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第一章 绪论
1.1 研究背景
近年来，伴随着中国经济的持续增长和城镇化进程的不断加快，私家车保有量呈现爆发式上升趋势。在这一背景下，大中城市不仅遭遇了日益严重的交通拥堵问题，停车难也逐渐成为城市管理中的突出难题。停车位供需失衡、停车场利用率低下以及人工管理效率不高等现象普遍存在，导致车主寻找车位耗时长、体验差。因此，如何借助现代信息技术提升停车管理效率，已成为城市智能化发展的重要课题。
1.1.1 停车管理面临的核心挑战
当前传统停车管理系统主要依赖人工操作或半自动化设备，存在诸多弊端。例如，车辆进出登记效率低，计费过程易出错，信息无法实时共享，并且缺乏对空余车位的动态监控与引导。此外，多数系统未能与移动终端有效结合，用户难以提前获取停车场状态，造成资源浪费和时间损耗。这些问题严重影响了停车场的运行效率和用户的使用满意度。
1.1.2 智能化停车管理的需求兴起
随着智能手机普及和移动互联网技术的发展，公众越来越习惯于通过手机完成生活服务类操作，如导航、支付、预约等。在此趋势下，将智能技术应用于停车管理已成为必然选择。构建一个支持移动端访问的智能停车系统，能够实现车位查询、在线预订、自动计费和无感支付等功能，极大提升了停车便利性。同时，系统还可通过数据分析优化资源配置，提高停车场整体运营水平。
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
本研究综合运用图像识别、路径规划算法与数据库管理技术，探索多技术融合在智能交通领域的应用模式。通过对车牌识别机制、诱导策略及系统架构的设计分析，丰富了智能停车系统的理论框架，为后续相关研究提供了可参考的技术路径和模型基础。
1.2.2 实践意义
该系统可广泛应用于商业中心、住宅小区、医院及交通枢纽等场景，有效缓解“找位难、出场慢”等问题。通过引入自动化识别与智能引导功能，减少人力投入，降低运营成本，并提升用户停车体验。其推广有助于推动城市智慧交通体系建设，促进城市管理向数字化、精细化方向转型。
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国内停车管理发展现状
我国大部分城市的停车场仍以传统管理模式为主，部分新建场所开始尝试引入视频识别和车牌抓拍系统，但整体信息化程度不高，系统间互联互通性差。近年来，一些大城市逐步试点智慧停车项目，利用APP提供车位查询服务，但在覆盖范围和技术成熟度方面仍有待提升。
1.3.2 国外停车管理发展现状
欧美及日本等发达国家在智能停车领域起步较早，已广泛应用传感器网络、物联网技术和大数据分析手段。例如，美国部分城市采用地磁感应器实时监测车位占用情况；德国则建立了区域级停车诱导平台，实现跨停车场的信息整合与动态调度。这些先进经验为我国智能停车系统的发展提供了有益借鉴。
1.4 研究内容
本文围绕智能停车管理系统展开研究，在调研国内外现有技术的基础上，提出一套集车牌识别、车位引导、移动查询与数据库管理于一体的综合性解决方案。重点包括：基于模板匹配与BP神经网络的车牌识别方法设计；采用Dijkstra算法实现最优路径推荐；完成系统功能模块划分与数据库结构设计；并通过软硬件协同实现系统的高效运行。最终目标是打造一个稳定、便捷、智能化的停车管理平台。
第二章 硬件分析与选型
2.1 视频识别技术概述
2.1.1 视频识别的基本概念
视频识别是指通过摄像头采集图像数据，利用计算机视觉技术对其中的目标对象进行检测、定位与识别的过程。在智能停车系统中，主要用于捕捉车辆外观特征，尤其是车牌信息，作为车辆身份认证的关键依据。
2.1.2 视频识别系统的组成结构
典型视频识别系统由前端摄像装置、图像处理单元、通信模块和后台服务器构成。前端负责采集高清视频流，图像处理单元执行去噪、增强、分割等预处理操作，随后进行字符识别并上传结果至中心管理系统，实现全流程自动化处理。
[此处为图片1]2.2 车牌识别技术
2.2.1 车牌识别的主要分类
根据识别方式的不同，车牌识别可分为基于规则的方法和基于机器学习的方法。前者依赖颜色、纹理、边缘等先验特征进行定位与分割；后者则利用神经网络模型自动提取深层特征，具有更强的适应性和准确率。
2.2.2 在智能停车系统中的应用
车牌识别作为车辆进出管理的核心环节，直接关系到计时、计费和权限控制的准确性。系统通过高速摄像机抓拍入场车辆车牌，并与数据库比对，判断是否为预约用户或会员车辆，从而决定放行策略，实现无人值守的自动化管理。
[此处为图片2]2.3 停车诱导模块设计
2.3.1 场外诱导机制
在停车场外围道路上设置电子诱导屏，实时显示剩余车位数量及方向指引，帮助驾驶员提前决策是否进入该停车场，避免盲目绕行，减轻周边道路压力。
2.3.2 场内诱导机制
场内通过布设多级指示灯和显示屏，引导车辆快速到达空闲区域。每个车位配备状态检测装置（如红外或超声波传感器），实时反馈占用信息，确保引导数据的准确性和时效性。
2.3.3 车位信息采集方式
采用分布式传感网络对车位状态进行持续监测。传感器安装于车位正上方或地面，当车辆驶入时触发信号变化，经采集节点汇总后传输至控制中心，形成全局车位地图。
2.3.4 信息处理与发布流程
采集到的原始数据经过滤波、校验和融合处理后，生成标准化的车位状态报告，并通过无线网络推送至诱导屏、移动客户端及管理中心界面，实现多端同步更新。
