停车库车位智能分配与引导系统研究与开发

本科毕业设计(论文)( 2013届 )论文题目 停车库车位智能分配与引导系统 研究与开发 Research and Development of Garage Parking Space Smart Allocating and Guiding System学 生 姓 名： 江 梅 花 学 号： 090705110 二级学院名称： 电子信息学院 专 业： 广播电视工程 指 导 教 师： 练 益 群 职 称： 教 授 合作/企业教师： 职 称： 郑 重 声 明我谨在此郑重声明：本人所写的毕业论文停车库车位智能分配与引导系统研究与开发均系本人独立完成，没有抄袭行为，凡涉及其他作者的观点和材料，均作了注释，若有不实，后果由本人承担。 承诺人（签名）： 年 月 日停车库车位智能分配与引导系统研究与开发摘要: 国民经济的发展带动了我国私人汽车保有量的增加，随之而来的便是停车难问题。针对目前我国城市停车难问题，本文提出了基于超声波的停车库车位智能分配与引导系统，系统分为四个模块，每一模块的节点均采用STC89C52作为控制中心，利用超声波测距模块US100检测停车位占用状态信息。当有车辆驶入停车库时，会自动触发车辆引导系统对车辆进行牌照识别，并将向中央控制器发送数据，中央控制器根据当前停车库车位占用状态信息运算得出空闲的车位，并反馈行驶路线给司机，通过LCD屏显示指定车位引导车辆，大大提高了停车库车位的使用率，降低了管理成本，同时减少了驾驶员寻找车位的时间，也避免了因多车探寻停车位造成的车库通道拥塞，实现停车库的高效管理，体现了本课题的意义。同时，本文为停车诱导系统搭建了实验平台，完成了测试实验，实验结果表明，车位探测器能够可靠地检测车位状态，可自动地、无碰撞地完成泊车操作，效果良好。关键词：车牌识别；超声波传感器；单片机；串口通信；LCD显示RESEARCH AND DEVELOPMENT OF GARAGE PARKING SPACE SMART ALLOCATING AND GUIDING SYSTEMAbstract: The development of the national economy led to the increase of private car ownership in China, and the parking problem follows subsequently. In view of the present urban parking problems in our country, this paper put forward parking garage parking intelligent distribution and guidance system based on ultrasonic, the system is divided into four modules, each module of the node adopt STC89C52 as control center, using ultrasonic ranging module US100 detecting parking space occupancy status information. When there are vehicles enter the parking garage, automatically trigger the vehicle guidance system for vehicle license plate recognition, and will send data to the central controller, the central controller according to the current parking garage parking occupancy state information operations draw a free parking, and feedback driving route to the driver, through the guidance of LCD display designated parking vehicles, greatly improving the efficiency of the parking garage parking, reduce the management cost, at the same time reduce the drivers time in finding parking lots, and also avoided congestion when many cars in parking garages channel, the realization of