本發(fā)明屬于光學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)、嵌入式系統(tǒng)軟硬件技術(shù)和智能交通技術(shù)在道路兩側(cè)的停車位檢測(cè)、停車收費(fèi)管理以及停車誘導(dǎo)等方面的應(yīng)用，尤其是一種基于計(jì)算機(jī)視覺的停車場(chǎng)車位狀態(tài)檢測(cè)裝置。

背景技術(shù)：

當(dāng)今交通問題已經(jīng)成為全球性的“城市通病”，而交通擁堵是城市“交通病癥”的主要表現(xiàn)。城市交通擁堵的“病因”源于多種因素，且交通擁堵直接影響著人們的出行質(zhì)量，特別是利用車輛交通的人們?！巴＼囯y”問題目前已經(jīng)成為城市交通擁堵的一個(gè)主要“病因”。資料顯示，機(jī)動(dòng)車處于靜態(tài)交通狀態(tài)下的時(shí)間明顯超過動(dòng)態(tài)交通狀態(tài)下的時(shí)間，兩者的比例約為7：1。動(dòng)態(tài)交通為車輛提供車行道空間，靜態(tài)交通為車輛提供停放場(chǎng)所。先進(jìn)的停車誘導(dǎo)系統(tǒng)可以提高停車場(chǎng)利用率，減少車輛由于尋找停車位而在道路上或者在停車場(chǎng)內(nèi)的巡游時(shí)間以及排放的尾氣和噪聲造成的環(huán)境污染，提高整個(gè)交通效率，改善停車場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)條件以及增加商業(yè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)活力等。停車誘導(dǎo)系統(tǒng)一般由停車信息采集、信息加工、信息傳輸以及信息誘導(dǎo)等四部分組成。其中停車信息采集模塊為停車誘導(dǎo)系統(tǒng)提供了信息源，它是成功實(shí)現(xiàn)停車誘導(dǎo)系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。目前停車位的信息采集技術(shù)主要有以下方法磁性檢測(cè)、超聲波檢測(cè)、紅外線檢測(cè)和視頻檢測(cè)等技術(shù)。感應(yīng)線圈檢測(cè)器是傳統(tǒng)的信息檢測(cè)器，是目前世界上用量最大的一種停車位檢測(cè)設(shè)備。使用方法主要是將感應(yīng)線圈傳感器埋于被檢測(cè)停車位地面下，通過自動(dòng)檢測(cè)停車位上有車時(shí)線圈所引起的電壓等參數(shù)變化，從而感知停車位占用情況。這種方法也有以下缺點(diǎn)：在安裝時(shí)感應(yīng)線圈必須埋入停車場(chǎng)地面下，因此在安裝時(shí)會(huì)影響停車場(chǎng)照常營(yíng)業(yè)，而且當(dāng)感應(yīng)線圈出現(xiàn)故障時(shí)，需要挖開地面維修，維護(hù)工作量以及維護(hù)成本大；每個(gè)停車位都需要安裝檢測(cè)裝置，一次性投資比較大，而且停車位越多會(huì)帶來通信和計(jì)算壓力。超聲波檢測(cè)器是通過接受由超聲波探頭發(fā)出并經(jīng)過停車位反射的超聲波來感知停車位的占用情況。其工作原理可分為兩種傳播時(shí)間差法和多普勒法。其不足之處是容易受環(huán)境影響，探頭下方通過的人或物會(huì)產(chǎn)生反射波，容易造成誤檢，而且和感應(yīng)線圈檢測(cè)器一樣每個(gè)停車位都需要安裝檢測(cè)裝置，初期投入比較大，而且停車位越多會(huì)帶來通信和計(jì)算壓力；該技術(shù)在路邊停車位的檢測(cè)方面，如果埋設(shè)在地面下面會(huì)出現(xiàn)感應(yīng)線圈檢測(cè)器同樣的問題，若配置在停車位上面空間不許可。