封居强 樊丽江 韩 芳

(1淮南师范学院机械与电气工程学院；2安徽理工大学安全科学与工程学院 安徽淮南 232001)

作为一种交通工具，汽车给人们的生活带来了很多便利，但也给汽车使用者带来了很多麻烦，比如停车的时候需要花很多时间寻找停车位。在上下班以及节假日等停车高峰期的时候，停车就变成了寻找车位与漫长的等待过程。

为了解决该问题，国内外学者提出了很多智能停车处理方案。李远鹏[1]提出基于电子不停车收费系统在停车系统中的应用方案；张华军[2]提出基于车辆识别的无人收费停车系统方案；杨立会[3]针对居民小区提出基于无线网的智能停车方案，并设计了硬件系统；韦倾[4]针对大型车库设计了基于Zigbee技术的停车管理系统；有文献研究针对公共场所停车场提出基于物联网技术的智能停车系统，采用ZigBee组网进行数据的上传和下发，通过管理界面对车位信息进行显示和管理[5-7]；郭禹[8]提出基于手机APP的智能停车系统，实现停车预定、停车引导等功能；刘晨[9]提出基于云边融合技术的智能停车场方案，采用电磁寻迹算法和路径规划算法实现互联网的运维一体化；陈军[10]提出云平台物联网协同的城市智能停车场系统设计，通过地磁传感器和视频车牌识别协同技术实现车辆进出，利用云平台管理技术实现数据的管理；余以梅[11]提出了一种基于车牌字符识别技术的临时停车场自动收费系统，通过卷积神经网络实现车牌字符高效识别，利用OpenCV和C++对整个系统进行仿真测试，识别率达到97%。另外，市场上也出现了较多的产品，主要包括无辅助停车装置、车库进出自动识别设备、停车多元传感器监控设备、辅助停车装置、GPS导航辅助停车系统等[12-15]。

无论是学者研究的内容还是投入的产品，都是想构建一种智能停车管理系统。使用智能设备感知车辆进出信息，利用PC技术对信息进行计算、处理、存储和传送，转化为语言、图像等信息，从而实现车辆智能管理等目的[16]。虽然，感知设备由传统的人工变成磁卡、机器视觉设备；管理系统由传统的登记管理变成PC管理系统。但现有的智能停车管理系统还存在一定的问题，比如车辆出入速度和识别准确率上还有待提高，车库周围安全环境的检测还不完善，车辆信息交互不畅通、管理软件系统的开发成本较高。针对以上问题，文章提出一种多数据采集融合、分析和处理的停车管理系统。主要从系统总体方案、车位单元监控系统，车辆识别系统和数据交互系统几个方面进行设计，并通过试验测试该系统。

1系统总体方案设计

该系统主要由五部分构成：车库环境监测部分、车辆出入识别部分、软件管理系统部分、移动终端部分和通信部分。系统的总体方案如图1所示。

图1 系统的总体方案示意图

其中，车库环境监测部分负责监测车库内车辆停放、水灾、火灾和人为破坏等车辆周围信息；车辆出入识别部分负责车辆识别和出入收费管理；软件管理系统负责多数据融合分析处理，为车主提供车辆信息和决策；移动终端是方便车主了解车辆信息和引导车辆停放；通信部分负责实现数据的交互。该系统的车库管理系统运行流程如图2所示。

图2 车库管理系统运行流程

2车库环境监控硬件设计

车库环境监控硬件主要实现单元车位的烟雾、局部水位、车辆报警和停放信息监测。通过无线发送到控制单元。

2.1单元控制器

系统的单元控制是STC89C52单片机，设计的最小系统包括复位电路和晶振电路，具有上电自启动功能。

2.2水位检测设计

为了防止车库地面存在积水现象，单元系统设计了区域性水位检测模块。该模块主要采用信泰微电子液位水位检测传感器产品。该产品属于接触式光电传感器，采用红外光学原理，没有机械部件不需要额外的调试，并灵敏度高，耗电小，耐腐蚀、耐高压。其设计电路如图3所示，其中使用DO口(数字输出端口)，调节电路中R7电位器设置水位高度等级报警。