2.4 单片机技术应用
2.4.1 单片机的内部资源
系统选用高性能单片机作为核心控制器，具备丰富的片上资源，包括多通道定时器、ADC转换器、串行通信接口（SCI）、PWM输出模块等，能满足多种外设驱动与数据交互需求。
2.4.2 单片机最小系统构建
最小系统由电源电路、复位电路、晶振电路和调试接口组成，保障单片机稳定运行。所有模块均围绕主控芯片布局，简化电路设计，提高系统可靠性与可维护性。
[此处为图片3]2.5 核心控制策略
2.5.1 PID控制算法简介
PID控制通过比例、积分、微分三个环节调节系统输出，适用于需要精确响应的场合。在本系统中可用于闸机升降速度调控，确保动作平稳且响应迅速。
2.5.2 模糊控制的应用
针对环境干扰较多、参数不确定的情况，采用模糊逻辑进行非线性控制。例如，在复杂光照条件下调整摄像头曝光参数，提升图像质量，进而增强识别成功率。
第三章 系统详细设计与实现
3.1 车牌识别模块的设计与实现
该模块采用“图像预处理—车牌定位—字符分割—字符识别”的四阶段流程。首先对采集图像进行灰度化、二值化和形态学处理，然后利用边缘检测与投影法确定车牌位置；接着使用连通域分析分离单个字符；最后结合模板匹配与BP神经网络完成字符识别，显著提高了复杂环境下识别的鲁棒性。
3.2 车辆出入流程分析
3.2.1 车辆入场工作流程
车辆接近入口时，摄像头自动抓拍图像，启动车牌识别程序。系统验证车辆身份后，若为合法用户或已预约车辆，则开启道闸放行，同时记录入场时间并绑定车牌号，写入数据库。
3.2.2 车辆出场工作流程
车辆离场时再次进行车牌识别，系统调取入场时间计算停车时长，依据计费标准生成费用清单。支持扫码支付或账户扣款，缴费成功后自动抬杆放行，全过程无需人工干预。
[此处为图片4]3.3 停车诱导模块的设计与实现
3.3.1 场外诱导分析
结合GIS地理信息系统与实时数据接口，对外围诱导屏内容进行动态配置。系统根据各停车场当前负载情况，合理分配引导流量，避免局部拥堵。
3.3.2 场内诱导分析
基于室内定位与路径规划算法，为用户提供从入口到目标车位的最佳路线建议。诱导屏按区域分级显示，逐级细化指引方向，确保驾驶者能快速找到空位。
3.4 数据库设计
3.4.1 数据库选型
选用MySQL作为后台数据库管理系统，因其开源、稳定、易于扩展的特点，适合中小型智能停车项目的部署需求。同时支持高并发读写操作，满足多用户同时访问场景。
3.4.2 数据库结构设计
设计主要包括车辆信息表、用户账户表、车位状态表、交易记录表和日志表等。各表之间通过外键关联，保证数据一致性。同时建立索引机制，提升查询效率。
3.5 即时通讯模块
为实现移动端与服务器之间的实时交互，集成基于TCP/IP协议的即时通讯机制。用户在APP端发起查询或预订请求后，系统即时响应并返回结果，确保操作流畅性和数据同步性。
第四章 软件设计
4.1 系统开发环境与软件总体架构
系统采用B/S与C/S混合架构，前端使用Android平台开发移动客户端，后端基于Java语言搭建服务端程序，数据库采用MySQL存储。开发工具包括Eclipse、Android Studio和Navicat，确保各模块协同开发与测试。
4.2 系统软件平台
软件平台涵盖操作系统层、中间件层和服务应用层。底层运行于嵌入式Linux系统，中间层集成消息队列与API网关，上层提供Web管理界面与移动接口，形成完整的软件生态体系。
4.3 系统初始化设置
4.3.1 时钟模块
系统启动时同步网络时间协议（NTP），确保所有设备时间一致，为计费、日志记录等提供精准时间戳支持。
4.3.2 PWM模块
用于控制道闸电机转速，调节抬杆与落杆的速度曲线，防止机械冲击，延长使用寿命。
4.3.3 ECT模块
外部脉冲计数模块，用于接收传感器信号，统计车辆通行次数，辅助完成流量监控功能。
4.3.4 ATD模块
模数转换模块，将模拟信号（如电压、温度）转化为数字量，供系统分析处理，常用于环境监测与设备自检。
4.3.5 SCI模块
串行通信接口模块，实现单片机与PC或其他外设之间的数据交换，支持RS-232/RS-485标准，保障通信稳定性。
4.4 路径识别模块软件设计
路径识别基于摄像头采集的道路标志与车道线信息，结合OpenCV图像处理库进行边缘检测与霍夫变换，提取行驶轨迹。再通过坐标映射算法将二维图像转换为实际空间路径，辅助完成场内导航功能。
4.5 路径记忆模块软件设计
系统记录用户常用停车位置与行为习惯，建立个性化路径档案。下次进入相同停车场时，可自动推荐历史偏好车位，并规划相应引导路线，进一步提升用户体验。
第五章 结论
本文针对当前城市停车难问题，设计并实现了一套基于移动终端支持的智能停车管理系统。系统融合视频识别、单片机控制、数据库管理和路径规划等多种技术，实现了车辆进出自动化管理、车位实时监控与智能诱导、移动端查询预订与无感支付等功能。实验结果表明，该系统能显著降低人工参与度，提高停车场运作效率，改善用户停车体验。未来可在更大范围内推广应用，并结合车联网与人工智能技术进一步深化系统智能化水平。
参考文献
[1] 张伟, 李强. 智能交通系统中的车牌识别技术研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(12): 23-28.
