基于MobileNet的车位占用识别及智能停车引导策略研究

摘要：

为了解决高速公路服务区停车一位难求的问题,提供准确的车位信息和有效的停车入位引导,提出了基于MobileNet的车位占用识别及智能停车引导策略.在详细分析了高速公路服务区停车现状和剖析存在问题的基础上,提出了服务区智能停车引导分级策略,建立了基于AI视觉的车位识别技术路线.首先,以服务区场区内高位视频、低位视频为检测数据来源,采用轻量化的MobileNet分类模型对车位占用情况进行了分类和实时分析,以提供准确可靠的停车场场区内空余和占用车位数信息.然后,通过3级引导屏实现主线预告引导、入口总容量引导、分车型车位引导的3级停车引导,让出行者预先对服务区的车位占用情况有全面的了解.为验证智能停车引导分级策略的有效性,选择华北某高速公路服务区进行了实地验证.结果表明:基于MobileNet的车位占用识别模型,在白天光照充足的情况下识别准确率为98.0％,在夜间识别准确率为90.0％;车辆在高峰节假日因服务区拥堵等待导致的总行程时间减少约7％,与传统服务区停车场寻找车位时间相比,可节省20％～30％的寻位时间.因此,所提出的基于MobileNet的车位占用识别及智能停车引导策略,能够显著解决服务区的实际问题,最大限度满足公众出行停车需求,缓解高峰时段停车压力,提高服务区通行能力.

关键词：智能交通、智能停车引导、MobileNet、服务区、车位占用识别

所属期刊栏目：39

分类号：U495(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：中交集团交通强国建设试点子任务项目ZJJTQG-RW3-6-1

在线出版日期：2022-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：149-154