摘要：隨著城市社會經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，我國私人汽車保有量逐年提高，停車位的供給已無法滿足人們的需求。為解決當(dāng)前小城市及欠發(fā)達(dá)地區(qū)停車場空余車位信息無法獲取這一問題，本系統(tǒng)采用無人機(jī)飛行器搭載傾斜攝影技術(shù)來捕獲停車相關(guān)信息，基于PaddleDetection的圖像目標(biāo)識別算法建立FairMOT模型，最后借助多終端服務(wù)系統(tǒng)發(fā)布實(shí)時數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)空余車位識別，提高車位識別精確率和出行效率。

關(guān)鍵詞：智能交通車位識別物聯(lián)網(wǎng)圖像目標(biāo)識別算法

中圖分類號：TP391.41

ParkingSpaceRecognitionSystemBasedonImageObjectRecognitionAlgorithm

MAXiao1*CHENRui1MAYuchen1YANGJingzhe1

ZHAODonghui2

1.LiaoningTechnicalUniversity，F(xiàn)uxin，LiaoningProvince，123000China;2.ChengdeMedicalUniversity，Chengde，HebeiProvince，067000China

Abstract：Withtherapiddevelopmentofurbansocialeconomy，thenumberofprivatecarsinChinahasincreasedyearbyyear，andthesupplyofparkingspaceshasbeenunabletomeetpeople'sneeds.Inordertosolvetheproblemthatavailableparkingspaceinformationcannotbeobtainedinsmallcitiesandunderdevelopedareas，thissystemusestiltphotographytechnologycarriedbyunmannedaerialvehicle（UAV）tocaptureparkingrelatedinformation，andestablishesFairMOTmodelbasedonImageObjectRecognitionAlgorithmofPaddleDetection.Finally，itachivesavailableparkingspacerecognitionbyissuingreal-timedatawithmulti-terminalservicesystemtoimprovetheaccuracyofparkingspacerecognitionandtravelefficiency.

KeyWords：Intelligenttransportation;Parkingspacerecognition;InternetofThings;ImageObjectRecognitionAlgorithm

近年來我國私有汽車保有量迅速增長，2022年全國機(jī)動車保有量達(dá)到4.17億輛，其中汽車3.19億輛[1]。而停車設(shè)施建設(shè)遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上汽車保有量的擴(kuò)大，停車位供給配比嚴(yán)重失衡。目前大中型城市或發(fā)達(dá)地區(qū)普遍通過路側(cè)可變信息板發(fā)布停車誘導(dǎo)信息或定制停車App來解決停車場空余車位的實(shí)時查詢和指引問題。但小城市以及社區(qū)停車場空余車位信息無法獲取的問題依然存在。

為解決由于信息捕獲不及時、不準(zhǔn)確造成的交通擁堵問題，近年來出現(xiàn)了專家、學(xué)者進(jìn)行了許多研究。例如：以停車位標(biāo)志為研究對象，借助SIFT經(jīng)典算法應(yīng)用到道路環(huán)境路標(biāo)識別來緩解“停車難、停車亂”的問題[2-3]；基于GeoHash和HDBSCAN的共享單車停車擁擠區(qū)域識別技術(shù)，通過對共享單車做出數(shù)據(jù)處理，采用聚類算法以及“留存流量與留存密度的綜合指標(biāo)”規(guī)劃識別停車區(qū)域[4]；為解決高速公路服務(wù)區(qū)停車位問題，建立AI視覺的車位識別技術(shù)路線緩解了交通高峰期停車壓力問題[5]；針對路內(nèi)路外停車的多源數(shù)據(jù)融合的城市區(qū)域時變停車需求識別[6]等技術(shù)。

為提高路側(cè)停車設(shè)施的利用效率、使信息透明化，本停車管理系統(tǒng)通過建立數(shù)據(jù)采集層、分析層以及發(fā)布層，采用無人機(jī)攝影等信息識別檢測機(jī)動車是否停放，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分類和預(yù)測、聚類分析、時間序列分析等將數(shù)據(jù)整合利用，最后發(fā)布到終端供駕駛?cè)藛T使用。借此達(dá)到解決小型城市或欠發(fā)達(dá)地區(qū)停車場空余車位信息無法獲取的問題的目的。

1技術(shù)實(shí)現(xiàn)

1.1數(shù)據(jù)采集層技術(shù)實(shí)現(xiàn)

本系統(tǒng)采用無人機(jī)的傾斜攝影技術(shù)自動化、高效率、高精度地構(gòu)建地表要素三維模型。搭建無人機(jī)和傾斜相機(jī)的組合裝置，通過無人機(jī)航飛采集數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)建模及應(yīng)用。

1.2數(shù)據(jù)分析層技術(shù)實(shí)現(xiàn)

1.2.1算法模型選擇

本系統(tǒng)根據(jù)目標(biāo)識別算法功能性要求——檢測器性能（Detectorperformance）和跟蹤策略（Trackingstrategy）了解到，F(xiàn)airMOT基本采用的是檢測+跟蹤的思路，通過centernet進(jìn)行目標(biāo)檢測，deepsort進(jìn)行目標(biāo)跟蹤；避免了anchor-based類的檢測算法會導(dǎo)致anchor和Re-ID特征對不齊的問題；并且融合深層和淺層的特征，使得目標(biāo)檢測和Re-ID任務(wù)都能獲取到需要的特征。由此，本系統(tǒng)中使用了FairMOT模型進(jìn)行車輛跟蹤。