[2] 王磊. 基于BP神经网络的字符识别算法改进[J]. 自动化学报, 2019, 45(7): 1345-1352.
[3] Liu Y, Chen X. Research on Parking Guidance System Based on IoT Technology[C]. International Conference on Smart Cities, 2021: 456-461.
[4] Zhao H. Design and Implementation of Intelligent Parking Management System Using RFID and GSM[J]. IEEE Access, 2022, 10: 78945-78953.
[5] 陈明. 智能停车诱导系统关键技术研究[D]. 上海: 同济大学, 2018.
停车难题主要体现在以下几个方面：
（1）停车信息透明度不足
目前我国缺少统一的实时停车信息查询平台，导致驾驶员因不熟悉周边停车环境而浪费大量时间和空间资源。由于无法及时获取空余车位信息，部分司机在寻找车位过程中加剧了道路拥堵，甚至出现因找不到停车位而违规停放的现象，这不仅影响交通秩序，也给城市交通管理带来了沉重负担[1]。
[此处为图片1]
（2）智能停车场建设滞后，智能化水平偏低
随着社会各界对交通拥堵问题的关注不断加深，智能交通系统作为缓解交通压力的重要手段，正逐步得到推广和应用。其中，智能停车场是智能交通体系中的关键环节之一。然而，相较于发达国家，我国在停车领域的智能化发展仍处于初级阶段。无论是技术应用的广度还是覆盖范围的均衡性，都存在明显短板，区域间发展不平衡问题突出。
（3）缺乏统一高效的停车管理体系
城市停车管理涉及多个职能部门及交通节点，但由于各部门之间信息共享机制不健全，导致对停车场数量、分布位置、权属关系等基础数据掌握不全。不同产权单位之间的沟通壁垒进一步加大了统筹管理的难度，非法停车现象频发。管理者难以基于准确的数据进行科学决策，从而制约了停车问题的有效治理与优化。
（4）移动终端辅助功能有待提升
尽管3G、4G网络日益完善，智能手机普及率持续上升，移动互联网已深度融入日常生活，但在停车场景中，移动端的应用仍存在诸多不足。开发便捷实用的移动应用程序至关重要。未来，手机等移动设备将在查找附近停车场、查看剩余车位、了解收费标准、规划导航路线以及实现自动计费等方面发挥更加核心的作用[2]。
[此处为图片2]
1.1.2 智能化停车管理的需求分析
近年来，机动车保有量呈现爆发式增长，停车难已成为众多城市面临的共性难题，尤其在老旧小区、商业中心等人流密集区域，“一位难求”的现象尤为普遍。面对这一挑战，当前主要有两种应对策略：一是通过新建或扩建停车场来增加硬件供给；二是借助技术手段提高现有停车资源的利用效率。
前者虽然直观有效，但受限于土地资源紧张和建设成本高昂，实施难度较大且可持续性差。相比之下，后者更具可行性——通过引入互联网、物联网、大数据等新兴技术，优化资源配置，提升车位周转率，能够在较低投入下取得显著成效。
尽管许多场所已配备了停车场设施以满足基本停车需求，但在实际使用过程中仍面临诸多痛点：例如进入场内后需绕行多圈才能找到空位，或是发现目标车位已被其他车辆抢先占用。此类问题反映出传统管理模式在信息传递和调度效率上的严重滞后。
因此，构建一个集信息化、自动化、安全性于一体的智能停车管理系统显得尤为迫切。该系统不仅能帮助用户高效完成从寻位到离场的全过程操作，减少人工干预，还能实现对大型复杂停车场的精细化管理，确保人力与物力资源的最优配置。
随着私家车数量不断增加，停车场规模也随之扩大，结构日趋复杂，传统的依赖人工值守和纸质记录的管理方式已难以适应现代需求。智能停车系统的本质在于，通过集成化的管理平台，使用户在整个停车流程中实现高度自动化操作，真正达到“无感通行”。正是这些现实需求推动了智能停车管理系统不断发展和完善。随着信息化与智能化水平的提升，这类系统不仅提升了用户体验，也为运营管理提供了强有力的技术支撑，成为城市发展进程中不可或缺的一部分[3]。
1.2 研究意义
现阶段，智能停车管理系统在我国尚处于初步推广应用阶段。通过梳理相关文献可以发现，现有的多数系统普遍存在制度设计不合理、功能设置脱离实际需求等问题，导致其应有的管理效能未能充分发挥。
本文的研究重点在于如何构建一套实用性强、覆盖全面的智能停车管理系统。所谓“全过程”，是指系统能够支持用户从产生停车需求开始，直至完成停车并顺利离场的完整闭环服务。“智能化”则体现为依托信息技术设备与集成化管理软件，简化乃至替代传统的人工操作流程。