efficient management of parking garage, reflects the significance of this topic.At the same time, this paper built experimental platform for the parking guidance system, completed the testing experiment, and the experimental results show that the parking detectors can be reliably detect parking state, it can be finished automatically, without collision car parking operation, the effect is good.Keywords: License Plate Recognition; Ultrasonic Sensors; Micro Control Unit; Serial communication ; LCD Display目 录1 绪论11.1 课题的研究背景和意义11.2 国内外研究现状和发展趋势21.2.1国外研究现状21.2.2国内研究现状31.2.3综述41.3 车辆探测技术的比较51.4 本文研究的主要内容62 车库引导系统总体方案设计62.1 系统功能和需求分析62.2 系统总体结构73 车库车位引导系统的实现73.1 车牌识别模块73.1.1车辆牌照识别技术83.1.2车牌识别93.2 车位探测模块133.2.1超声波测距原理133.2.2车位状态检测143.3上下位机通信模块153.3.1上位机通信界面设计153.3.2串口通信的实现153.4驱动显示模块164实验结果与分析174.1 车牌识别测试174.2 车位探测测试184.3 LCD显示测试214.4 通信系统测试225结束语22致 谢24参考文献25附 录26浙江传媒学院本科毕业论文 停车库车位智能分配与引导系统研究与开发1 绪论随着国民经济的发展，城市化进程加快，我国城市私人汽车保有量也迅速增长，导致停车库车位与机动车数量增长的矛盾日益严重。但长期以来，我国大中城市的停车库发展问题没有受到应有的重视。随着城市的进一步扩大，城市的停车难问题将成为缓解城市交通拥塞问题的“瓶颈”。停车引导系统不仅可以改善城市的交通状况，提高停车库利用率，还可以引导驾驶员快速地找到合适的停车位，减少泊车的时间，也提高了停车的安全性。1.1 课题的研究背景和意义近年来，随着我国经济的高速发展，城市的发展也异常迅速。与此同时，汽车行业蒸蒸日上，人们的生活水平不断提高，我国私人汽车保有量正在急剧增加。2005年，中国私人汽车保有量为3160万辆，2006年，中国私人汽车保有量为3697万辆，增长率近17%，中国成为仅次于美国的全球第二大新车市场1。2011年，中国私人汽车保有量猛增到7872万辆，增长20.4%2。截至2012年第一季度，中国私人汽车拥有量达到8650万辆，届时中国百户家庭汽车拥有量达到20辆，中国全面进入汽车社会3。20112015年汽车市场调查及投资建议报告研究表明，预测到2020年中国汽车保有量将超过2亿辆。2亿辆的汽车保有量，意味着中国将真正步入汽车之国行列4。按照国际标准，公共停车场停车位与汽车保有量的比例为3:10，据统计，我国城市机动车保有量与现有停车位的比例为5:1，停车位的占有率只有20%左右，经济发达的大中城市这一比例甚至更高，停车位供给严重不足。与此同时，汽车数量不断增加，由此带来的停车问题越来越重。由于车辆的日益普及，尤其是大中型城市的“停车难”问题逐渐显现，停车场车位供不应求。在这种情况下，如何提高停车位的利用率是至关重要的。为缓解这一现象，采取兴建停车场增加停车位的供给，或者将停车场规模不断扩大，同时在有限的空间内划分出更多的停车位，要在这样一个停车场找到空闲的车位，通常需要采用试错原理5。总的来说，有相当一部分的司机花很多时间寻找一个空闲的车位，也挤占了紧张的道路空间。燃油的消耗、废气的产生和不必要的时间花费对环境、生活质量和国民经济造成了相当大的影响。在泊车的过程中，如果司机被引导到一个空闲的车位，所需要的驾驶时间和距离将大大减小，极大地降低了泊车的难度。因此，一个可以提供停车位占用信息的解决方案非常有必要，充分提高停车场利用率是解决“停车难”的主要出路。在泊车的过程中，有智能车位引导系统的协助，将大大降低泊车的难度。一个性能良好的智能车位引导系统，可以有效地管理停车场车位，在不扩张停车场容量的前提下提高它的利用率，帮助驾车者安全、快速地完成泊车的操作。这不仅仅节省了驾车者时间，减轻了驾车的压力，还降低了泊车过程中车辆发生碰撞的可能性。同时，智能化的管理也使城市交通效率提高，增强城市的生命力，具有良好的社会效应。