1.2.2算法模型訓(xùn)練

訓(xùn)練過程采用centernet和deepsort端到端的訓(xùn)練方式，降低了訓(xùn)練難度，提高了模型的綜合性、高效性。從原始數(shù)據(jù)到最終輸出結(jié)果過程中，避免了中間步驟或手動特征工程。centernet部分采用高斯圖來表示目標(biāo)，速度較快。通過高斯分布覆蓋，目標(biāo)中心點(diǎn)的值得到增大。

1.2.3算法模型測試

檢測每一幀輸入圖像，初始化跟蹤器，根據(jù)特征距離和馬氏距離計(jì)算矩陣，匈牙利匹配，處理匹配和未匹配的檢測器和跟蹤器等。測試部分代碼如下：

iflen（dets）>0：

'''Detections'''

detections=[STrack（STrack.tlbr_to_tlwh（tlbrs[：4]），tlbrs[4]，f，30）for

（tlbrs，f）inzip（dets[：，：5]，id_feature）]#將特征保存在每一個跟蹤目標(biāo)中

dists=matching.embedding_distance（strack_pool，detections）#計(jì)算跟蹤框和檢測框的特征余弦距離矩陣

#dists=matching.gate_cost_matrix（self.kalman_filter，dists，strack_pool，detections）

dists=matching.fuse_motion（self.kalman_filter，dists，strack_pool，detections）#計(jì)算馬氏距離矩陣

1.3終端發(fā)布層技術(shù)實(shí)現(xiàn)

采用云計(jì)算服務(wù)將停車場位置、價格等情況進(jìn)行多終端、多類型的發(fā)布。支持PC/IOS/Andorid等各類終端。信息受眾包括行業(yè)管理人員和車輛駕駛員等，起到行業(yè)管理人員能夠快速評估停車服務(wù)水平，駕駛?cè)藛T能夠?qū)崟r感知停車狀況，從而提升交通管理水平和服務(wù)滿意度，進(jìn)而減輕道路交通阻塞的作用。

2系統(tǒng)驗(yàn)證與應(yīng)用

2.1系統(tǒng)功能特點(diǎn)分析

對車輛進(jìn)行實(shí)時跟蹤是智能停車系統(tǒng)的基本思想。本系統(tǒng)具有跟蹤目標(biāo)小、低難度訓(xùn)練、較高的模型泛化能力這三大特點(diǎn)。

2.1.1跟蹤目標(biāo)小

高空俯拍場景中，對小目標(biāo)大尺幅場景準(zhǔn)確性要求較高。本系統(tǒng)借助無人機(jī)飛行器搭載傾斜相機(jī)、FairMOT和Deep-sort組合使用解決了跟蹤小目標(biāo)物體、跟蹤目標(biāo)不夠準(zhǔn)確的難點(diǎn)。

2.1.2低難度訓(xùn)練

對目標(biāo)進(jìn)行大量具體的數(shù)據(jù)采集工作，通過在檢測部分采用端與端的訓(xùn)練方式，降低了訓(xùn)練難度，使系統(tǒng)能夠得到較好的落實(shí)。

2.1.3較高的模型泛化能力

能更好地適應(yīng)不同數(shù)據(jù)集，避免過擬合和欠擬合現(xiàn)象。

2.2系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)

分為兩方進(jìn)入該系統(tǒng)，一方是駕駛車輛的車主，另一方是停車場車輛管理人員?？赏ㄟ^在遼寧省阜新市遼寧工程技術(shù)大學(xué)文軒樓登錄該系統(tǒng)后，搜索目的地，自動顯示出目的地周圍的停車實(shí)況，藍(lán)色車場標(biāo)志代表有空余車位，紅色車場標(biāo)志代表無空余車位。另外，停車場管理人員登錄該系統(tǒng)后，可進(jìn)行認(rèn)證，填寫個人基本信息；上傳停車場的照片、營業(yè)執(zhí)照；點(diǎn)擊提交進(jìn)行人臉識別比對，經(jīng)平臺審核后確認(rèn)上傳該停車場信息。

3結(jié)語

為解決小城市及欠發(fā)達(dá)地區(qū)解決了停車場空余車位信息無法獲取的問題，本智能停車管理系統(tǒng)基于圖像目標(biāo)識別算法建立FairMOT的模型，借助無人機(jī)搭載傾斜攝影技術(shù)將采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行端與端的訓(xùn)練；大大降低了訓(xùn)練難度，有助于提高模型檢測和跟蹤部分的一體化性能；最后進(jìn)行終端發(fā)布實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的整體化。綜上所述，本系統(tǒng)在一定意義上解決了“停車難、停車亂”的問題。通過把停車場的使用情況信息用簡單明了的方式向駕駛員傳遞，減少停車等待和迂回行駛，避免時間浪費(fèi)，提高停車場的高效性與智能性。

參考文獻(xiàn)

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