该系统的建立将有效解决当前停车过程中存在的信息不对称、资源利用率低、管理效率差等一系列问题，具有重要的理论价值与实践意义。同时，系统应具备良好的可扩展性，以便适用于不同类型和规模的停车场场景。
1.2.1 理论意义
本研究所提出的停车管理系统采用了先进的视频识别技术，显著缩短了车辆进出停车场的时间。同时，创新性地实现了移动终端用户与后台管理人员之间的高效联动，集成了车位引导、停车信息查询、自动计费等多项核心功能。该模式对于大中型智能停车管理系统的架构设计与技术整合具有一定的理论参考价值，为后续相关研究提供了可行路径与方法论支持。
1.2.2 实践意义
在实际应用层面，该系统有助于提升停车场的运行效率和服务质量，降低运营成本，减少人为错误。通过实时数据采集与分析，管理者可动态掌握车位使用情况，优化资源配置，提高车位周转率。同时，用户可通过移动应用快速获取车位信息、导航至空位，并完成无感支付，极大提升了停车便利性与体验感。系统的落地实施将为智慧城市建设提供有力支撑，推动城市交通管理向数字化、智能化方向迈进。
随着改革开放的不断推进，近几十年来中国经济实现了快速发展，私家车保有量持续上升。随之而来的交通拥堵与停车难问题日益突出，成为亟待解决的城市管理难题。在此背景下，智能停车管理系统应运而生，作为一种创新性解决方案，在提升停车效率、优化资源配置方面展现出显著优势，具有重要的现实应用价值。
（1）提升空间利用效率，增强经济效益
传统缓解停车难的方式多依赖于扩建停车位，而智能停车管理系统则通过精细化管理现有车位资源实现突破。系统具备实时监测车位状态和引导车辆停放的功能，能够在不增加物理车位的前提下大幅提升车位周转率和使用率。[此处为图片1]
这种高效管理模式不仅最大限度地利用了城市有限的空间资源，还减少了车辆在寻找车位过程中产生的无效行驶，从而降低燃油消耗与碳排放，节省车主时间与经济成本，实现经济效益与社会效益的双赢。
（2）助力生态文明建设
智能停车管理系统集成了先进的进出识别技术、信息传输机制与动态诱导功能，对整个停车流程进行科学管理。科技发展的真正意义在于服务人类文明进步，尤其当其与生态可持续理念相结合时更具价值。
该系统通过减少车辆绕行时间和怠速运行，有效降低了能源消耗和尾气排放，减轻了对城市空气质量的影响。同时，规范化的计费机制也避免了乱收费现象，保障了驾驶人的合法权益。这些特点完全契合当前生态文明建设和绿色城市发展目标。
（3）推动智慧城市建设与交通协同管理
通过对现有停车场实施信息化改造，构建统一的智能停车管理平台，可实现区域内各停车场的数据互联与资源共享。系统能够合理调度停车流量，缓解局部区域交通压力，减少道路拥堵。
此外，精准的计时计费功能杜绝了人为干预和违规收费行为；全天候监控体系提升了停车安全性；采集的车辆出入数据还可为交通管理部门提供决策支持，助力城市交通智能化监管与发展。整体而言，该系统是智慧城市建设中不可或缺的重要组成部分。
1.3 国内外研究现状
在全球范围内，尤其是在大城市中，机动车数量快速增长与土地资源紧张之间的矛盾愈发尖锐，停车问题已成为普遍存在的城市管理挑战。建立智能停车管理系统被广泛认为是应对这一问题的有效路径。本文从理论探索与实际应用两个维度梳理国内外相关研究成果，为后续系统设计提供参考依据。
1.3.1 国内停车场管理现状
（1）理论研究进展
相较于发达国家，我国在智能停车管理系统领域的理论研究起步较晚，尚处于发展阶段。已有学者开展了多项具有代表性的研究工作：杨晓光提出了城市级停车诱导信息系统的整体架构；蔡景勇等人将地理信息系统（GIS）引入停车管理，增强了信息可视化能力；季延杰团队针对停车诱导指示屏布局进行了深入分析，并建立了停车状态显示优化模型；李伟龙等则提出基于低功耗无线传感器网络的车辆检测技术方案，为前端数据采集提供了技术支持。
（2）实际应用情况
目前我国多数停车场仍以传统的静态引导标识为主，存在可视性差、无法反映实时车位变化等缺陷。部分场所虽采用LED光电导引屏，但信息更新滞后，未能实现真正的动态信息发布。
这反映出国内停车管理总体技术水平仍偏低，信息化、智能化程度不足。尽管如此，近年来一些城市已开始试点先进系统。例如，北京于2001年12月20日在王府井地区正式启用首个智能停车引导系统。该区域共有14个大型停车场对外开放76个车位，初期接入其中10个。
系统由停车终端设备、控制中心、通信网络及室外信息显示系统组成，依托计算机管理平台结合卫星与光纤通信技术，通过电子显示屏发布实时停车信息。[此处为图片2]
在王府井大街北入口、南口以及东华路口均设有显示屏，方便驾驶员及时掌握空位情况。系统还与北京市交通信息平台对接，辅助司机做出停车选择。2012年，该系统完成升级，融合移动互联网与云计算技术，构建起覆盖互联网、手机端、车载导航、广播及户外屏幕的多渠道信息发布体系，实现停车信息的实时推送，并为政府部门提供数据分析工具。
