基于机器学习的智能停车场车位识别系统与方法

本发明主要探讨了"基于机器学习的停车场车位状态识别方法及系统"，它是一项针对现代停车管理问题的创新技术。该方法的核心在于利用先进的计算机视觉和机器学习算法，通过摄像头对停车场内的车位状态进行实时监控和分析。 首先，专利申请详细描述了实施流程，强调了根据停车位的具体尺寸信息来精确安装摄像头，确保拍摄到的最佳视角。这一步骤对于提高识别精度至关重要。摄像头会持续捕捉停车场图像，并对目标车位进行标注，这些标注的数据随后被存储起来作为训练样本。 在数据处理阶段，系统会对所有车辆进行详细的标注，并利用这些数据进行深度学习，构建三个关键模型：停车位地图模型，用于理解停车场布局；车辆识别模型，用于区分车辆和非车辆对象；以及非车辆物体模型，用于识别如杂物或空闲车位等非车辆状态。这一过程是迭代的，通过不断优化模型，提升车位状态的识别准确度。 当新的图像数据与建立的模型进行对比后，系统可以实时地识别出车位的使用状态，如空闲、占用、故障指示等，并将这些信息转化为易于理解的实时状态信息。用户可以通过手机或其他智能设备接收到这些推送，方便快捷地找到合适的停车位。此外，该系统还整合了地图应用，提供导航指导，帮助驾驶员顺利找到并停入车位。 值得注意的是，该发明的创新性体现在对已公开文献的引用上，包括CN106611510A、CN107886080A等，这些文献可能是先前的相关研究成果，可能涉及类似的视频目标检测技术或停车场管理系统。同时，国外文献如WO2016/174670A1也展示了国际前沿的机器学习在停车领域应用的可能性。 这项基于机器学习的停车场车位状态识别方法及系统，通过集成自动化、智能化技术，提高了停车场管理的效率和用户体验，对于智能交通和城市管理具有重要意义。