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車牌識(shí)別在停車場智能管理中的應(yīng)用

2012年10月18日 16:49$artinfo.Reprint點(diǎn)擊量:1562

  目前,傳統(tǒng)的停車場管理系統(tǒng)和管理方式已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代智能化的需求。主要表現(xiàn)在:首先,隨車停車場規(guī)模的擴(kuò)大,車輛數(shù)量的增加,車輛出入時(shí),收費(fèi)速度慢、效率低;其次,現(xiàn)有停車場車輛出入的時(shí)候行駛緩慢,車輛出入高峰期時(shí)堵車現(xiàn)象非常嚴(yán)重,造成了大量時(shí)間和人力資源的浪費(fèi);再次,由于由于停車場流動(dòng)性非常大,司機(jī)無法準(zhǔn)確的判斷停車場的當(dāng)前信息,更不知道停車場車位的多少和可以停車的位置;zui后,由于大型停車場面積大、車位眾多,沒有有效的引導(dǎo)措施,給車主進(jìn)入停車場找到車位,或者從停車場出來,造成了很大的困難。因此,建立智能化的大型停車場管理系統(tǒng)有著舉足輕重的意義。
  
  1系統(tǒng)總統(tǒng)設(shè)計(jì)
  
  基于計(jì)算機(jī)視覺的大型停車場智能管理系統(tǒng)是智能自動(dòng)化技術(shù)的一個(gè)典型應(yīng)用,系統(tǒng)集計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)、圖像處理技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和多傳感器信號(hào)采集技術(shù)等于一體,系統(tǒng)的各部分必須協(xié)調(diào)統(tǒng)一工作,共同構(gòu)成一個(gè)有機(jī)的整體。
    
  大型停車場智能管理系統(tǒng)從硬件結(jié)構(gòu)上來說,可以劃分為以下幾個(gè)部分:
  
  1)車牌圖像采集。本系統(tǒng)分為入口和出口兩個(gè)車牌圖像采集處,兩套圖像采集系統(tǒng)方式*相同。車輛經(jīng)過時(shí),壓過路面埋下的地感線圈,地感線圈給出觸發(fā)信號(hào)給攝像機(jī),攝像機(jī)獲取當(dāng)前車輛的車牌圖像,并通過圖像采集卡把圖像傳輸?shù)接?jì)算機(jī)。
  
  2)出入口統(tǒng)計(jì)與引導(dǎo)顯示。該部分主要是指出入口處的電子顯示屏。入口處的顯示屏主要把該停車場的一些信息告訴車主,出口處的顯示屏顯示的主要信息有本車的車牌號(hào)碼、停車時(shí)間、停車費(fèi)用、是否會(huì)員等等。
  
  3)出停車場控制設(shè)備。該部分主要包括道閘、控制器、顯示器、手動(dòng)開關(guān)和控制室等。
  
  4)停車場內(nèi)引導(dǎo)系統(tǒng)。主要包括車輛引導(dǎo)顯示屏和車停位上的反射式紅外傳感器。
  
  2車牌識(shí)別算法研究
  
  當(dāng)今車牌字符識(shí)別的方法有很多,比較常用的有結(jié)構(gòu)模式識(shí)別方法、統(tǒng)計(jì)決策與模版匹配方法、結(jié)構(gòu)與統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的識(shí)別方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。本文研究了基于支持向量機(jī)的字符識(shí)別算法。
  
  支持向量機(jī)(SVM)是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)新方法,能非常成功地處理回歸問題(時(shí)間序列分析)和模式識(shí)別(分類問題、判別分析)等諸多問題。
  
  3軟件開發(fā)
  
  大型停車場智能管理系統(tǒng)軟件主要分為兩個(gè)部分:上層處理和用戶管理軟件,底層控制軟件。上層處理與管理軟件主要包括車牌識(shí)別算法、SQLServer2000數(shù)據(jù)庫的功能、用戶顯示界面和管理界面。底層控制軟件主要PLC是接受地感線圈陣列和反射式紅外傳感器陣列的信號(hào),并發(fā)出信號(hào)控制道閘的開啟和關(guān)閉。這兩個(gè)部分均分成不同的模塊,模塊化的軟件方便系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行時(shí)能實(shí)時(shí)調(diào)用,完成不同的功能。
  
  3.1軟件多線程程序開發(fā)
  