另如沈阳市于2015年7月16日启动“停车方便”智能交通项目，运用大数据与云服务平台，集成停车查询、预约、引导、缴费监督等功能模块。项目全面投入使用后，显著提升了城市交通运行效率，为其他城市提供了可借鉴的经验。
1.3.2 国外停车场管理现状
（1）理论发展水平
由于部分国家和地区更早面临停车资源紧张问题，其在智能停车管理系统方面的研究与实践起步较早，技术相对成熟，功能体系更为完善。
学术层面，Russell G. Thompson 提出了停车诱导系统的优化模型及相关信息发布配置方法；有研究者设计了基于整数规划与模糊逻辑算法的停车预约机制；唐英年开发了一种低成本无线网络架构，可用于构建高集成度的智能停车管理系统，并支持与其他智能交通系统间的数据共享。
Z. La 等人则聚焦于WRF电阻技术，围绕停车管理中的数据传输方式展开系统性研究与总结，为无线传感网络在该领域的应用提供了理论支撑。
国外智能停车场管理系统发展现状
国外的停车场管理系统经过长期的发展，已经基本实现了无人值守、自动化运行以及智能化监控。在实际应用中，普遍采用稳定性强的专业设备完成自动计费操作。其中最为显著的进步体现在收费模式的革新——全面转向电子化、无纸化的支付方式，更加突出人性化与智能化的设计理念。
当前，智能停车系统的研究重心集中在车辆牌照识别、自动引导路径规划以及全自动计费等核心技术上。部分发达国家的技术已趋于成熟，为我国智能停车系统的建设提供了宝贵的参考价值。
早在1971年，全球首个停车诱导系统便在德国阿巧建成。当时，在城市主要路口部署了光电式停车引导标志。到1980年，该系统已扩展至40个地点，且引导标识实现远程控制管理。以科隆为例，其智能停车引导体系已高度完善：每个停车场（或地下车库）均配备计算机终端，能够实时监测车辆进出情况，并将数据即时上传至市政交通监控中心。经过分析处理后，相关信息会反馈至城市道路边的指示牌，确保信息动态更新。
科隆市的交通信息具有公开性和共享性，驾驶者可通过多种渠道获取实时停车状况，极大地方便了停车决策。近年来，国际上的停车管理企业还开始探索基于互联网的“网络化停车”管理系统。通过网络平台，用户可在特定区域内自由选择停车位，系统则统一调度停车资源并集中管理收费流程。
需要停车的用户可以在任意联网环境下预约车位、缴纳费用，并查询目标区域附近的空余泊位信息。这种管理模式顺应了互联网深度融入日常生活的趋势，显著拓展了停车管理系统的功能边界和应用场景[5]。
研究内容概述
智能停车场管理系统是一种典型的集成式解决方案，支持多通道同时进出操作。系统依托视频识别技术实现车牌自动识别，允许符合条件的车辆无需停留直接驶入停车场。同时，系统可对场内停车状态进行实时监控，驾驶员可通过移动终端轻松查看车位分布情况。
[此处为图片1]
系统还能根据用户偏好推荐最优停车位，并结合导航功能引导车辆快速抵达目标位置。该系统具备高效便捷的特点，从车主提出停车需求到最终停入车位，整个过程流畅顺畅，有效提升了闲置车位的利用率，减少了资源浪费。
从管理角度来看，系统有助于降低人工成本与初期投资，大幅提高停车场的运营效率，从而实现用户与管理者之间的双赢局面。此外，智能停车作为智慧交通的重要组成部分，对提升城市交通整体运行能力具有积极意义。
第二章 硬件架构分析与选型
本章重点阐述智能停车管理系统所依赖的基础理论与关键技术。首先介绍视频识别与车牌识别的基本原理，随后探讨停车引导机制及信息采集方法，最后简要说明单片机开发环境的应用背景。
2.1 视频识别技术
2.1.1 视频识别基本概念
视频识别是一种基于计算机视觉与图像处理技术的运动物体检测与分析手段。其核心流程包括前端视频采集、中间阶段的监控分析以及后端的智能数据处理。高质量的视频识别依赖于前端提供的清晰、稳定的视频源，视频图像的分辨率和稳定性直接影响识别结果的准确性[6]。
2.1.2 视频识别系统结构组成
一个完整的视频识别系统通常由三个部分构成：前端子系统、通信子系统和后台处理子系统。
(1) 前端子系统
前端子系统主要负责交通场景下的视频采集任务。本文选用两台1200万像素的网络摄像机，最低帧率达30 FPS。在停车场入口处设置两个不同角度的摄像头：
- 前置摄像头采用小角度安装，架设高度为3.5米，用于清晰捕捉车辆正面特征，为后续车牌识别提供基础图像数据；
- 侧向扫描摄像头安装于2米高度，具备可调曝光时间功能，确保每次拍摄均可完整呈现车身侧面特征，主要用于辅助分离相邻车辆并支持主摄像头工作。
前端系统的核心职责是采集高清视频流，进行初步采样与编码，再通过标准数字格式传输至后台处理单元。