因此，本课题提出的一个低成本、高性能的停车库车位智能分配与引导系统具有十分重要的意义。1.2 国内外研究现状和发展趋势 “停车难”问题日益突出，停车管理也因此越来越受重视，国内外许多研究机构逐渐开始对相关技术进行了研究，也不少企业对相关硬件设备与软件系统也开始进行了开发。1.2.1国外研究现状 在全世界，城市停车引导系统作为智能交通的重要组成部分，欧美、美国、德国等国家已经进行了大量的研究工作，并在城市中进行了应用6。停车引导系统在缓解大城市的交通、减少道路占用、降低尾气排放和噪声污染等起了重要作用。而且，大大提高了停车场车位的利用率，取得良好的社会和经济效益。国外一些国家与地区对智能停车引导系统的研究与应用起步比较早，因此，其技术相对成熟，功能较完善。1971年，德国亚琛（Aachen）市建立了世界上最早的停车诱导系统7。1973年，日本柏市建立了日本最早的停车诱导系统，它实现了向停车用户提供停车场的位置、总停车位数、车位占用状况等引导信息8。随着停车引导系统的不断发展，70年代末，英国以及其他欧洲国家也逐步进入相关的应用。到80年代末，全世界投入使用的停车场引导系统已达到50多个。在理论研究方面，Russell GThompson9研究了停车诱导系统设计与开发的理论及方法；Yasuo Asakura，Masuo Kashi wadani在考虑到高峰时期出行，用试错法巡游寻找停车位需要花费较多时间的情况下，针对如何减少巡游时间，提高效率，对停车巡游行为进行了理论研究和实证分析10。在美国、德国等交通较发达的国家应用了这些研究结果，结果表明，通过建立停车引导系统可以大大缓解城市的交通堵塞状况，取得了良好社会和经济效益。在对停车场微观方面的研究，Young等提出的PARKSM系统最具代表性，此系统可以模拟车辆在停车场内自动搜寻停车位的过程；vander Waerden等在对某停车场内泊位行为实际调研和分析的基础上，提出了可以分析停车位的选择和驾驶员的个人特性、停车位特征之间关系的车位选择模型；Leephakpreeda提出了基于模糊决策的大型室外停车场车位引导策略6。1986年，德国科隆市覆盖整个城市中心区域的停车诱导系统开始实施，并一直在进行改善和改进。1998年，该市对整个系统做出了细致的整体规划，它将城市中心区域分为四个区域，在这个系统内包括2个停车换乘设施、36个大型停车场、约17000个停车位、110个显示动态停车容量和170个方向的指示牌。同时，在这个信息共享平台上，建立了基础数据库，通过政府的交通监控管理中心统一管理。德国的其他城市如柏林、法兰克福、汉堡、斯图加特等也都建立了相应的智能停车诱导系统。由于德国先进的交通建设与管理经验，此停车引导系统具有一定的代表性，值得为其他的大中城市建立大型停车诱导系统提供借鉴11。截止1995年，日本已有40个城市引进了停车引导系统，进行有效的交通管理。东京Shinjuku地区建立的停车诱导系统综合考虑了路网控制、交通控制、安全监控等相关因素，被看作是日本首例成熟的，能够充分起到引导作用的案例12。1996年2月，美国的第一个停车诱导系统在圣保罗商业区建立，该系统管理包括7个停车库和3个停车场，使用10个可变信息的电子车位引导显示屏来发布车位占用情况以及46个静止的方向指示牌来显示停车设施的地理位置13。中央计算机控制中心负责数据的采集和传送车位状态信息到LCD引导显示屏，根据车位引导信息和方向指示牌，机动车驾驶员可以到达其选择的停车位。三个与新加坡樟宜机场配套的停车场具有全智能的收费功能，管理人员只需要在远程监测这三个停车场（约3000多个车位）的运行情况，以备处理紧急状况。目前，国外的停车诱导系统已基本完成了智能化，无需人工干预，已经用先进的非接触类型的收费方式取代了传统接触读写类型的收费方式1。国外停车场设备优良，利用高科技提高产品质量，有相当高的系统可靠性。不需要人工计费是国外停车诱导系统的一个显著特征。国外停车诱导系统与目前国内先进的停车场一样，都具备停车库车位引导系统、车位报警系统，以及车位占用状态查询系统，使整个系统更加先进。有些停车场收费系统已经实现联网，能够在一个区域内任意查询车位，能在区域内的任一停车场停车，这种新型系统是科技给人们生活带来的便利之一。1.2.2国内研究现状 上世纪90年代初，国内交通工程学界开始引进智能交通的概念和技术，目前尚处于智能交通发展的初级阶段。和国外较发达的地区相比，我国智能停车场管理系统起步相对较晚。2001年，北京才开始在王府井等大商业区和交通枢纽地带建立停车引导系统。