25、基于物联网和机器学习算法的智能停车应用实现

基于物联网和机器学习算法的智能停车应用实现

1. 引言

如今，寻找停车位会让我们的焦虑感直线上升。大多数时候，我们会因寻找一个空闲的停车位而倍感压力，耗费大量精力和宝贵时间后才找到。随着全球城市化进程的加快，预计到2050年，68%的全球人口将居住在城市，高效停车是解决未来停车问题的唯一途径。

许多地方，如购物中心、旅游景点、教育机构和宗教场所等，停车位常常供不应求。即便有空位，我们也往往不知情，要么取消行程，要么四处寻找。为缓解这一状况，我们引入了基于深度学习的停车位检测方法，利用Mask R - CNN算法进行空位检测，该算法结合COCO数据集，能有效检测停车区域内是否有车辆停放。

2. 文献综述

• 视频捕捉系统 ：有的方案采用数字摄像头网络进行视频捕捉，系统包括地面摄像头捕捉车牌、顶部摄像头覆盖整个停车区域，还配备Nvidia Jetson、Raspberry Pi、云服务器和数据库，通过网页展示相关信息。
• 电子设备检测 ：有研究使用配备普通摄像头的Raspberry Pi模块，采用AlexNet深度卷积神经网络，该网络有6000万个参数和50万个神经元，包含五层卷积层、最大池化层和全连接层。
• CNN算法应用 ：利用预训练模型和数据集，通过CNN算法识别不同对象，周期性捕捉停车场图像并训练神经网络，手动构建停车区域掩码进行过滤。
• SSD检测方法 ：提出使用SSD（Single Shot Multibox Detecto