  在大型停車場智能管理系統(tǒng)中,系統(tǒng)的主機(jī)承擔(dān)著圖像采集、圖像處理、文件保存、以及控制各種外圍設(shè)備等非常繁復(fù)的任務(wù)。其中圖像的采集和處理以及傳感器陣列的信號(hào)采集不僅對(duì)CPU的占用率很大而且耗費(fèi)時(shí)間較長,如果采用單一線程編程,主程序很有可能由于單個(gè)任務(wù)的阻塞而不能及時(shí)完成其他任務(wù),影響系統(tǒng)的性能,因此,大型停車場智能管理系統(tǒng)中采用多線程編程方式是滿足系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性的*選擇。
  
  首先用Win32函數(shù)創(chuàng)建和終止線程。Win32函數(shù)庫中提供了操作多線程的函數(shù),包括創(chuàng)建線程、終止線程、建立互斥區(qū)等。在應(yīng)用程序的主線程或者其他活動(dòng)線程中創(chuàng)建新的線程的函數(shù)如下:HANDLECreateThread();
  
  如果在線程的外面終止線程,則可調(diào)用下面的函數(shù):BOOLTerminateThread(HANDLEhThread,DWORDdwExitCode);與使用_beginthread創(chuàng)建線程不同,使用CWinThread類方式定義的工作線程控制函數(shù)需要有UINT型返回值來說明線程結(jié)束的原因。一般地,線程正常結(jié)束情況下返回值為0,其它返回結(jié)果指示不同的錯(cuò)誤信息。
    
  3.2數(shù)據(jù)庫開發(fā)
  
  SQLServer是以結(jié)構(gòu)化查詢語言(SQL)為基礎(chǔ)基于服務(wù)器端的中型的數(shù)據(jù)庫,可以適合大容量數(shù)據(jù)的應(yīng)用,在處理海量數(shù)據(jù)的效率,后臺(tái)開發(fā)的靈活性,可擴(kuò)展性等方面強(qiáng)大。SQLServer還有更多的擴(kuò)展,可以用存儲(chǔ)過程,數(shù)據(jù)庫大小無極限限制。圖像數(shù)據(jù)庫用于圖像數(shù)據(jù)的保存和管理,并能
  
  按時(shí)間和車牌號(hào)碼來檢索車輛信息,采用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)庫開發(fā)。
    
  3.3控制系統(tǒng)軟件開發(fā)
  
  系統(tǒng)采用SIMATIC廠家生產(chǎn)的S7-300系列中的313C信號(hào)PLC進(jìn)行底層控制,因此,PLC需要與計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換,如控制信號(hào)的傳遞、控制參數(shù)的設(shè)置等。大型停車場智能管理系統(tǒng)采用WinCC+CP5611通信卡的方式進(jìn)行PC與PLC的組態(tài)通信開發(fā)。
  
  大型停車場智能管理系統(tǒng)采用OPC技術(shù)實(shí)現(xiàn)VC程序與WinCC進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。OPC(OLEforProcessControl)是一種用于過程控制的OLE,OPC為計(jì)算機(jī)程序定義了一個(gè)非常開放的標(biāo)準(zhǔn)通信接口,由于其接口基于Windows技術(shù),因此廣泛應(yīng)用于大型工業(yè)自動(dòng)化控制、現(xiàn)場控制辦公等的控制系統(tǒng)與計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)交換之中。OPC技術(shù)簡化了各種不同上層軟件直接的連接方式,可以使其他軟件系統(tǒng)更方便的利用PC軟硬件平臺(tái),方便了各部分之間的通信。
  
  在VC環(huán)境中使用OPC設(shè)置與進(jìn)行PLC和PC之間的通信,有如下主要關(guān)鍵實(shí)施部分:首先在VC中要包括OPC的標(biāo)準(zhǔn)庫函數(shù)文件,然后對(duì)COM庫進(jìn)行初始化設(shè)置,再次進(jìn)行OPC服務(wù)器連接,建立OPC組和數(shù)據(jù)項(xiàng),zui后就是創(chuàng)建OPC組,本系統(tǒng)創(chuàng)建了一個(gè)名稱OPCGrop的組,然后對(duì)數(shù)據(jù)項(xiàng)添加代碼和數(shù)據(jù)內(nèi)容,實(shí)現(xiàn)并完成PLC與PC之間的數(shù)據(jù)交換。
  
  4結(jié)束語
  
  本文給出了一種大型停車場智能管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)大型停車場的智能化管理要求,實(shí)現(xiàn)引導(dǎo)如車庫、自動(dòng)計(jì)費(fèi)、自動(dòng)抬桿和數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)需求,為大型停車場提供了的管理方式和更快捷、更有效的服務(wù)。

        作者:唐燕妮戴衛(wèi)軍河源職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣東河源517000
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