北京西单的停车引导系统，可以检测10个地下车库约15000个停车位的占用状态信息，通过LCD显示屏发布车辆引导信息，可以给机动车驾驶员提供有效、准确的车位占用情况；2002年，上海黄浦区建立了停车引导系统，整个系统管理包括30多个停车库的近6000个停车位，提供64个停车引导系统显示屏，大大减小了黄浦区中心区域的“停车难”问题；2003年，上海开通“停车诱导系统”示范工程；2005年，深圳首个停车诱导系统启用；2009年，杭州市城管办首创研发的杭州市道路停车监管和服务诱导系统投入使用；2010年，北京发布并实施地方标准停车诱导系统技术要求，目前西单等在13类区域之列的部分地区已使用停车诱导系统；2011年，沈阳市综合交通规划提出，沈阳必须在重点地区大力建设停车诱导系统，逐步建立区域引导、主要路口引导、停车场入口引导三级智能化停车诱导系统；2012年9月，郑州市公安局交巡警支队提出了在郑州建设停车诱导系统设计方案，欲在5个区域内的72个停车场、8000余个停车位，分为三级诱导，并在不同的诱导区域分别设置显示屏等。在停车场管理系统的理论研究方面，湖南大学的邓应伟对管理介质进行研究，采用传感器获取停车位的占用状态，并采用算法获取车位信息的方法对停车场车位诱导系统的管理进行了整体设计14；长安大学的陈学文对现场总线Lon Works作为通信协议进行研究，实现停车场的智能化管理15；华中师范大学的李珈对收费系统和车牌识别系统的图像处理技术方面进行了软、硬件的研究16；华中科技大学的姜炜军研究了如何将Bluetooth技术应用于停车场管理系统，分析了Bluetooth技术的通信协议体系，同时，为对管理介质进行了进一步改善，他在以往的停车场管理系统中引入了Bluetooth子系统 17。这些产品和研究大大丰富了停车场管理系统的研究，推动了停车诱导系统的不断发展，系统功能日益完善。 目前我国停车诱导系统按照车位数据采集的方式不同，主要分为以下两种类型18：（1）单点数据探测 利用超声波传感器探测车位是否被占用，然后将车位状态信息发送到中心控制器，目前科托车位引导系统在国内应用最广泛，此系统是利用每个车位上方悬挂的超声波探测器测试车位上是否有车辆存在，通过位于每个车位对应的指示灯来显示此车位是否被占用，而获得停车场车位的使用情况以及指示功能18。此系统的优点在于它测量较准确，能实时地获取每个车位的占用状态信息，还可以监测车子的状态，对停车场进行数据统计，由于此系统的性能高、成本低、施工方便的因素，这类停车场诱导系统是我国的主流方式。（2）出入口计数出入口计数的方式各种各样，根据计数设备的种类而区分，如地感线圈、视频计数等。它们的共同点是它们都安装在停车场的出入口，通过计数的方式来判断停车场部的车位占用状态，虽然它也有统计出车位的使用情况的功能，由于它不能实时的检测每个车位的状态信息，而且容易出现偏差，不能很全面的把握整个停车场的使用情况，因此现在使用这种技术的例子为数不多，新建的停车场引导系统一般都采用基于单点数据探测的系统。1.2.3综述 停车引导系统引导驾驶员根据车位ID和车位引导牌就可以快速定位到指定的车位进行泊车。对驾驶员来说，可以节省大量的时间和精力；对车库管理员来说，它不仅提供了一种全面的服务给驾驶员，而且还提高了运营管理的效率，从而提高了车位的使用效率。当前停车引导系统满足了城市对快速发展的交通和停车的需求，引入停车诱导系统的停车场停车效率大大增加，大幅度地减少了路边停车的数量，各种品牌不断涌现，这些产品价格低，性价比比较高，而且国内在售后服务方面比较有优势，服务比较及时，占据了大部分的市场份额。而一些国外的品牌如速宾、西门子等，由于价格较高，且系统组建与国内产品基本一致，因此只占据了很少的市场份额。因此，城市停车诱导信息系统在我国有广阔的发展前景，将来国内的停车场建设规模也会越来越大，加上现有的尚未安装车位引导系统的停车场，市场需求潜力非常大。由于停车诱导系统能够有效地提高车库的利用率，减少驾驶员因寻找停车位浪费的时间和造成交通上的拥塞，所以停车诱导系统将会应用到更多大型的停车场，未来的停车场安装智能化的停车诱导管理系统将是一个主流的趋势，发展前景好。1.3 车辆探测技术的比较车辆检测技术是智能交通中停车诱导系统的重要组成部分，停车诱导系统的智能化管理需要通过车辆检测方式采集客观、有效的车位占用状态信息，从而有目的地实现监测、控制、分析、决策、调度和疏导等智能化手段。随着传感器技术、微电子技术和信息处理技术等的发展，车辆检测技术也有较大发展，出现的种类繁多，其工作原理和实现方式也各不相同，车位检测器类型主要有：地感线圈检测、视频车位检测、微波检测、激光检测、超声波传感检测、磁阻传感器检测、红外线检测等，具有多样性。常见几种车辆检测方式优缺点比较如下：（1）磁阻传感器检测技术磁阻传感器利用地球的磁场作为偏移场，来检测磁性物体的存在。其工作原理是：当有铁磁性物体存在时，地磁场会产生扰动，对应车位区域的磁感应线会受到影响而产生畸变，从而判断检测区域车辆的有无。它的使用寿命长，不受天气影响，但传感器埋设于车库地下1530cm的位置，如果传感器设备发生故障，需要更换埋设在地表下面的传感器，切割路面面积比较大，施工量较大。