matlab实现停车位车辆检测

资 源 简 介

matlab实现停车位车辆检测

详 情 说 明

在智能交通和停车场管理系统中，停车位车辆检测是一项关键技术。基于Matlab的实现方案主要通过图像处理技术来识别车位和判断占用状态，核心流程可分为四个阶段：

预处理阶段 首先对原始停车场图像进行二值化处理，将彩色图像转换为黑白二值图像以突出车道线特征。配合中值滤波或高斯滤波消除噪声干扰，增强后续检测的稳定性。

车道线检测 采用Hough变换识别图像中的直线段特征。该算法能有效检测倾斜或间断的车位分隔线，通过参数空间投票机制确定直线位置，最终输出车位的几何边界坐标。

车位区域定位 根据检测到的车道线交点坐标，计算每个停车位的多边形区域。此时会排除不符合预设长宽比的干扰区域，确保只保留标准车位单元。

车辆存在判定 在划定车位区域内，通过分析颜色直方图或灰度值分布进行判断。无车时灰度分布均匀，有车时因金属/玻璃反光会出现显著峰值差异。也可结合边缘密度检测（车辆轮廓导致边缘增多）提升准确率。

该方案的扩展方向包括：引入深度学习分类器替代传统灰度分析、适配斜向车位检测、集成多摄像头数据融合等。实际部署时需考虑光照变化和阴影干扰的影响。