基于光电传感器和中值滤波的公共停车场监控图像空位目标检测方法.pdf
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1、王兆秀:基于光电传感器和中值滤波的公共停车场监控图像空位目标检测方法收稿日期:2023-11-13作者简介:王兆秀(1984),女,讲师,硕士,研究方向:检测技术,物联网应用.基金项目:福建省中青年教师教育科研项目(科技类)“基于可编程控制器水肥一体化系统的研究”(JAT210854);漳州职业技术学院教育科研项目“基于光电传感器的公共停车位管理系统的研究”(ZZY2021B027).第 38 卷第 2 期2024 年 4 月白 城 师 范 学 院 学 报Journal of Baicheng Normal UniversityApr.Vol.382024No.2基于光电传感器和中值滤波的公共
2、停车场监控图像空位目标检测方法王兆秀(漳州职业技术学院 电子信息学院,福建 漳州 363000)摘要:公共停车场要提高整体服务水平和服务效率,为车主提供精准的空位信息是十分必要的.为此,通过公共停车场安装的监控设备,获取车位监控图像,利用光电传感器和中值滤波处理后,使其成为1616的图像块,通过计算每个图像块的能量特征、对比度和熵,得到该车位整体的状态参数;将包含车辆纹理特征的图像块用白色网格标记,不包含的则用黑色网格标记;通过对比白色图像块占所有图像块的比例,与阈值对比后即可明确该车位是否停放车辆.将所提方法应用在实际停车场中,结果验证了所提方法可以为车主提供精准的空位信息,并且与实际情况完
3、全吻合.关键词:光电传感器;中值滤波;空位目标检测;状态参数;车辆纹理特征中图分类号:TP277文献标志码:A文章编号:1673-3118(2024)02-0058-070引言现阶段,我国社会经济飞速发展,人民生活水平有了显著提高,汽车保有量现已达到了4.3亿辆1,但公共停车场车位少、停车难等问题致使整体服务水平难以得到有效提升.发生此类问题的原因一方面是公共停车场车位少,另一方面则是有空位,但是没被车主发现,出现了空闲停车位浪费的现象.当前,我国公共停车场很少有展示空闲车位的功能,由此导致车主很难快速找到空闲车位.鉴于此,公共停车场监控图像空位目标检测尤为重要.当前,国外有很多公共停车场都覆
4、盖了智慧停车系统,将车位查询、车位引导等功能集合在一起,帮助车主实现智慧停车.我国相关学者也对“网络化停车”的停车管理系统展开研究,车主可以通过网络实时获取车位状态和车位信息.无论哪种停车系统,都需要事先检测停车场的车位信息.对此,肖汉彪等2利用双目逆投影变换算法针对空闲停车位提出一种检测与定位方法.对双目摄像机采集到的影像建立双目反投影数据库,并对其中的障碍物进行阈值和滤波处理;利用基本图像变换算法确定图像中的空位信息,实现对停车场空位检测和障碍物定位.陶英杰等3将处理后的车辆视频与轻量化目标检测模型结合在一起,实现对停车场空位的检测.李松江等4在Cascade RCNN算法中引入深层网络,
5、确保算法具有王兆秀:基于光电传感器和中值滤波的公共停车场监控图像空位目标检测方法第2期良好的目标检测性能,利用改进后的算法实现对停车场车辆目标检测,以此达到快速找到空闲车位的目的.柳长源等5将YOLOv3中的特征提取网络替换为轻量化模型,并添加了特征增强模块,实现对停车场中车辆的精准检测.但是,很少有学者利用光电传感器和中值滤波对公共停车场监控图像空位目标检测进行研究.因此,本文在获取了停车场车位监控图像后,提出基于光电传感器和中值滤波的空位目标检测算法.首先,在对获取的图像进行预处理后,确定其状态特征参数;其次,对图像进行划分,确定图像块中是否含有状态特征参数,以此确定停车位中是否停有车辆.