由于本系统主要面向室内的大型停车库，秉承尽量不损坏车库地面的原则，因此，磁阻传感器不适合本系统的构建。（2）视频检测技术视频检测技术是采用CMOS型的摄像机作为传感器，在视频范围内设置虚拟线圈，车辆进入检测区时，在视频序列中提取运动的车辆对象，从而判断停车位是否被占用。视频检测设备一般安装在车库车辆的上方或者侧方，和传统的检测技术相比，可提供丰富的视频图像信息，可根据需要进行移动，安装无需中断交通，设置方便、灵活，不破坏路面，维护费用低等优点。缺点是摄像头价格相对昂贵，当停车场车位较多时，所需摄像头的一次性成本较高，且受天气环境影响较大，同时易受相邻车位车辆的影响，视频车位探测技术发展不够成熟。因此，从安装成本和维护难度方面考虑，视频检测技术并非最佳选择。（3）红外检测技术红外检测技术是利用红外线传播的不扩散原理，红外线从发射端发出，碰到物体反射回接收器，然后根据从发出红外线到接收之间的时间和红外线在空气中的传播速度即可以对其进行测距。红外检测器本身没有辐射信号，功耗小，价格低廉，且抗温度和静电干扰能力较强。但它在不理想的天气环境下，灵敏度会降低，而且在有灰尘的地方，它的灵敏度也会受到一定的影响。从长远来看，它作为车位检测器并非很好的选择。（4）超声波检测技术超声波检测技术是利用超声波发射和反射回波的原理，通过计算从超声波发射端发射信号到接收信号的时间得出超声波传感器与车位上物体的距离，从而波检测车位的状态信息。如果超声波传感器的探头所对应的停车位有车辆占用，探头反射出来一束超声波，就会反射回来被同一探头所接收，通过判断该信号与原反射回波信号在时间上的差异，做出检测停车位有车辆存在的判断。它可以悬挂在车库的顶端，向车库下方发射超声波脉冲，并且接收反射波。当有车辆停在停车位时，从车顶反射回波而不是从地面反射回波，缩短了回波的路程，从而检测车辆的存在。由于超声波传感器有容易激发，方向性好，检测工艺简单，价格便宜，可以悬挂与车库天花板进行无损检测等优点，因此本系统采用超声波传感器检测车位的占用状态。1.4 本文研究的主要内容 本课题主要对停车库车位智能分配与引导系统几个方面进行设计分析： （1）比较几种汽车牌照识别方法，如基于模板匹配的识别方法、基于神经网络的车牌识别、统计特征法等方法。由于神经网络算法对本课题所研究的系统有明显的优势，因此本课题选用基于神经网络的车牌识别方法进行车牌号的提取；（2）比较四种传感器的车位检测技术，即超声波传感器检测技术、磁阻传感器检测、红外线传感器检测技术和视频检测技术。由于超声波传感器可以采用悬挂式安装于车库顶部，与需要地面埋设的传感器相比，有减少施工量等明显优势，本课题选择用超声波传感器对停车库车位占用信息进行采集； （3）通过对比目前停车库引导系统的优缺点，根据发展现状对停车库进行功能需求分析，提出停车库车位智能分配与引导系统的总体解决方案； （4）根据停车场条件和车位分布要求，对引导系统各部分硬件进行设计，包括车牌识别模块设计、车位探测模块设计、单片机中心控制模块设计以及LCD驱动显示模块设计； （5）对实验结果进行分析，包括系统调试过程中遇到的问题，以及对未来的展望。2 车库引导系统总体方案设计2.1 系统功能和需求分析停车引导系统是为解决日益增长的机动车保有量所来来的“停车难”问题。本系统将车牌识别技术、车位探测技术、串口通信技术和人机界面融为一体，系统采用智能化和人性化的设计，像比传统的停车诱导系统，本系统加强对引导车辆、方便驾驶者方面的考虑。为了分析大型停车库的系统结构，必须从用于需求方面进行考虑，不仅要满足经营者的需求，还要让驾驶员感到便捷和安全，同时还要考虑如何缓解交管部门的压力。经营者的需求是通过简单操作了解车库的车位使用情况和各个车位的实时信息，系统保持稳定，能够对车库的整体使用情况了如指掌；驾驶员的需求是了解车库是否有车位剩余，有停车库相关诱导标志，以便快捷地找到空闲的车位，可以快速、安全地泊车；交通管理部门的需求是调节交通，满足日益增长的停车需要，能够让车辆快速进入车库进行泊车，避免车辆在道路上滞留，以此来缓解交通压力，使整个交通有序运行。综合以上几个方面的考虑，本系统需要具备以下功能：（1）车牌识别功能；（2）停车库车位自动检测与处理功能，实时监控停车场各区的车位状况；（3）停车库内清晰的LCD显示屏，实时显示车位诱导信息；（4）泊车诱导功能。2.2 系统总体结构基于系统的功能需求，确定系统的结构设计，提出了一种停车库车位引导系统。它是以微控制器为基础的控制系统，结合控制技术、计算机技术、传感技术、通信技术和多媒体技术于一体，可提供上位机友好的操作界面而且具备强大的通信功能，是完成过程控制、过程管理的现代化设备，此控制系统己在工业控制领域得到了较为广泛的应用。本文的总体设计方案系统框图如2-1所示。本文在总体设计中按照以下方案进行实施，系统框图如图2-1所示。