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1、ComputerScienceandApplication计算机科学与应用,2013,3,96-101doi:10.12677/csa.2013.32017PublishedOnlineApril2013(http://www.hanspub.org/journal/csa.html)VehicleRecognitionAlgorithmBasedontheIntelligent*DetectingParkingInformation#JingdanWang,YuangangHuang,ZongboHao,ChunhuaJi
2、angSchoolofComputerScience&Engineering,UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina,Chengdu#Email:wjd719@yeah.netthththReceived:Feb.19,2013;revised:Feb.28,2013;accepted:Mar.17,2013Copyright©2013JingdanWangetal.ThisisanopenaccessarticledistributedundertheCreati
3、veCommonsAttributionLicense,whichpermitsunrestricteduse,distribution,andreproductioninanymedium,providedtheoriginalworkisproperlycited.Abstract:ThealgorithmusesEdgeDetectiontocalibrateintelligentlycoordinateinformationofparkingspacesimageinformation,thenextractsthe
4、characteristicsofautomotive,trainsclassifiersandloadstrainedfeaturelibrary.Thepaperaimsatinterestedregionofparkingspacetodetectwhetherthereisvehiclebyfeaturematching,thenjudgewhetherthevehicle’sparkedpositioniscorrectthroughcomparingvehicle’sparkinglocationandparki
5、ngspacecoordinateinforma-tionifvehicleexists.Theresultsshowthatthealgorithmissuitableforbrightindoorcarparkconditions,withahighrecognitionrateofvehicleandfasterprocessing.Thealgorithmhasthefullintelligentfeatures,andmeetsthereal-time,accuracy,robustnessrequirements
6、.Keywords:EdgeDetection;FeatureMatching;LineDetection;VehicleParkingCoordinates*基于智能检测车位信息的车辆识别算法#王景丹，黄园刚，郝宗波，江春华电子科技大学计算机科学与工程学院，成都#Email:wjd719@yeah.net收稿日期：2013年2月19日；修回日期：2013年2月28日；录用日期：2013年3月17日摘要：针对停车场车位图像信息进行边缘检测，智能标定车位坐标信息，提取汽车特征，通过训练分类器，加载训练好的汽车特征库，然后对感兴
7、趣车位区域图像进行特征匹配，检测是否存在车辆，若存在车辆，则通过比对车辆停放位置坐标和车位坐标信息来判定车辆停放位置是否正确，结果表明，该算法对于室内停车场识别率高，处理速度较快。该算法具有全智能化的特点，满足实时性，准确性，鲁棒性的要求。关键词：边缘检测；特征匹配；直线检测；车位坐标1.引言势，其中针对车辆乱停放现象的智能管理尤为重要，目前，大多数停车场检测系统在车位检测模块一般采随着经济的发展，汽车逐渐成为人们首选的主要用人工标定，由于人为因素的影响，不可避免会产生交通工具，汽车方便了人们的生活，却导致了停车难、一些误差
8、，降低系统检测的准确性，并且与完全实现乱停车的现象发生，依靠人工管理的停车场效率较智能化、自动化背道相驰；而在特定车位的车辆检测低，管理难度大，因此，智能停车场成为一种发展趋[1]模块，大多采用基于KL和核Fisher判别或者引入*资助信息：中央高校基本科研业务费专项资金资助(ZYGX20