紅外線檢測(cè)器是具有良好應(yīng)用前景的懸掛式檢測(cè)器。該檢測(cè)器一般采用反射式檢測(cè)技術(shù)。反射式檢測(cè)器探頭由一個(gè)紅外發(fā)光管和一個(gè)紅外接收管組成，其工作原理是由調(diào)制脈沖發(fā)生器產(chǎn)生調(diào)制脈沖，經(jīng)紅外探頭向停車位上輻射，當(dāng)停車位上有車時(shí)，紅外線脈沖從停車位反射回來，被探頭的接收管接收，經(jīng)紅外解調(diào)器解調(diào)，通過選通、放大、整流和濾波后觸發(fā)器輸出一個(gè)檢測(cè)信號(hào)。這種檢測(cè)器具有快速準(zhǔn)確、輪廓清晰的檢測(cè)能力。其缺點(diǎn)是現(xiàn)場(chǎng)的灰塵、雜物會(huì)影響檢測(cè)器的正常工作。上述三種方式從原理上來說都屬于點(diǎn)檢測(cè)或者線檢測(cè)。視頻檢測(cè)是一種結(jié)合視頻圖像和模式識(shí)別的技術(shù)。與傳統(tǒng)的檢測(cè)器相比，視頻停車信息采集技術(shù)具有以下優(yōu)點(diǎn)：檢測(cè)范圍廣，通常一臺(tái)普通ccd攝像機(jī)可監(jiān)控多個(gè)停車位，系統(tǒng)可以處理多臺(tái)普通ccd攝像機(jī)采集的視頻數(shù)據(jù)；安裝維護(hù)無干擾，由于攝像機(jī)一般是安裝在停車位的上方，因此安裝及維護(hù)不會(huì)影響停車場(chǎng)的營(yíng)業(yè)，也不需要開挖、破壞地面；維護(hù)方便，傳統(tǒng)的感應(yīng)線圈檢測(cè)器在損壞時(shí)，需要開挖地面進(jìn)行維護(hù)，而視頻檢測(cè)設(shè)備發(fā)生問題時(shí)，可直接摘除或修理設(shè)備，減少了維護(hù)費(fèi)用；可視性好，能夠?qū)?shí)時(shí)圖像傳輸給停車場(chǎng)的管理者，實(shí)現(xiàn)監(jiān)控職能力,視頻檢測(cè)屬于面的檢測(cè)，所獲得的信息量更豐富；具有良好的先進(jìn)性、可擴(kuò)展性、可持續(xù)發(fā)展性等。因此，視頻停車信息采集技術(shù)是未來停車位檢測(cè)技術(shù)發(fā)展的一種新趨勢(shì)。中國(guó)發(fā)明專利一種基于視頻技術(shù)的路側(cè)停車場(chǎng)管理系統(tǒng)，該發(fā)明中檢測(cè)車位狀態(tài)是通過地面的灰度值與車輛占有車位的灰度值進(jìn)行比較，這種車位狀態(tài)檢測(cè)方法魯棒性比較低，尤其是在戶外道路環(huán)境下地面的灰度值容易受到環(huán)境光、陰影等干擾影響；中國(guó)發(fā)明專利一種停車場(chǎng)空位檢測(cè)系統(tǒng)，該發(fā)明的主要缺陷是必須在地面上畫一個(gè)車位標(biāo)記符，由于道路兩側(cè)的路面經(jīng)常會(huì)被垃圾、灰塵或者雪等覆蓋從而導(dǎo)致檢測(cè)失?。簧鲜鰞身?xiàng)發(fā)明中都沒有披露發(fā)明中攝像機(jī)的安裝方法，一般來說如果攝像機(jī)安裝的視角小的話，那么一臺(tái)攝像機(jī)也最多能拍攝到30多個(gè)車位；如果要獲取更大范圍的視角，如要用一臺(tái)攝像機(jī)覆蓋10個(gè)以上車位空間的話，需要將攝像機(jī)安裝在10米以上的建筑物外壁或者桿子上面，這種安裝方式會(huì)受到各種環(huán)境的限制，比如道路兩側(cè)樹木的遮擋、在恰當(dāng)?shù)牡胤绞欠裼羞@樣的建筑物等，10米以上立桿的成本很高、同時(shí)也帶來了維護(hù)難等問題；在停車位狀態(tài)檢測(cè)方面，等人運(yùn)用背景差分方法在停車位檢測(cè)中時(shí)，首先構(gòu)建一張無車停車場(chǎng)圖像作為參考背景，與新采集的圖像差分提取前景。