图2-1 引导系统总体方案设计3 车库车位引导系统的实现3.1 车牌识别模块车辆牌照识别（License Plate Recognition，LPR）技术是停车诱导系统中一个重要的模块，在本系统中，它的功能是将采集的车牌牌照进行预处理、定位车牌区域和字符识别等，模块实现自动识别车牌号，整个模块框图如图3-1所示。图3-1 车牌识别模块框图车牌识别过程如下：（1）图像采集：当有车辆驶入车库时，车库入口处的传感器检测到有车辆进入，触发CCD摄像机采集该车辆牌照；（2）图像预处理：由于天气环境的变化，车牌和摄像头直接的角度不同，需要牌识别模块对采集的车牌图像进行一系列的预处理过程，以便对车牌进行提取；（3）车牌定位：根据车牌的特征，判断车牌在图像中的位置并将其从车牌图像中分割出来；（4）字符分割：对车牌进行分离，得到一个个待识别的字符图像，并对其进行归一化，方便后续的字符识别；（5）字符识别：将各个字符图像分别和模板字库进行匹配，利用一定的算法对字符进行识别，并将识别出的结果转换成车牌字符串显示出来。3.1.1车辆牌照识别技术LPR技术的主要功能是分析处理车辆牌照，自动识别车牌号，随着计算机技术和模式识别技术的发展，车牌自动识别技术成为现代智能交通系统中的重要技术之一，广泛用于停车场管理、不停车收费、偷盗车辆识别、车辆进入许可等需要认证车牌的场合，大大简化了工作量，使得智能交通系统逐渐走向自动化。目前常用的LPR应用技术主要有以下几种：（1）IC卡识别技术IC卡识别技术是基于微电子技术、通讯技术和计算机技术进行车牌的识别，即安装一个微型的电子信号发射和接收装置在汽车上，将该车的车牌号码及其它信息保存在内存卡上，当该车通过安装了车辆检测器的路口时，系统将和该路口的计算机系统进行对话，从而识别出该车辆的牌照号码和其它信息，实现车辆的监督与管理。虽然IC卡识别技术对车牌的识别精确度高、运行可靠，而且可以全天候工作，但它整套系统价格昂贵、硬件设施及电路较为复杂，不适合异地检测，也没有全国统一的标准规范。（2）条形码识别技术条形码识别技术的优点是速度快、正确率高、可靠性强而且成本较低，因而被广泛应用于图书馆、仓库、邮政、销售和许多其它领域。而条形码技术是作为一种新技术被用于车辆牌照识别，它利用条形码扫描器扫描车辆的侧面印刷条形码，从而读出地区、车型和车牌号等信息进行识别。但是这种技术对条形码扫描器的要求很高，而且同样没有在全国范围内设立统一的标准。（3）图像处理识别技术图像处理的识别过程是使用工业电视摄像机拍下车辆的正面图像，然后传送给计算机进行简单的处理，并且在最后一道流程需要人工干预。如需要识别车辆牌照中的省份汉字，它是在提取汉字特征的基础上进行的。根据汉字的垂直和水平投影直方图，选取浮动阈值。首先抽取汉字在y方向的峰值对汉字进行粗分类，然后将汉字在x方向投影，实现细分类，最后完成省名汉字的自动识别。（4）传统模式识别技术传统模式识别主要包括模板匹配法、统计特征法等方法。90年代以来，由于计算机视觉技术的快速发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。这个时期的识别技术在正确率上有所突破，但还不能实时地对车牌进行识别，而且识别的速度较慢，不满足需求。（5）人工神经网络识别技术近几年来，计算机及其相关技术较为发达的一些国家开始研究将人工神经网络技术应用到解决车牌的自动识别上。神经网络技术抛开了传统的计算机算法，模拟生物神经网络模型，因而它能够很好地实现类似人类的知识存储和信息处理的机能，使得模块可以对人类思维进行模拟，可以记忆待解决的问题，并进行联想和推理，从而能够较好地识别车牌字符，尤其是有字符残缺和粘连的车牌还可以避免繁杂的数学算法分析和计算，同时提高了车牌识别的正确率，因此，本文采用基于神经网络的车牌识别技术19。3.1.2车牌识别 本模块利用MATLAB工具实现车牌的识别，先进行图像的预处理，再采用MATLAB的神经网络工具包对其进行神经网络分析和识别，具体实现过程如下：（1）图像读取：读取由拍摄装置获取的汽车牌照，如图3-2所示。图3-2 原始图像 （2）灰度化：将车牌图像转化为灰度级数是256级的黑白图像，只保留图像中的亮度信息，如图3-3所示。图3-3 灰度图像 （3）边缘检测：利用图像局部特性不连续性，检测车牌图像中亮度有明显变化的点，即图像的边缘检测，如图3-4所示。图3-4 边缘检测后图像 （4）腐蚀：通过设置腐蚀参数，腐蚀图像中不需要的点，同时可以有效去除噪声，如图3-5所示。图3-5腐蚀后图像 （5）填充：将腐蚀后的图像进行区域的填充，以便后面进行车牌区域的分割，如图3-6所示。图3-6 填充后图像 （6）形态学滤波：是一种非线性滤波技术，采用预先设定好的滤波窗口，对信号进行匹配，达到保持细节和消除噪声的目的，如图3-7所示。图3-7 形态学滤波图像 （7）去除车牌区域边框或噪声：将车牌边缘的边框、铆钉以及其它噪声去除，提取有用的区域。