6、通过本算法可以得到更加精准的空位目标检测结果,旨在为车主提供便捷停车.1公共停车场监控图像获取与处理1.1公共停车场监控图像获取从某公共停车场监控设备获取的车位状态图像如图1所示.图1公共停车场车位状态图像从图1可以看出,当车位处于空闲状态时,看到的只有地面颜色和停车位划线,而当车位上停放车辆时,从监控图像中可以看到一些车辆的纹理特征6.为此,要检测停车位是否处于空闲状态,可以通过检测当前车位是否存在车辆的纹理特征来实现.由于停车场监控图像中含有一定的噪声,而且受光照、环境等因素影响较大,图像质量并不高.本文利用光电传感器将监控系统光信号转换为电信号,改变图像中的光照亮度以及其他的非电物理量信
7、息,使其成为便于检测的图像.同时结合中值滤波对图像进行平滑处理,降低噪声以及其他因素对目标检测结果的影响.1.2监控图像平滑处理在对监控图像进行空位目标检测之前,利用中值滤波对其进行平滑处理.对监控图像的频域进行增强,并在空域中添加一部分的白噪声7-9,再利用中值滤波对含有噪声的监控图像进行平滑处理,可以在很大程度上提高图像的效果.具体处理如下:将监控图像中的一组序列表示为xi1,xi2,xin,从小到大排列为xi1 xi2 xin,将这组序列的中值表示为y,计算公式为y=Med x1,x2,xn=xi,n=2k+1;xi,n=2k.(1)其中i表示图像序列10中的点,i=1,2,I.假设输入
8、序列xi,i I是一个自然数集,在u=n-12成立的前提下,就可以得到滤波器的输出yi为59白城师范学院学报第38卷yi=Med xi=Medxi-u,xi,xi+u.(2)通过式(2)可以看出,i点的中值受当前窗口相邻两点的中值影响,yi同样也表示xi的中值.当式(2)是在一维情况下进行时,将窗口改为二维的,则可以对中值滤波重新作出定义,即将监控图像像素点灰度值用xij,(i,j)I2表示,滤波窗口用A表示,A中点xij的中值为yij,计算公式为yij=Med()xij=Med()x()i+r,()i,s,()r,s A,i,j I2.(3)其中x()i+r,()i,s,r,s都属于滤波窗口
9、A中的点,i和j表示图像像素点灰度值都在I2范围内.2公共停车场监控图像空位目标检测2.1车位车辆纹理特征提取完成对监控图像的平滑处理后,对车位中是否存在车辆的纹理特征进行提取,本文利用灰度共生矩阵来实现.灰度共生矩阵从本质上来说是一种对称矩阵11,明确展示了具有相同灰度级的像素位置.本文从能量特征、对比度12以及熵三个方面对停车场车位的状态特征进行描述.(1)能量特征.停车场监控图像能量特征为ASM=p=0L-1q=0L-1P2()p,q,d,.(4)其中:ASM表示共生矩阵中元素的能量,它在一定程度上反映了监控图像中灰度和纹理的具体情况;L表示监控图像纹理特征的参数灰度;P()p,q,d,
10、表示距离为d的两个像素p和q在对角上出现的频率,的值分别取0、45、90、135.当灰度共生矩阵中的所有值相同时,ASM的值普遍较小;当所有值都不相同时,ASM的值则偏大.还存在一种情况,当灰度共生矩阵中的元素分布较密集时,ASM的值也会偏大.(2)对比度.停车场监控图像对比度计算公式为contrast=p=0L-1q=0L-1()i-j2P()p,q,d,.(5)其中contrast表示监控图像的对比度情况,它在一定程度上反映了图像的清晰度.当图像越清晰时,contrast的值就越大.(3)熵.停车场监控图像熵的计算公式为ent=p=0L-1q=0L-1P()p,q,d,logP()p,q,
11、d,.(6)其中ent表示图像的熵值,从侧面反映了监控图像中灰度分布的复杂程度.ent值越大,说明图像灰度分布就越复杂,当ent=0时,复杂度也为0,说明图像没有任何纹理特征.在图1公共停车场车位状态图像中分别提取得到车位有车时和无车时的部分图像,如图2所示.(a)车位无车时的图像(b)车位有车时的图像图2车位状态部分图像60王兆秀:基于光电传感器和中值滤波的公共停车场监控图像空位目标检测方法第2期对图2(a)和(b)中能量特征、对比度和熵三个状态特征参数进行计算,得到车位有车和无车时的差别,具体如表13所示13-14.表1车位有无车的能量特征参数参数能量特征/()04590135车位状态车位
12、有车0.045 60.033 40.040 90.034 4车位无车0.301 60.277 00.286 30.275 3表2车位有无车的对比度特征参数参数对比度/()04590135车位状态车位有车1.805 23.275 42.077 33.380 7车位无车0.146 10.560 10.520 00.626 3表3车位有无车的熵特征参数参数熵/()04590135车位状态车位有车3.709 74.056 73.832 14.045 3车位无车1.640 31.813 21.765 81.825 1由表13可以看出,当车位有车时,能量特征比无车时小,而对比度和熵都比车位无车时大.2.2
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