該方法不需要考慮如何獲取有車輛占用的停車位地面背景，但是該方法前期需要構(gòu)建一張無車停車場(chǎng)圖像作為參考背景，在實(shí)際運(yùn)用中不方便，而且當(dāng)環(huán)境光照亮度變化或當(dāng)停車場(chǎng)地面上出現(xiàn)樹葉、塑料袋等飛揚(yáng)物時(shí)，由于參考背景沒有自適應(yīng)造成前景提取不準(zhǔn)確，提取的前景中力口入了大量錯(cuò)誤信息。等人結(jié)合參考背景模型和高斯背景模型自適應(yīng)更新方法進(jìn)行停車位檢測(cè)，以解決參考背景模型背景自適應(yīng)更新問題，該模型對(duì)空車位區(qū)域利用高斯背景模型中的自適應(yīng)更新方法進(jìn)行背景更新，對(duì)已經(jīng)有車輛占用的停車位區(qū)域采用附近地面背景進(jìn)行背景更新。但該背景模型更新方法必須以兩塊區(qū)域的地面顏色相近為前提，否則該方法失效，而且該方法必須先要得到停車位占用情況才能確定采用何種方式進(jìn)行背景更新，因而一旦發(fā)生檢測(cè)失敗誤差將會(huì)累積。采用車輛跟蹤方法進(jìn)行停車位檢測(cè)，通過跟蹤車輛來提取運(yùn)動(dòng)車輛軌跡并檢測(cè)停車位占用情況。該方法無需構(gòu)建參考背景，但該方法計(jì)算比較復(fù)雜，而且在提取慢速運(yùn)動(dòng)車輛軌跡方面比較困難。另外一些研究人員通過直接利用車輛對(duì)象或停車位對(duì)象特征來識(shí)別停車位占用情況。采用fisher圖像閾值分割方法進(jìn)行停車位檢測(cè)。該檢測(cè)模型計(jì)算簡(jiǎn)單并且能克服小目標(biāo)對(duì)圖像分割的影響，但是該檢測(cè)模型不能有效解決圖像中存在的陰影問題，而且車輛種類繁多，利用單個(gè)閾值進(jìn)行分類很難保證停車位檢測(cè)精度。采用提取停車位內(nèi)的邊緣作為停車位占用判斷特征，該檢測(cè)模型抗干擾性強(qiáng)能適應(yīng)各種光照亮度變化影響，但該檢測(cè)模型當(dāng)遇到停車位區(qū)域背景比較復(fù)雜或停車位內(nèi)包含太多的背景邊緣信息時(shí)，會(huì)產(chǎn)生提取的邊緣無法判斷是前景還是背景問題?？紤]到車輛形狀是有規(guī)則，分析圖像內(nèi)是否存在長(zhǎng)方形作為停車位占用判斷特征，但該檢測(cè)模型需要涉及大量計(jì)算，計(jì)算復(fù)雜度比較高。采用模板匹配方法進(jìn)行停車位檢測(cè)，利用多張停車場(chǎng)圖像擬合得到一張無車的停車場(chǎng)圖像作為參考背景，通過檢測(cè)圖像內(nèi)的停車位白線來分割停車位區(qū)域，自動(dòng)生成停車位模板。該檢測(cè)模型利用自動(dòng)生成的停車位模板進(jìn)行檢測(cè)具有抗干擾性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，但是自動(dòng)生成停車位模板的算法比較復(fù)雜，另一方面由于停車位白線不明顯或者遮擋等問題，造成自動(dòng)生成的停車位模板與實(shí)際停車位區(qū)域差異比較大。采用四叉樹分割算法進(jìn)行停車位檢測(cè)，根據(jù)四叉樹分割的結(jié)果統(tǒng)計(jì)停車位內(nèi)包含的分割區(qū)域數(shù)來檢測(cè)停車位占用情況。上述研究成果雖然能在特定的情況下進(jìn)行停車位狀態(tài)的檢測(cè)，但是由于計(jì)算復(fù)雜度高，在計(jì)算過程中需要大量的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源，顯然不適應(yīng)于在嵌入式系統(tǒng)環(huán)境下使用；為了能在不同的環(huán)境下都取得高檢測(cè)精度和高可靠性，必須采用抗干擾性強(qiáng)、魯棒性高的停車位視頻檢測(cè)算法。