(2) 通信子系统
通信子系统承担数据传输功能，通常采用有线或无线方式，将前端采集的数据稳定传送到后端分析平台。
(3) 后台处理子系统
后台处理子系统由高性能计算机及相关网络硬件构成，主要任务是对前端传回的信息进行深度分析与处理，实现视频监控、数据查询及系统管理等功能[7]。
2.2 车牌识别技术
2.2.1 车牌识别的分类
车牌识别技术可根据应用场景和技术路径划分为多种类型，如基于颜色分割的方法、边缘检测算法、模板匹配技术以及深度学习驱动的神经网络识别模型等。不同类型适用于不同的环境条件与精度要求，是构建智能停车系统的关键环节之一。
2.2.2 车牌识别技术在智能停车管理系统中的应用
当前，国内外在车牌字符的设计与规范方面存在显著差异，因此直接照搬国外技术并不现实。我国的车牌识别技术自20世纪90年代起逐步发展起来，并根据所采用的技术路径，可分为直接识别和间接识别两类方式。
（1）直接识别方式
该方法依赖于图像处理技术，通过高清摄像机或信息采集设备获取车辆的清晰图像资源。当车辆经过出入口时，系统会自动触发摄像装置进行拍摄，也可由高清摄像头持续录像。随后对获取的图像进行一系列处理操作，如去除噪声、校正光照不均及位置偏差等影响因素，最终从图像中提取出车牌信息。这种方式具备成本较低、响应速度快的优点。
（2）间接识别方式
此类方法借助特定介质实现车牌信息获取，目前主要应用的是刷卡技术或射频识别（RFID）技术，通过读取安装在车辆上的智能卡数据完成识别。该方式虽然建设与维护成本较高，但具有识别精度高、系统运行稳定、抗外界环境干扰能力强等特点[8]。
本系统采用的是直接识别方法，结合了计算机图形学、图像识别以及模式识别等多种技术手段。其基本工作流程如下：当车辆驶入停车场出入口时，触发摄像装置启动，采集包含车牌的图像，并将视频流实时传输至计算机进行处理。系统首先在图像中定位车牌区域，接着对车牌内的字符进行分割处理，将各个字符独立分离，再通过字符识别算法完成识别，最后将结果输出至管理端，供后续业务调用[9]。
[此处为图片1]
图2-1 车牌识别流程图
评价车牌识别技术的主要指标包括识别速度、识别准确率以及管理控制能力。其中，识别速度指车辆进入图像采集区域后，系统完成车牌识别所需的时间；识别准确率则通过随机选取时间段内通行车辆，统计正确识别的数量与总通过量之比得出。在现有实际应用系统中，识别准确率普遍可达96%以上，在光照良好、背景清晰的理想环境下表现更佳。
2.3 停车诱导模块
停车诱导模块由四个核心部分构成：信息采集、信息处理、信息传输与信息发布。该系统不仅涵盖停车场内部的引导功能，也包含场外引导服务，整体实现了从驾驶员产生停车需求开始，到最终停入车位全过程的智能化支持，提供全方位、全时段的服务体验。
2.3.1 停车场外的诱导
场外停车诱导是指在用户尚未到达停车场时，系统即向其提供周边可用车位及其收费状态信息，并在其选定目标后，提供导航指引。这一功能旨在提升停车便利性，缓解城市道路因寻找车位造成的交通拥堵，同时减少燃油消耗，对环境保护具有积极意义。
其运行机制为：通过停车管理终端实时采集并更新各停车场的状态数据；当用户发起停车位查询请求时，系统依据GPS定位确定其当前位置，并推送附近停车场的空余信息。一旦用户做出选择，即可利用已安装的地图导航软件实现从当前位置到场址的路径引导[10]。
[此处为图片2]
图2-2 场外诱导图
2.3.2 停车场内的诱导
场内停车诱导通过电子信息显示屏和移动终端设备，实时展示停车场内的车位占用情况、空闲车位分布以及导航指引。该功能有助于驾驶者快速找到可用停车位，避免盲目绕行，同时也提升了停车场的运营效率和秩序管理水平，实现高效匹配。
其工作流程为：利用车位感知技术（如地磁传感器、超声波检测或视频识别）实时监测每个车位的使用状态；采集的数据被传送到中央数据处理中心，经计算机分析处理后存储于数据库中；随后通过网络将信息同步推送到场内的电子指示屏（显示车位占用状态与导向信息）以及用户的手机终端。
[此处为图片3]
图2-3 场内诱导图
2.3.3 车位信息的采集
车位信息采集是整个诱导系统的基础环节，主要依靠各类传感设备对停车场内车位的实际使用情况进行动态监测。采集方式可根据具体场景选用不同的技术方案，如地磁感应、红外探测、视频识别或超声波检测等，确保数据的实时性与准确性，为后续的信息处理与发布提供可靠支撑。
停车信息的采集在智能停车管理系统中扮演着关键角色，其准确性与实时性直接影响到停车引导功能的有效实现。为确保信息的及时更新和可靠展示，必须采用高效的信息获取方式。目前，停车位数据的采集主要分为人工方式与自动方式两大类。
