了发展停车位空中监控平台的现实意义及优势所在。本文首先简要介绍四旋翼飞行器的飞行控制原理,介绍了停车位空中监控系统的硬件选型。选用OpenMV镜头模组,在其自带的IDE里进行程序编写、烧录,用Hough变换检测直线后确定角点从而实现车位识别,寻找色块后结合Canny边缘检测确定车辆位置进而实现停车状态检测,然后将采集到的停车位位置信息和车辆轮廓信息相对比判断车辆在车位上的停放状态,并通过串口连接无人机上的数传模块与上位机通信传回停车位上车辆的实时停放信息。实验结果表明本文搭建的停车位空中监控平台可以完成对停车位上车辆的实时停放状态的监控,检测结果具有较高的准确性。

关键词:四旋翼飞行器 Hough变换 车位识别 Canny边缘检测 违停算法

Design of Aerial Monitoring System for Parking Space

Abstract

This paper first introduces the current development status of parking space monitoring platform, analyzes the advantages and disadvantages of current non-visual sensors and machine vision-based parking space monitoring, and introduces the reality of developing parking space aerial monitoring platform. Meaning and advantage. This paper first briefly introduces the flight control principle of the four-rotor aircraft and introduces the hardware selection of the parking space air monitoring system. Using OpenMV lens module, programming and burning in its own IDE, using Hough transform to detect the line and then determining the corner point to realize the parking space recognition. After finding the color block, combined with Canny edge detection to determine the vehicle position and realize the parking state detection. Then, the collected parking space position information and the vehicle contour information are compared to determine the parking state of the vehicle on the parking space, and the serial transmission module connected to the drone is connected to the host computer through the serial port to transmit the real-time parking information of the vehicle on the parking space. . The experimental results show that the parking space aerial monitoring platform built in this paper can complete the real-time parking status monitoring of vehicles on the parking space, and the detection results have high accuracy. 

Key Words: UAV; Hough transformation; Parking lot identification; Canny edge Detection; Violation algorithm

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 引言 1

1.1课题研究的背景和意义 1

1.2停车位监控的国内外研究现状 1

1.2.1基于非视觉传感器的检测方法 1

1.2.2基于视觉传感器的检测方法 2

1.3课题的主要研究内容和目标 4

1.4论文的章节安排 4

第二章 停车位空中监控系统概述 5

2.1停车位空中监控系统的概念 5

2.2停车位空中监控系统的规划设计 5

2.2.1空中监控平台 5

2.2.2视觉模块 6

2.2.3车位及车辆信息的提取 6

2.2.4违停算法的设计 6

2.2.5监控平台与上位机通信 7

2.3本章小结 8

第三章 停车位和车辆检测 9

3.1停车位检测 9

3.1.1车位线检测 10

3.1.2车位角点提取 11

3.1.3车位坐标标定 12

3.2车辆检测 14

3.2.1车辆有无判定 15

3.2.2车辆轮廓提取与标定 17

3.3实验与分析 18

3.3.1停车位检测 18

3.3.2车辆检测 19

3.4本章小结 19

第四章 违停算法设计 20

4.1违停算法设计 20

4.2实验与分析 22

4.3本章小结 22

第五章 总结与展望 23

5.1总结 23

5.2展望 23

参考文献 25

致 谢 26

  1. 引言

1.1课题研究的背景和意义.

目前,人口密集区域的交通情况日渐复杂。停车位是交通系统中的重要环节,相关信息需要及时反馈。目前研究较多的基于传感器的车位识别方法是通过检测某种物质如红外线、超声波、电磁波等到目标车辆的距离进行车位识别。若距离大于所设定的阈值,则认为停车位处于空闲状态[21]。否则,认为车位有车停放。为了解决单个传感器检测车位效率低的问题,需要采用多种传感器融合的方式识别停车位的状态。从而造成代价过高的结果,不利于普及。而四旋翼无人机以其灵巧,方便,易操作等优点,在国防和民用领域得到广泛的应用,因此可以利用无人机作为移动式监控平台,监测汽车是否合规停放。该方法不仅效率高,而且性价比合理,是较为容易实现的解决方案。

1.2停车位监控的国内外研究现状

目前,停车位检测的方法主要可以分为两大类:基于非视觉传感器的检测方法和基于视觉传感器的检测方法[24]。

1.2.1基于非视觉传感器的检测方法

1.激光雷达

(1)工作原理

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