目前彩色攝像機(jī)應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)普遍，如何有效地應(yīng)用色彩信息來作為停車位狀態(tài)的檢測(cè)，這種檢測(cè)能適當(dāng)?shù)靥岣邫z測(cè)精度同時(shí)又能有效地利用計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源(在原先的一些檢測(cè)算法中，將已有的色彩信息轉(zhuǎn)換成灰度值信息，沒有很好地利用這些資源)；此外，在上述研究成果中一些背景建模技術(shù)消耗了非常大量的計(jì)算和存儲(chǔ)資源，在停車位的檢測(cè)中，每個(gè)停車位基本上有幾百個(gè)或者上千個(gè)像素點(diǎn)，如果只對(duì)其中幾個(gè)具有代表性的像素點(diǎn)進(jìn)行背景建模，可以有效地減少嵌入式系統(tǒng)的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源；因此一種優(yōu)秀的路邊停車位檢測(cè)裝置的設(shè)計(jì)方案必須遵循6個(gè)原則：可靠性或魯棒性高；幻環(huán)境自適應(yīng)能力強(qiáng)；幻檢測(cè)精度高或者誤檢測(cè)率低；安裝維護(hù)方便；性能價(jià)格比高；可擴(kuò)展性、可持續(xù)發(fā)展性好。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了克服已有的路邊停車位檢測(cè)裝置的檢測(cè)的局限性大、實(shí)施投資和維護(hù)成本高、接觸性的檢測(cè)手段對(duì)道路不友好、視頻檢測(cè)算法難以在嵌入式系統(tǒng)上實(shí)施、誤檢測(cè)率比較高、環(huán)境適應(yīng)能力比較低、性能價(jià)格比還難以被市場(chǎng)接受等不足，本發(fā)明提供一種具有檢測(cè)范圍廣、檢測(cè)精度高、檢測(cè)實(shí)時(shí)性好、實(shí)施維護(hù)方便、性能價(jià)格比高、環(huán)境適應(yīng)能力強(qiáng)、可擴(kuò)展性、可持續(xù)發(fā)展性好的基于計(jì)算機(jī)視覺的路邊停車位檢測(cè)裝置。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是一種基于計(jì)算機(jī)視覺的路邊停車位檢測(cè)裝置，包括安裝在有停車位的道路路邊的全景視覺傳感器、用于根據(jù)全景視覺傳感器所拍攝的停車位視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析停車位狀態(tài)的微處理器，所述的全景視覺傳感器通過視頻接口與所述的微處理器連接，所述的全景視覺傳感器和所述的微處理器固定在道路路邊的立桿上；所述的全景視覺傳感器的視場(chǎng)范圍包括沿道路方向的停車場(chǎng)所內(nèi)的停車位，所述的微處理器包括全景圖像獲取模塊，用于獲取初始化信息和視頻圖像，包括系統(tǒng)初始化單元和圖像獲取單元；所述的系統(tǒng)初始化單元中，將閾值指標(biāo)數(shù)據(jù)、車位定制數(shù)據(jù)和采樣點(diǎn)空間位置信息讀入到動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)單元中，以備后續(xù)處理過程中調(diào)用；所述的圖像獲取單元中，讀取從全景視覺傳感器傳過來的視頻圖像信息并將視頻圖像信息保存在動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)單元中；停車位定制模塊，用于根據(jù)道路上劃定的停車位在獲取的全景圖像上定制與實(shí