图3 水位检测设计

2.3火焰检测设计

为防止车库内火灾或新能源汽车自燃等问题，单元系统设计了火焰检测模块。该模块主要采用育松电子4针火焰传感器产品。该产品可检测波长为760nm～1100nm范围内的光源，探测角度60°，可调整安装位置，能有效的监控单个车位，其电路如图4所示，其中直接输出数字量。

图4 火焰检测设计

2.4车位检测设计

为了获得车位使用情况，单元系统采用红外传感器检测，探测距离可通过电位器调节、具有干扰小、使用装配方便等特点，其电路如图5所示。

图5 车位检测设计

2.5车辆出入电路设计

车辆的出入由两个闸门控制，该系统采用L298N作为电机的驱动芯片驱动电机运转，实现闸门开关，其电机驱动电路如图6所示。

图6 电机驱动设计

为保证单元系统的可靠性，设计了系统5V供电和锂电池两套供电系统。基于STC89C52单片机设计的硬件电路PCB板和硬件实物如图7所示。

图7 硬件系统的PCB板及实物图

3车辆识别系统设计

LabVIEW作为图形化编程语言，相对其它高级语言具有简单明了、函数库丰富、开发周期短等优点。机器视觉作为人工智能的一个重要分支，应用范围涵盖了工业、农业、医药和安全等领域。因此，车辆识别系统采用虚拟仪器技术结合机器视觉技术开发，通过相机获取车牌照片，传送给车牌识别系统，在系统中实现车牌识别和管理。

为了提高车辆识别的准确度，该系统对采集的图像进行预处理、校正、定位、分割，最终完成识别。识别系统流程如图8所示。

图8 车牌识别系统流程

其中采用LabVIEW内置的IMAQdx驱动相机采集图像，采用Vision Assistant库中的彩色运算color Operators函数进行加权平均值法的灰度化，采用高级形态学Adv.Morphology函数中值滤波处理，采用基础形态学Basic函数机械二值化处理，采用粒子分析Particle Analysis函数中Hough变换法计算车牌倾斜角度，采用IMAQ Rotate函数反向旋转，采用IMAQ Extract Tetragon函数提出车牌矩形框，采用光学字符识别OCR库进行图像的滤波增强、阀值分割形态学处理以及ROI、字符的分割、训练和识别等处理。

4软件管理系统的设计与测试

4.1手机APP管理系统的设计

为了实现互联网移动设备可以实时查看到车库中车位及车辆信息，设计了手机APP管理系统。系统基于树莓派硬件，采用TCP协议进行通信，采用火山安卓平台开发智能终端。开发界面和运行界面如图9所示。

图9 APP开发与运行界面

4.2 PC管理系统的设计

PC管理系统采用LabVIEW软件开发，基于需求分析和系统架构设计系统主要功能包括：用户登录、功能选择、账户管理、参数设置、车辆出入实时视频、车牌识别、停车时间及计费管理、车库环境监测、数据实时显示、APP手机数据共享等。系统登录界面、功能选择界面、模拟演示界面如图10所示。

图10 PC端运行界面

4.2 PC管理系统的测试

为了验证系统硬件、软件和通信的可靠性、准确性和稳定性。对系统进行了测试，测试数据如表1所示。

根据表1可知，包含文字、字符和数字的车牌在相机迎角75°～105°范围内的平均识别率为98%，平均识别时间为0.26s。环境监测率和计费正确率均为100%。

表1 测试数据

5结语

为了解决寻车位难、停车效率低、车辆停放安全无法保证等问题，文章设计了一套基于数据融合的智能停车场管理系统。基于STC89C52单片机设计的硬件系统，通过大量传感器获取停车场周围环境信息，通过软件管理系统分析处理，借助手机APP为车主提供停车场及车辆的实时信息。基于虚拟仪器技术和机器视觉技术开发一套车牌识别系统，并嵌入到PC机停车场管理系统中，提高了车辆进出效率，提供了车辆计费信息。该系统的硬件模块化、扩展性强，软件开发成本低，整套系统的速度更快、精度更高、数据分析更加智能，具有较高的应用价值。