1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加快和人民生活水平的提高，私家车保有量持续增长，导致停车难的问题日益突出，停车场作为缓解停车矛盾的重要场所，其车位资源的有效利用显得尤为重要。
传统的停车场管理方式效率低下，人工统计车位数量容易出错，无法满足日益增长的停车需求。
本选题旨在研究设计一种基于图像处理技术的停车场车位数智能统计系统，实现对停车场车位信息的实时采集、处理和分析，为车主提供便捷的停车服务，同时也为停车场管理者提供数据支持，提高车位周转率和管理效率。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，停车场车位检测技术取得了显著的进步。
国内外许多学者和研究机构在该领域开展了大量的研究工作，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对停车场车位数智能统计的关键问题，开展以下几个方面的研究：
1.停车场车位图像采集:研究不同类型摄像头的选型和安装方案，获取清晰、稳定的停车位图像数据，为后续处理奠定基础。
2.车位图像预处理:针对停车场环境光照变化、阴影遮挡等问题，研究图像去噪、光照补偿、阴影去除等预处理方法，提高图像质量。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，逐步展开研究工作。
1.理论分析阶段:深入研究停车场车位检测的国内外研究现状，分析现有方法的优缺点，学习和掌握图像处理、模式识别、机器学习等相关理论知识，为后续研究奠定理论基础。
2.实验研究阶段:构建实验环境，采集真实的停车场车位图像数据，并对数据进行标注。
5. 研究的创新点
本研究致力于在以下方面实现创新：
1.高效的车位分割算法:针对传统车位分割算法在复杂场景下鲁棒性不足的问题，研究基于深度学习的车位分割算法，例如MaskR-CNN、YOLO等，提高车位分割的准确性和效率。
2.基于多特征融合的车位状态识别:为了提高车位状态识别的准确性，研究基于多特征融合的车位状态识别方法，例如将颜色特征、纹理特征、形状特征等进行融合，利用支持向量机(SVM)或深度神经网络(DNN)等分类器进行识别。
3.融合多种数据源:为了提高系统可靠性，研究融合多种数据源，例如摄像头图像、地磁传感器数据、超声波传感器数据等，进行车位状态的综合判断。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]赵志峰,王向军,梁明,等.基于深度学习的自然场景下车位识别算法[J].计算机应用研究,2021,38(12):3705-3709.
[2]王磊,王向军,刘俊,等.基于深度学习的停车场车位状态识别[J].计算机应用,2021,41(07):2000-2006.
[3]唐浩,刘伟宁,王向军.融合多特征的停车场空车位检测算法[J].计算机工程与设计,2021,42(08):2200-2205 2212.
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