)際停車情況下的停車位相吻合的虛擬停車位，在定制好虛擬停車位后需要再定制檢測(cè)采樣點(diǎn)，本發(fā)明中在每個(gè)虛擬停車位內(nèi)定制設(shè)定數(shù)量的檢測(cè)采樣點(diǎn)，定制好的虛擬車位信息以及虛擬車位中采樣點(diǎn)的信息保存在存儲(chǔ)單元中；基于采樣點(diǎn)模型的停車位狀態(tài)檢測(cè)模塊，用于檢測(cè)虛擬停車位內(nèi)被車輛占有狀態(tài)；停車位狀態(tài)信息發(fā)布模塊，用于將停車場(chǎng)所內(nèi)的所有停車位狀態(tài)發(fā)送給停車誘導(dǎo)裝置，所述的停車誘導(dǎo)裝置根據(jù)停車場(chǎng)所內(nèi)的車位占有情況動(dòng)態(tài)地通過各種發(fā)布裝置發(fā)布某地的停車場(chǎng)所停車位的占有情況。作為優(yōu)選的一種方案所述的全景視覺傳感器由兩片成夾角的鏡面以及鏡頭正朝著鏡面的攝像機(jī)所構(gòu)成；兩片鏡面之間的夾角為180°-2y，兩片鏡面在正視圖上的寬度值為w、在側(cè)視圖上的高度值為r，兩片鏡面的寬度值w和高度值r位于攝像機(jī)的成像范圍內(nèi)；在側(cè)視圖上，所述攝像機(jī)的中心軸與所述立桿的中心軸成π角度，鏡面與水平面方向道路側(cè)成ε角度；在正視圖上，鏡面與所述立桿的角度為90°-y，攝像機(jī)的中心軸與立桿的中心軸平行，攝像機(jī)的焦距為f；全景視覺傳感器的安裝高度為h，路面沿道路方向的視覺范圍為l，兩片鏡面之間的夾角180°-2y，公式(1)為h、l值與γ的關(guān)系。

實(shí)施例

例：一種基于微機(jī)視覺的路邊停車位檢測(cè)裝置，包括安裝在有停車位的道路路邊的全景視覺傳感器、用于根據(jù)全景視覺傳感器所拍攝的停車位視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析停車位狀態(tài)的微處理器，所述的全景視覺傳感器通過視頻接口與所述的微處理器連接，所述的全景視覺傳感器和所述的微處理器固定在道路路邊的立桿上；所述的全景視覺傳感器的視場(chǎng)范圍包括沿道路方向的停車場(chǎng)所內(nèi)的停車位，所述的微處理器包括全景圖像獲取模塊，用于獲取初始化信息和視頻圖像，包括系統(tǒng)初始化單元和圖像獲取單元；所述的系統(tǒng)初始化單元中，將閾值指標(biāo)數(shù)據(jù)、車位定制數(shù)據(jù)和采樣點(diǎn)空間位置信息讀入到動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)單元中，以備后續(xù)處理過程中調(diào)用；所述的圖像獲取單元中，讀取從全景視覺傳感器傳過來的視頻圖像信息并將視頻圖像信息保存在動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)單元中；停車位定制模塊，用于根據(jù)道路上劃定的停車位在獲取的全景圖像上定制與實(shí)際停車情況下的停車位相吻合的虛擬停車位，在定制好虛擬停車位后需要再定制檢測(cè)采樣點(diǎn)，本發(fā)明中在每個(gè)虛擬停車位內(nèi)定制設(shè)定數(shù)量的檢測(cè)采樣點(diǎn)，定制好的虛擬車位信息以及虛擬車位中采樣點(diǎn)的信息保存在存儲(chǔ)單元中；基于采樣點(diǎn)模型的停車位狀態(tài)檢測(cè)模塊，用于檢測(cè)虛擬停車位內(nèi)被車輛占有狀態(tài)；停車位狀態(tài)信息發(fā)布模塊，用于將停車場(chǎng)所內(nèi)的所有停車位狀態(tài)發(fā)送給停車誘導(dǎo)裝置，所述的停車誘導(dǎo)裝置根據(jù)停車場(chǎng)所內(nèi)的車位占有情況動(dòng)態(tài)地通過各種發(fā)布裝置發(fā)布某地的停車場(chǎng)所停車位的占有情況。