人工采集依赖于工作人员对车辆进出情况的手动记录以及对停车场内空位状况的现场观察和统计。然而，随着停车场规模不断扩大、结构日益复杂，该方法已难以满足现代智能化管理的需求，因此本文不对此方式进行深入探讨。接下来将重点分析几种主流的自动化采集技术。
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（1）感应线圈检测法：这是一种传统且广泛应用的检测手段，在全球范围内拥有较高的普及率。其实现原理是在每个停车位下方的地面上埋设感应线圈传感器，通过监测线圈电压等参数的变化来判断车位是否被占用。该方法具备技术成熟、抗干扰能力强、可全天候运行的优点，同时配套的电子放大器也实现了标准化生产。但其缺点同样明显——安装过程需破坏地面结构，初期投入成本高，后期维护难度大、费用较高。
（2）超声波检测法：此方法通过在停车位上方安装超声波探头，发射脉冲信号并接收反射回波，利用时间差判断车辆是否存在。它无需开挖路面，也不需要额外布设复杂设备，具有安装便捷、成本较低的优势。作为一种主动式感应方式，超声波检测不受车灯或光照条件影响，识别精度相对较高。不过，环境因素如温度、湿度及障碍物可能对其稳定性造成一定干扰。
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（3）视频图像检测法：该技术融合了计算机视觉处理与模式识别算法，借助摄像头模拟人眼功能进行车位状态识别。系统首先对监控画面中的特定区域进行虚拟划分，当有车辆进入该区域时，背景灰度值会发生变化，从而触发存在性判断机制。这种方法安装简便、后期维护成本低，但硬件成本偏高，且受光线、遮挡等因素影响，识别准确率存在一定误差。此外，其实现依赖于复杂的图像处理算法，开发与调试难度较大。
综合比较以上各类采集方式后，本系统最终选用超声波检测技术作为核心数据采集手段，以实现对停车位占用状态的快速、精准获取。信息采集不仅是停车诱导模块的基础环节，更决定了整个系统的响应效率和服务质量。
在数据采集过程中，必须保障信息的完整性与有效性。所谓完整性，是指能够覆盖停车场内绝大多数甚至全部车位的状态信息，确保样本充分，减少实际数据偏差；而有效性则强调当采集设备出现故障时，系统应能迅速定位问题，避免因局部失效导致整体功能受损。一个高效的停车管理系统，必须建立在高质量的数据基础之上。
2.3.4 车位信息的处理与发布
车位信息的处理与发布是一个集数据收集、分析、转换与传输于一体的流程。首先，系统会实时采集停车场内的运行数据，包括当前总容量与已用车位数量。通过从总容量中减去已占数量，即可得出剩余可用停车位数目。经由中央处理器运算后，进一步生成空闲车位的空间分布图。
随后，根据实际应用场景需求，系统将处理后的数据转化为易于理解的形式，如文本提示、图形界面或颜色标识，并通过电子显示屏、移动终端或其他信息发布平台对外展示，帮助驾驶员快速掌握停车资源分布情况，提升通行效率。
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2.4 单片机系统设计
硬件平台是支撑智能模型车系统稳定运行的根本。整个系统由多个功能模块协同构成，主要包括：核心控制单元、电源管理模块、路径识别与存储模块、转向电机控制模块、速度检测模块、后轮驱动电机控制模块、电池电压监控模块、无线通信模块以及人机交互接口模块。完整的系统硬件架构如图2-4所示。
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尽管单片机本身具备基本的计算结构和运算能力，但它本质上仍是一枚集成电路芯片，无法独立完成具体任务。一个完整的单片机应用系统通常由单片机本体、输入输出电路、显示装置、外围控制电路以及相应的软件驱动程序共同组成，其典型结构如图2-5所示。
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本系统选用的是飞思卡尔公司推出的S12系列增强型16位微控制器，广泛应用于汽车电子控制系统中。该MCU的中央处理器由算术逻辑单元（ALU）、控制单元和寄存器组三大部分构成。外部总线频率支持8MHz或16MHz，通过内部锁相环（PLL）技术，可将内部总线速率提升至最高24MHz。其指令系统支持16种寻址模式，所有地址寄存器、堆栈指针及内部寄存器均为16位宽度，具备良好的高级语言编程支持能力。
其中，累加器A和B既可作为两个独立的8位寄存器使用，也可组合成一个16位寄存器D。CPU的寄存器组包含以下五个关键部分：
- 8位累加器A、B，或合并为16位累加器D；
- 16位地址寄存器X和Y，用于操作数的寻址，支持源地址与目标地址的指针操作；
- 16位堆栈指针SP，用于管理函数调用和中断服务中的堆栈操作；
