针对车辆数量的爆炸式增长而智能停车场车位检测速度慢、正确率低的问题,提出了一种基于局部二值纹理特征改进的空闲车位检测算法,算法首先将监控摄像机采集的车位图像降噪滤波后转化为局部二值模式,然后通过结构模板集提取图像的局部二值纹理特征,作为空闲车位和有车车位的识别特征,最后通过核Fisher判别方法实现空闲车位的检测。实验结果表明,所提方法对空闲车位的正确检测概率达到91.57%,对有车车位的错误检测概率只有4.46%,满足停车场空闲车位自动检测的要求,检测性能优于实验中采用的对比方法。

空闲车位自动检测是现代智能化停车场设计时面临的重要问题,针对此问题,提出了一种基于KL变换和支持向量机的空闲车位自动检测方法,算法首先对经过灰度化和滤波处理后的车位图像进行KL变换,将车位图像从图像空间映射至特征子空间,从而提取出用于检测的特征参量;在此基础上利用训练后的支持向量机完成空闲车位的检测。实验结果表明,该方法能够有效检测出车位的停车信息,对噪声不敏感,且能够对不同环境采集的车位图像具有很强的适应性和鲁棒性。