基于計(jì)算機(jī)視覺的路邊停車位檢測(cè)裝置，全景視覺傳感器由兩片成夾角的鏡面以及鏡頭正朝著鏡面的攝像機(jī)所構(gòu)成；兩片鏡面之間的夾角為180°-2y，兩片鏡面在正視圖上的寬度值為w、在側(cè)視圖上的高度值為r，兩片鏡面的寬度值w和高度值r位于攝像機(jī)的成像范圍內(nèi)；在側(cè)視圖上，所述攝像機(jī)的中心軸與所述立桿的中心軸成π角度，鏡面與水平面方向道路側(cè)成ε角度；在正視圖上，鏡面與所述立桿的角度為90°-y，攝像機(jī)的中心軸與立桿的中心軸平行，攝像機(jī)的焦距為f；全景視覺傳感器的安裝高度為h，路面沿道路方向的視覺范圍為l，兩片鏡面之間的夾角180°-2y，公式(1)為h、l值與γ的關(guān)系，r=/h/2(o式中，γ表示鏡面與水平面的夾角，l為全景視覺傳感器的沿水平面方向道路上的視覺長(zhǎng)度，h為全景視覺傳感器的安裝高度，·χ為攝像機(jī)的最大視角。

基于計(jì)算機(jī)視覺的路邊停車位檢測(cè)裝置，像機(jī)的最大視角為45°，全景視覺傳感器的安裝高度h為3米，全景視覺傳感器的沿道路方向上的視覺長(zhǎng)度l為100米，通過公式(1)求得鏡面與水平面的夾角y為32°，鏡面的長(zhǎng)度大于w/2xcos(y),每片鏡面的寬度大于r/cos(ε-η)。

一種基于微機(jī)視覺的路邊停車位檢測(cè)裝置，基于采樣點(diǎn)模型的停車位狀態(tài)檢測(cè)中，檢測(cè)在虛擬車位中的采樣點(diǎn)覆蓋的程度來判斷該停車位是否被占用，所述的停車位狀態(tài)檢測(cè)計(jì)算流程μ證如下在μ的計(jì)算步驟中，按照從全景視覺傳感器在道路上的位置到各采樣點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的道路上實(shí)際位置的距離來設(shè)定閾值τη1，閾值thl是為了在后面對(duì)采樣點(diǎn)的二值化處理時(shí)作為判斷標(biāo)準(zhǔn)而設(shè)置的；在sb的計(jì)算步驟中，將tn時(shí)刻所獲得的全景圖像按采樣點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的像素加工成采樣點(diǎn)圖像，在采樣點(diǎn)圖像上的采樣點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的各像素的灰度值是以8位數(shù)據(jù)表示的；在sc的計(jì)算步驟中，計(jì)算基準(zhǔn)灰度圖像與所述的采樣點(diǎn)圖像之間的差值，得到兩幅圖像的差分圖像；在sd的計(jì)算步驟中，進(jìn)行基準(zhǔn)灰度圖像的背景建模，用公式(來不斷更新tn時(shí)刻的基準(zhǔn)灰度圖像bn得到tn+ι時(shí)刻的基準(zhǔn)灰度圖像bn+1βη+ι=βη+φx(xn-bn)(2)式中，xnstη時(shí)刻的采樣圖像中的各采樣點(diǎn)的灰度值，bn*tη時(shí)刻的基準(zhǔn)灰度圖像的各采樣點(diǎn)的灰度值，βη+1為tn+1時(shí)刻的基準(zhǔn)灰度圖像的各采樣點(diǎn)的灰度值，φ為一數(shù)值很小的系數(shù)；在計(jì)算時(shí)，首先計(jì)算車位內(nèi)各采樣點(diǎn)的(xn-bn)值，然后在取其值的絕對(duì)值|χη_βη|，如果該絕對(duì)值ixn-bni大于規(guī)定的閾值τη2同時(shí)該采樣點(diǎn)的bn值與該采樣點(diǎn)最近的非存在采樣點(diǎn)的灰度值的絕對(duì)值小于規(guī)定的閾值τη3，就判定為有前景對(duì)象進(jìn)入到該采樣點(diǎn)上，這時(shí)該采樣點(diǎn)的更新就以與該采樣點(diǎn)最近的非存在采樣點