Indexed by:
Abstract:
本发明提供了一种智能停车车位检测方法,其在服务器端先利用深度学习中卷积神经网络算法精确度高的优势,对现有监控系统采集的不同场景中停车场图像进行训练。然后根据训练得到的CNN模型,对当前采集的停车场图像进行分类识别,获得当前车位的检测结果。最后,服务器端把停车场当前车位状态信息和位置信息传送到用户端,用户利用应用软件根据当前车位状态信息选择车位,并根据车位位置对车辆导航到所选择的未被占用车位。与现有停车位检测及车位诱导方法相比,本发明提出的方法能够在复杂环境下克服天气变化、光照强度、阴影及行人杂物等因素的影响,提高车位检测正确率,同时降低停车场管理成本。
Keyword:
Reprint Author's Address:
Email:
Patent Info :
Type: 发明申请
Patent No.: CN201711366711.0
Filing Date: 2017-12-18
Publication Date: 2018-06-01
Pub. No.: CN108108689A
Applicants: 北京工业大学
Legal Status: 撤回-视为撤回
Cited Count:
WoS CC Cited Count: 0
SCOPUS Cited Count:
ESI Highly Cited Papers on the List: 0 Unfold All
WanFang Cited Count:
Chinese Cited Count:
30 Days PV: 28
Affiliated Colleges: