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基于图像处理的空车位检测预测系统设计 　　摘要：随着监控技术的普及和计算机技术的发展，针对目前国内日益严重的停车难问题，文章提出了采用图像处理技术进行空车位的检测预测的系统，利用图像处理器对获取的车位图像进行处理，识别出车位的状态，将其状态存入数据库，通过数据积累，再建立拟合模型预测未来某一时间车位的状态，并将空车位检测和预测系统与手机APP相结合，极大地方便停车和出伉 　　关键词：图像处理；拟合模型；主成分分析；车位检测 　　近年来，城市汽车数量迅速增加，但相对于城市有限的空间资源和环境资源以及相对滞后的停车场设施建设，停车难问题越来越突出，解决停车难问题显得尤为重要。如今，国内有一款中国好停车的APP，主要利用传感器的感知判定车位状态，但由于传感器的成本较高，使用时需缴纳费用，没能普遍使用。然而，随着视频监控技术的进一步发展，越来越多的停车场采用视频系统监控车位，为了提高车主停车的效率，可以通过对摄像机拍摄到的车位图像进行处理，自动检测出车位的状态，基于图像处理的车位检测方法具有信息量大、硬件成本低而且无须开挖路面等优点。 　　1系统概述 　　室外停车场是提供停车的重要场地，对其进行系统的改造能有效缓解现如今的停车问题，随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，将图像处理技术用于室外停车场，已经成为该方面的一项新技术，通过此原理，结合一定的车位识别和车位引导技术，设计相应的手机APP，便于用户操作和使用。众所周知，摄像头已经普遍使用在各大公共场所，利用这一优势，可以通过捕获停车位的图像对其进行一系列的处理，配合使用一定的停车位判别算法，判定其状态，将其存入数据库供用户使用。一般情况下，某一地区人们平常生活不会发生太大的变化，通过对停车位状态的数据积累，利用一定的数学模型，可预测出未来的某一时间段停车场的情况，随着时间的积累，判别效率会逐渐增强，也给人们的出行带来很大的便利，综上所述，研制基于图像处理的停车位的检测和预测具有很大的重要意义。 　　2需求分析 　　根据上述分析，针对超市、小区等大规模室外停车场区域，需要开发一套基于图像处理的停车位检测预测系统。此系统可以实现对车位更方便和准确的判定，为满足需求，该方案需具备以下功能： 　　（1）图像捕获。监控技术较为普遍，摄像头易于分布，覆盖范围广，利用停车场中的监控摄像头，可实现无死角图像信息获取，若无充足的摄像头覆盖，则需提前进行布线，然后利用提前布置好的节点对捕获的信息进行实时采集，建立数据库，用于测试和训练。 　　（2）车位标定。摄像头分工、最佳拍摄效果区域作为任务区域，捕获的图像中有多个停车位，每个图像所在区域不一样，对摄像头编号、每个区域建立坐标，通过Matlab处理，对其进行车位的准确标定，实现车位信息唯一性，方便信息的传达。 　　（3）停车位状态的判定。一个车位的状态分为占用和空出2个状态，利用图像处理技术结合主成分分析和Bayes判别法进行停车位状态的判别。 　　（4）数据处理。计算机可以对停车场内的所有车位信息进行处理和汇总并传递给停车场服务系统，要对这些数据进行合理的储存和处理，才能进行实时的信息显示。 　　3设计方案 　　3.1总体流程 　　空车位检测和预测系统的实现： 　　检测部分：先由监控视频提取每一帧图像，对其进行预处理，使图像信息更加准确和清晰，然后对其灰度值边缘进行分割，再利用主成分分析方法对提取的特征数据进行处理，利用Bayes判别法对车位信息进行分类，存入数据库，反馈给用户。 　　预测部分：由之前积累的数据库中的数据，采用多项式拟合函数进行分析预测，可以预测出未来某一时间段中某一停车场的停车情况，发送到服务器，反馈给用户。 　　系统总体流程如图1所示。 　　3.2系统模块 　　3.2.1图像捕获模块 　　对于从视频中采集图像，利用CCD（电荷耦合元件）可以直接将光学信号转换为模拟电流信号，电流信号经过放大和模数转换，实现图像的获取、存储、传输、处理和复现。将捕捉的模拟信号图像，利用一定的A/D转换模块（IR3Y48A1芯片）把模拟图像转换成数字图像。 　　面阵CCD的输出信号一般是具有行、场同步的全电视信号，又称为视频信号。由于视频信号为模拟信号，所以计算机必须通过图像采集卡将输入设备的模拟图像信息转换为运算处理所需要的数字信号。图像采集卡作为一种图像输入设备，能够实现高速信号采样与A/D转换。图像采集卡是以帧存储器为核心的系统，其原理框图如图2所示。 　　通过图像采集卡，采集模块调用相应的控制函数就可以将视频信号采集为序列图像，并送给监控模块进行处理。 　　3.2.2图像预处理模块 　　由于室外停车场受到天气、遮挡物等各种因素的影响，为了消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有