(diǎn)的灰度值作為βη+1；其余采樣點(diǎn)的背景建模均按公式(進(jìn)行更新處理；在％和sf計(jì)算步驟中，用在μ步驟中所設(shè)定的各閾值thl進(jìn)行二值化處理，所有采樣點(diǎn)將分為「0」或者「1」兩種狀態(tài)，「1」的表示該采樣點(diǎn)上有前景對(duì)象存在，「0」的表示該采樣點(diǎn)上不存在前景對(duì)象；在sg的計(jì)算步驟中，采用車輛模型來消除這些采樣點(diǎn)的誤判定；具體算法是在存在采樣點(diǎn)的周圍有一個(gè)非存在采樣點(diǎn)的情況，根據(jù)車輛模型將該非存在采樣點(diǎn)作為誤判定，將該非存在采樣點(diǎn)修正為存在采樣點(diǎn)；在周圍沒有存在采樣點(diǎn)的情況下有一個(gè)存在采樣點(diǎn)；所述的存在采樣點(diǎn)表示在停車位的采樣點(diǎn)上存在著前景對(duì)象的情況，所述的非存在采樣點(diǎn)表示在停車位的采樣點(diǎn)上沒有存在著前景對(duì)象的情況；在si的計(jì)算步驟中，根據(jù)上述的sg的計(jì)算步驟中所得到某個(gè)車位上的存在采樣點(diǎn)數(shù)目與車位中所有采樣點(diǎn)數(shù)目的比來判斷該車位是否被占用，計(jì)算方法如公式(3)所示，rate=(tec/tc)x100(3)式中，tec為在某個(gè)停車位內(nèi)的存在采樣點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)值，tc為在某個(gè)停車位內(nèi)的所有采樣點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)值，rate為某個(gè)停車位內(nèi)的空間占用比例；如果計(jì)算值rate大于等于閾值th4，判定為該車位被車輛占用。

基于微機(jī)視覺的路邊停車位檢測(cè)裝置，全景視覺傳感器的采用圓弧鏡面，所述攝像機(jī)到圓弧鏡面的距離為f，攝像機(jī)視場(chǎng)范圍為wxr，全景視覺傳感器安裝高度為h，沿道路方向上的視覺長(zhǎng)度為l，圓弧鏡面的曲率半徑為w，圓弧的中心角為60°，圓弧鏡面的弧長(zhǎng)為jixw/3，ε為圓弧鏡面在側(cè)視圖上與水平面的夾角，π為攝像機(jī)與立桿之間的夾角。

基于計(jì)算機(jī)視覺的路邊停車位檢測(cè)裝置，虛擬車位的命名方式所有停車位用一組數(shù)組表示，psix(η),η以面對(duì)全景視覺傳感器的攝像方向從左到右以110順序排列，psi表示在該道路上從左到右第i個(gè)全景視覺傳感器，x的選項(xiàng)只有兩個(gè)，n和a，其中n表示靠近全景視覺傳感器的道路側(cè)，a表示遠(yuǎn)離全景視覺傳感器的道路側(cè)。

基于微機(jī)視覺的路邊停車位檢測(cè)裝置，停車位狀態(tài)信息發(fā)布模塊中，將停車場(chǎng)所內(nèi)的所有停車位狀態(tài)發(fā)送給停車收費(fèi)管理系統(tǒng)，所述的停車收費(fèi)管理系統(tǒng)根據(jù)某一輛車占據(jù)的車位時(shí)間進(jìn)行計(jì)費(fèi)?；谟?jì)算機(jī)視覺的路邊停車位檢測(cè)裝置，停車誘導(dǎo)裝置為道路交通誘導(dǎo)顯示牌?；谟?jì)算機(jī)視覺的路邊停車位檢測(cè)裝置，停車誘導(dǎo)裝置為智能交通的網(wǎng)頁，用戶可以瀏覽網(wǎng)頁的方式了解某地區(qū)某道路上停車位的占用情況?；谟?jì)算機(jī)視覺的路邊停車位檢測(cè)裝置，停車誘導(dǎo)裝置為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的各種服務(wù)單元，用戶通過短信方式實(shí)時(shí)了解某地區(qū)某道路上停車位的占用情況。