论文摘要
快速、准确地检测车位空闲状态是智慧停车系统的一个重要环节。在室内停车场都普遍安装有安防监控视频的基础上,对采集到的实时图像先进行分块处理,通过灰度共生矩阵提取图像块0°、45°、90°、135°的能量、对比度、熵3个纹理特征参数,构建特征向量,利用支持向量机(SVM)方法对其进行分类,以实现对空闲车位的检测。实验结果表明,该算法在不对停车场作较大改造及不增加更多投入的前提下,能快速、有效地检测出车位是否空闲,因而具有广阔的应用前景与较高的推广价值。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王梨,王飞,陈亮杰,王林
关键词: 智慧停车系统,视觉分析,车位检测,灰度共生矩阵,支持向量机
来源: 软件导刊 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 贵州民族大学数据科学与信息工程学院,贵州民族大学人文科技学院
基金: 贵州省教育厅创新群体重大研究项目(黔教合KY字[2018]018),贵州民族大学科研基金项目(2017YB063),贵州民族大学人文科技学院基金科研项目(18rwjs016)
分类号: U491.71;TP391.41
页码: 13-15+20
总页数: 4
文件大小: 1991K
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