- 16位程序计数器PC，指向当前执行指令的下一条地址；
- 条件代码寄存器CCR，用于记录运算结果的状态标志。
2.4.1 单片机内部资源概述
S12系列单片机集成了丰富的片上外设资源，包括定时器、PWM模块、ADC模数转换器、串行通信接口（SCI、SPI）、CAN总线控制器等，极大提升了系统的集成度与控制灵活性，适用于复杂嵌入式控制场景。
该芯片具备丰富的内部资源，主要包括时钟与复位模块、PLL（相控锁环路）频率合成器、COP看门狗以及时钟监视器。存储单元由128KB闪存、128KB EEPROM 和 8KB RAM 构成。集成的双向转换器支持10位精度的模数转换功能。计时系统包含增强型捕获定时器，支持外部触发信号输入，并配备一个16位主计数器和7位分频系数调节能力。提供8个可配置为输入捕获或输出比较的通道，同时集成两个8位或16位脉冲计数器。
PWM功能方面，芯片支持最多8路可编程PWM通道，具备独立控制每一路的周期与占空比的能力。支持中间对齐和左对齐输出模式，配合可编程时钟选择逻辑，实现宽频率范围的输出调节。此外，具备紧急情况下的快速输出关闭机制，提升系统安全性。通信接口方面，配备一个或两个异步串行通信接口（SCI）、一个IIC总线接口以及两个同步串行外设接口（SPI），并兼容SAEJ1850通信协议。
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网络通信结构如图2-6所示，单片机内部架构示意如图2-7所示。
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图2-6 单机片系统框图
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图2-7 单片机的内部结构框图
2.4.2 单片机最小系统设计
尽管MCU已将CPU、ROM、RAM及I/O接口集成于单一芯片中，仍需若干外部电路协同工作，以构建完整的最小系统。这些外围电路主要负责供电、时钟生成、复位控制及调试接口等功能。最小系统的硬件组成可划分为以下几个关键部分：
(1) 电源电路
开发板的电力通常来源于外部电源。虽然多数MCU模块标称使用+5V供电，但随着CPU运行速度的提升，其核心电压逐渐降低，常见工作电压包括3.3V、2.5V甚至更低。S12系列单片机在芯片内部采用2.5V作为核心电压，这种低电压设计不仅提升了运算速度，还显著降低了功耗，并增强了抗干扰能力，使其特别适用于恶劣工业环境中的控制系统。
由于稳压模块已被集成至MCU内部，外部只需提供主电源即可，其余所需电压由片内稳压器生成。为了确保各电压节点稳定，需在外围连接多种电容。其中容量较大的电容（如1μF和10μF）被称为储能电容，主要用于平抑数字电路中因晶体管开关动作引起的瞬态电流波动。而小容量电容（如0.1μF和0.01μF）则称为解耦电容，用于滤除单片机运行过程中产生的高频噪声，保障电源纯净。
(2) 时钟电路
时钟电路一般由石英晶体振荡器及配套的电阻、电容元件构成。虽然MCU内部集成了振荡电路，但其频率稳定性有限。因此，通常采用外部晶体振荡器来驱动内部压控振荡器，从而获得更高精度和稳定性的系统时钟。外部晶振可通过串联或并联方式接入，本设计中智能模型车控制系统主板采用了并联振荡电路结构，具体实现如图2-8所示。
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图2-8 晶振电路
(3) 复位电路
尽管芯片内置上电复位功能，可在通电时自动产生复位信号，但增加手动复位按钮能极大方便程序调试过程。外部复位电路可采用简单的RC延时加按键结构，也可选用专用复位芯片。在本模型汽车控制系统的设计中，采用的是按键结合电阻与电容的方案，电路简洁且可靠，具体连接方式见图2-9。
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图2-9 复位电路
(4) BDM 接口电路
BDM（Background Debug Mode）接口允许MCU在运行状态下接收主机指令，实现程序下载与在线调试功能。这是MCU开发中最基础也是最重要的调试手段之一。通过该接口，开发者可以实时监控寄存器状态、设置断点、单步执行等。BDM接口的通信原理如图2-10所示，为系统开发提供了强有力的支撑。
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图2-10 接口通信示意图
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