通过分析边框和字符间空隙的特点，要去除垂直边框，首先要找到车牌正中央的字符，然后分别向左右两端查找边框所在位置，同理可以查找水平边框的位置。主要步骤是：累计每一行的像总和；选取车牌的行方向中心位置，分别向上、下两个方向扫描，找到行像素突变的地方即为车牌的上下边框；只需保留上一步车牌上下边框以内的区域即可去除车牌边框。具体实现过程如图3-8所示。图3-8 目标车牌区域图像 （8）列方向像素点灰度值累计和：采用垂直投影的算法，根据车牌字符间的像素为零的特点，计算垂直方向上像素点灰度值累计和，在投影图中找到波谷点，然后根据波谷点对车牌字符进行分割，列方向像素点灰度值累计和如图3-9所示。图3-9 列方向像素点灰度值累计和 （9）字符分割根据中华人民共和国公共安全行业标准GA36200720，普通蓝底白字车牌的结构如图3-10所示，车牌的位置严格执行国家的标准，每个字符、边框以及铆钉的位置都有明确的规定，每个字符宽度45、高90，车牌总长440、宽140，前两个字符间的距离是12，第二和第三个字符间的距离是32，其后每两个字符间距均为12，因此可以很容易地找到字符的分割位置，字符分割结果如图3-11所示。图3-10 普通车牌的国家标准图3-11 字符分割图像（10）神经网络车牌识别车牌字符的顺序唯一地确定了每辆车，考虑到它们的属性可被视为一种联想记忆，本文提出利用人工神经网络来识别车牌字符。从现有的相关性和统计数据模板技术来看，利用神经网络具有优势，它可以在存在噪声或车牌字符位置有所变动的情况下维持稳定。字符图像（mn像素）形成了神经网络的训练集，多层神经网络将用于字符识别，这神经网络的训练向量由mn个元素构成（这也是输入层神经元的数量），它是由以二进制格式表示的车牌字符图像行向量产生的。管理器在训练阶段会设定神经网络中输出神经元的数量。神经网络的每一层都包含矩阵的加权系数W，阈值向量b和向量输出值a。神经网络每一层的输出值是由一个开销指数表示出来的。神经网络算法的联想模式识别是指对输入的字符模板进行学习，并记忆，当接收一个新的图像时，对它进行联想和识别，输出一个跟它所学过的最接近的一个图像。3.2 车位探测模块车位探测器是停车管理系统的重要组成部分，是底层数据传输站。车位探测器是基于单片机和超声波传感器，利用超声波测距原理来确定车位占用情况，并将数据发送到LCD显示。3.2.1超声波测距原理超声波是频率20 kHz的声波，它方向性强，能量集中，能够在介质中传播较远的距离，可以在恶劣的环境中工作，因此，超声波经常用于工业测距。超声波传感器是利用超声波的这一特性研制而成的。本文采用US100超声波传感器模块，一个发送传感器，一个接收传感器，可实现04.5m的非接触测距功能，拥有2.45.5V 的宽电压输入范围，静态功耗低于2mA，自带温度传感器对测距结果进行校正，同时具有GPIO，等多种通信方式，内带看门狗，工作稳定可靠。本系统的车位探测器模块如图3-2 、图3-3 所示： 图3-2 超声波发射和接收探头 图3-3 超声波传感器模块引脚示意图用单片机I/O口控制超声波传感模块TRIG端发射一个10us (25us最佳)的高电平信号，在接收端(ECHO)等待高电平输出。当ECHO端电平由低变高就开定时器计时，当ECHO端变为低电平就可以读定时器的值，这段时间就是此次测距的时间，根据公式（3-1），即可算出距离，如此不断的周期测量。 测量距离=（高电平时间声速（340m/s）/ 2 （3-1）3.2.2车位状态检测车位探测模块即车位探测器，采集传感器信息，转化为操作监视的数据。车位探测器通过探测距离确定车位是否有车，同时实时地把数据传输给中央控制单元。车位探测器是停车管理系统的重要组成部分，是底层数据传输站。车位探测器基于单片机和超声波传感器，利用超声波测距原理对车位占用情况进行判断。超声波测距的原理是根据超声波遇到障碍物可以反射回来的特性，通过测量从超声波发射到收到第一个回波的时间t，利用公式s=0.5vt，即可求出障碍物到传感器的距离s。传感器发射端向某一特定方向发射超声波，在发射的同时开启计时器进行计时，超声波在空气中传播，途中碰到障碍就立即反射回来，传感器接收端收到反射波后立即停止计时。超声波测距原理如图3-4。图3-4 超声波测量原理根据超声波测距原理计算出距离： （3-2）其中：L是超声波的单程距离，V是超声波在空气中的传播速度（约为340m/s），T是超声波在空气中的传播时间。假设发射方向与反射方向的角度为，则传感器到物体间的垂直距离H为： （3-3）由于发射传感器与接收传感的距离小于50 mm，传感器与障碍物的距离大于lm，则小于15。，可近似认为： H=Lcos2L=VT2 （3-4）3.3上下位机通信模块3.3.1上位机通信界面设计针对本系统设计的上位机通信界面如图3-5所示。图3-5 上位机通信界面图3-6 上位机通信框图3.3.2串口通信的实现51单片机拥有一个全双工的串行通信接口（UART）。