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基于MobileNet的车位占用识别及智能停车引导策略研究 被引量：3
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作者 顾思思 王淼 于加晴 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期149-154,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 智能交通 智能停车引导 MobileNet 服务区 车位占用识别
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