基于OpenCV的智能停车场车位识别与数据管理系统-支持MySQL持久化与Redis缓存加速

原创于 2025-12-11 12:45:02 发布 · 921 阅读

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摘要：随着城市车辆数量的持续增长，停车资源紧张与车位管理效率低的问题日益凸显。为了实现对停车场车位的实时监测与精细化管理，本文设计并实现了一套基于 OpenCV 的智能停车场车位识别与数据管理系统。

作者：Bob(原创)

项目概述

随着城市机动车数量的快速增长，传统停车场在车位检测效率、状态更新时延及数据管理能力等方面逐渐无法满足精细化管理需求。为提升停车资源利用效率并实现车位状态的实时监测，本文设计并实现了一套基于计算机视觉的智能停车场车位识别与数据管理系统。系统以 Python 为主要开发语言，采用 OpenCV 构建图像处理与目标区域识别流程，通过背景抑制、阈值分割、形态学滤波及旋转矩形区域裁剪等方法，从监控视频中提取车位区域的关键像素特征，并依据像素计数策略实现车位占用状态的实时判别。

在数据管理方面，系统构建了由 MySQL 与 Redis 组成的混合式数据存储框架：MySQL 用于持久化存储车位布局、实时状态及历史记录，保证数据完整性与可追溯性；Redis 用于缓存高频访问的实时状态与历史查询结果，显著降低了后台查询延迟，提高了系统在高并发环境下的整体响应能力。在系统架构设计上，本文基于 Flask 搭建 Web 应用后端，提供车位状态查询、历史数据检索及报告生成等 API 接口；前端展示层则采用原生 HTML、CSS 与 JavaScript 实现大屏可视化管理界面，通过 Fetch API 周期性调用后台接口，完成实时视频流展示、车位列表动态更新、空闲数量统计及与历史分析页面的联动，为管理者提供直观、友好的交互体验。

实验结果表明，所提出的系统能够及时完成车位状态更新，车位识别准确率较高，系统运行稳定，满足中小规模停车场对实时性、准确性与可扩展性的需求。本研究为智能停车场管理系统的设计与部署提供了一种轻量化、可扩展且易于工程落地的技术方案。

系统设计

系统整体设计遵循分层化与模块化原则，由数据采集、数据存储、车位识别、状态展示和系统管理等核心功能模块构成，实现了停车场车位状态的实时检测与可视化管理。

图1 系统构架图

系统采用分层式设计，自下而上依次包括基础设施层、数据存储层、核心处理层、业务服务层和应用层。基础设施层以本地录制的监控视频作为输入源，并依托本地网络环境实现前后端通信；数据存储层由 MySQL 与 Redis 构成，其中 MySQL 用于存储车位标注信息、实时状态与历史记录，Redis 提供高频数据的缓存加速。核心处理层通过 OpenCV 实现图像预处理、车位区域裁剪与像素特征提取，并完成车位占用状态的智能判定。

在此基础上，业务服务层围绕系统功能需求提供状态管理、数据统计、历史分析与权限控制等服务接口，为上层应用提供统一的数据支持。应用层面向最终用户，提供车位地图展示、系统管理、数据统计及历史分析等可视化界面，实现停车场运行状况的直观呈现与交互式管理。整体架构层次清晰，模块间职责明确，能够有效支撑停车场空位的实时检测与数据分析功能。

图2 系统功能模块图

系统从整体上分为数据采集、数据存储、车位识别、状态展示和系统管理五大功能域，各模块之间协同工作，共同完成从视频输入到结果可视化的完整处理流程。

数据采集模块负责从本地监控视频中获取数据，包括视频源获取、视频帧解码以及图像预处理，为后续车位识别提供标准化输入。数据存储模块实现系统核心数据的管理，涵盖车位 ID、车位物理位置信息与车位历史状态的建模与持久化，为系统分析与查询提供可靠的数据支撑。车位识别模块基于 OpenCV 图像处理算法执行车位区域定位、车位状态判别及车位 ID 关联，实现对每个车位占用情况的实时识别。

状态展示模块面向用户提供可视化功能，包括空闲车位 ID 列表、实时运行统计以及车位区域标定，使用户能够直观获取停车场的运行状况。系统管理模块则提供用户管理、视频源管理、系统状态监控与历史数据管理等后台功能，保障系统运行的可控性、可维护性与可扩展性。整体功能模块结构清晰、层次分明，有效提升了系统的可复用性和工程实现价值。