可以利用它的RXD、TXD和外部设备进行通信，它内部有两个在物理上完全独立的收、发缓冲器（SBUF），可同时发送和接收数据。因此，单片机和PC机之间可以方便地进行串口通信。单片机要实现串口通信需要3条引线TXD、RXD和GND，同时单片机也具备这3条引线，因此在短距离通信时可采用零MODEM方式，简单三连线结构。一般的PC机都有标准的RS232串行口，其电平采用的是EIA电平，而51单片机的串行通信是由TXD和RXD来进行全双工通信的，它们的电平是TTL电平，为了PC机与51单片机之间能更可靠地进行串行通信，需要进行电平转换。本文采用PL2303实现电平转换，它是由Prolific公司生产的一种高度集成的RS232-USB接口转换器，该器件作为USB-RS232的双向转换器，一方面可以从主机接收USB 数据并将其转换为RS232信息流格式发送给外设；另一方面可以从RS232外设接收数据转换为 USB数据格式传送回主机，其芯片引脚如图3-7所示21。图3-7 PL2303芯片引脚图3.4驱动显示模块 单片机中心控制模块将接收的车牌号和空闲车位数据进行处理，将这些信息数据加工后传送给LCD显示，以引导驾驶员到对应的车位，如图3-8所示。图3-8 驱动显示模块示意图该模块通过LCD显示屏，输出以下信息： （1）进入车库的车辆ID，即车牌号； （2）系统为避免多辆机动车在同一时段进入车库发生车位“争抢”冲突而指定的某个车位ID，即车位号； （3）给驾驶员的提示语。4实验结果与分析4.1 车牌识别测试车牌字符的识别结果过程和结果如图4-1、4-2所示。图4-1 车牌字符识别过程图4-2 车牌字符识别结果4.2 车位探测测试考虑成本和实验操作等方面的原因，本系统采用四个超声波传感模块分别模拟停车库的四个停车位，并对其进行测试。从第一个车位开始探测，当超声波探测器检测到车位被占用时，立即检测下一个车位，以此类推，当超声波检测到空闲的车位时，返回改车位未被占用的信息，若检测到最后一个车位被占用，则返回“本车库车位已满”的信息。车位探测的基本流程图如图4-3所示。图4-3 车位探测流程图为验证本设计所采用的超声波传感器的精确度，对4个超声波传感器全部其进行测试，结果如表4-1、4-2、4-3、4-4所示。表4-1 超声波传感器1测试结果次数实际距离/cm测试结果/cm误差/cm1109.80.225049.80.239089.30.74130129.50.55170169.50.56220219.20.87280278.91.18350348.51.5表4-2 超声波传感器2测试结果次数实际距离/cm测试结果/cm误差/cm1109.90.125049.80.239089.30.74130129.50.55170169.10.9622021917280278.71.38350348.21.8表4-3 超声波传感器3测试结果次数实际距离/cm测试结果/cm误差/cm1109.80.225049.50.539089.70.34130129.60.45170169.50.56220219.10.97280278.51.58350348.81.2表4-4 超声波传感器4测试结果次数实际距离/cm测试结果/cm误差/cm1109.70.325049.50.539089.60.44130129.30.75170169.50.56220219.20.8728027918350348.61.4本实验假设超声波与障碍物之间的距离s1m则车位处于空闲状态，车位占用的几种状态举例如下：（1）当四个超声波传感器都遇障碍物时，LCD显示“车牌浙AN3319本车库车位已满！”，四个超声波传感器编号分别从“14”，代表四个停车位“0104”，如图4-4所示。图4-4 车位ID号（2）本系统超声波模块还可以指定驾驶员到某车位，实现“一对一”的引导，当其中三个超声波传感器遇障碍物时，如2、3、4号传感器遇障碍物，则LCD显示“车牌浙AN3319请到01号车位泊车”，如图4-5所示。图4-5 车位探测（3）本系统还可以按照车位序号排名优先引导并显示，如其中两个超声波传感器（1、2号传感器）遇障碍物，则LCD显示“车牌浙AN3319请到03号车位泊车”，如图4-6所示。图4-6 车位探测优先级情况4.3 LCD显示测试本系统采用LCD12864ZW，它是一种基于图形点阵的液晶显示器，它主要由行/列驱动器和12864个像素点的全点阵液晶显示器组成，既可以显示图形，也可以显示84个点阵汉字，与外部CPU接口可采用串行或并行方式控制。系统测试如图4-7、图4-8所示。图4-7 系统测试图图4-8 系统测试图4.4 通信系统测试为保障系统的正常通信，对上下位机之间的串口通信进行测试，利用串口调试助手对通信的测试结果如图4-9、4-10所示。在测试之前要先设置相关的通信协议和端口，本次测试设置波特率为9600，串口端口