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    基于A*算法的智慧停車場(chǎng)設(shè)計(jì)

    2022-09-14 15:27:34裴俊艷吳景前楊陽(yáng)李培碩
    電子制作 2022年17期
    關(guān)鍵詞:高電平車牌車位

    裴俊艷,吳景前,楊陽(yáng),李培碩

    (中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 徐海學(xué)院,江蘇徐州,221000)

    0 引言

    隨著近年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,居民的收入水平持續(xù)提高,汽車開始成為居民家庭的標(biāo)配,汽車保有量大幅上升。根據(jù)智研咨詢發(fā)布的《2020-2026年中國(guó)智慧停車行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)狀及投資商機(jī)預(yù)測(cè)報(bào)告》的數(shù)據(jù)顯示,國(guó)內(nèi)停車設(shè)施建設(shè)速度遠(yuǎn)滯后于汽車保有量的增長(zhǎng)速度,停車位供給缺口巨大。除此之外,傳統(tǒng)停車行業(yè)的管理方式也相對(duì)落后,存在諸多痛點(diǎn),困擾著交管部門、車場(chǎng)運(yùn)營(yíng)者與私人車主。資源錯(cuò)配問題導(dǎo)致了城市車位使用率低下,也進(jìn)一步加深了城市停車難的困境。為了緩解日益嚴(yán)重的城市停車難題,近年來(lái)我國(guó)政府持續(xù)出臺(tái)相關(guān)政策,支持停車產(chǎn)業(yè)發(fā)展,因此智慧停車場(chǎng)在中國(guó)具有巨大的市場(chǎng)需求。盡管市面上已存在一些智慧停車場(chǎng)的方案,但是主要集中在計(jì)時(shí)計(jì)費(fèi)和移動(dòng)支付方面,對(duì)于路徑規(guī)劃、車位引導(dǎo)方面有明顯不足。另外因成本原因,智慧停車場(chǎng)普及率過(guò)低,不同的停車場(chǎng)規(guī)劃方案也對(duì)智慧停車場(chǎng)的適用性提出了較高要求。

    1 設(shè)計(jì)簡(jiǎn)介

    (1)研究的目標(biāo)

    本設(shè)計(jì)計(jì)劃采用圖像識(shí)別與處理技術(shù)采集車輛信息,與上位機(jī)的數(shù)據(jù)庫(kù)信息進(jìn)行交互,通過(guò)A*算法的改進(jìn)算法分析出合理、高效的停車方案和行駛路徑,并通過(guò)電子引導(dǎo)方式幫助車主停好車,利用硬件平臺(tái)與軟件環(huán)境相互交叉合作共同實(shí)現(xiàn)一套完備的智慧停車系統(tǒng)。

    (2)主要內(nèi)容

    在車輛進(jìn)入停車場(chǎng)時(shí),閘口處利用圖像處理技術(shù)對(duì)車牌進(jìn)行掃描、識(shí)別,并將相關(guān)數(shù)據(jù)上傳至上位機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)。與此同時(shí),利用A*優(yōu)化算法為當(dāng)前車輛提供最優(yōu)的停車位,并規(guī)劃出合理的停車路線。當(dāng)車輛按照歸劃路線行駛時(shí),在停車場(chǎng)內(nèi)關(guān)鍵路口對(duì)車主進(jìn)行路徑引導(dǎo)。當(dāng)車輛進(jìn)入車位后,利用圖像識(shí)別或超聲波探測(cè)技術(shù)判斷其是否停車規(guī)范,并對(duì)車主發(fā)出提醒。停車成功后系統(tǒng)會(huì)記錄當(dāng)前狀態(tài)并更新停車場(chǎng)狀態(tài)(見圖1)。

    圖1 智慧停車系統(tǒng)流程圖

    2 OpenCV車牌識(shí)別系統(tǒng)

    (1)圖片灰度化與二值化

    在車牌識(shí)別系統(tǒng)中,通常會(huì)將圖片進(jìn)行灰度化處理,即將所獲取彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像,上述過(guò)程就稱為圖像的灰度化?;叶然脑硎?,彩色圖像中R、G、B三個(gè)分量的值決定了具體的像素點(diǎn),一個(gè)像素點(diǎn)通??梢杂谐汕先f(wàn)種顏色,而灰度圖像是一種特殊的彩色圖像,不同之處在于R、G、B三個(gè)分量的具體值是一樣的,且圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的變化區(qū)間是0~255,在保留圖像特征和輪廓的基礎(chǔ)上,灰度圖像仍然可以反應(yīng)整幅圖像的完整特征。這樣便為實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中簡(jiǎn)化了運(yùn)算量。二值化是對(duì)于已經(jīng)灰度化的圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)逐個(gè)進(jìn)行閾值計(jì)算,它的閾值是由像素周圍點(diǎn)局部的灰度特性和像素灰度值來(lái)確定的。局部閾值法就是通過(guò)計(jì)算圖像的每個(gè)像素灰度級(jí),保存圖像的詳細(xì)信息。二值化算法描述如圖2所示。

    圖2 圖片二值化處理

    (2)Canny邊緣檢測(cè)

    Canny邊緣檢測(cè)是從不同的視覺對(duì)象中提取有用的結(jié)構(gòu)信息從而大幅度的減少需要處理的數(shù)據(jù)量,目前Canny邊緣檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)之中。Canny邊緣檢測(cè)技術(shù)包絡(luò)要盡可能多的捕捉圖像中的邊緣,捕捉到的邊緣精確定位在真實(shí)邊緣的中心,并要求對(duì)于給定的邊緣只能被標(biāo)記一次。首先通過(guò)高斯濾波器使圖像平滑,濾除噪聲,其次計(jì)算像素點(diǎn)的梯度強(qiáng)度和方向,應(yīng)用非極大值抑制消除邊緣檢測(cè)帶來(lái)的散雜影響,最后抑制孤立的弱邊緣。

    (3)車牌位置定位與識(shí)別

    經(jīng)過(guò)二值化的圖片,車牌字符與車牌底色形成強(qiáng)烈的對(duì)比,字符集中于一塊長(zhǎng)方形區(qū)域,具有寬高成一點(diǎn)的比例。車牌區(qū)域的像素值會(huì)變化頻繁,總數(shù)會(huì)大于一個(gè)定值,這時(shí)就可以將這個(gè)值作為判斷車牌區(qū)域的一個(gè)依據(jù)。車牌的水平區(qū)域,最高行與最低行的差值即為車牌在圖像中的高度。在水平區(qū)域內(nèi)選擇任意一行,用L長(zhǎng)的窗口橫向移動(dòng),統(tǒng)計(jì)窗口中相鄰像素0,1的跳變次數(shù)并存入數(shù)組中。若窗口移動(dòng)到車牌的垂直區(qū)域時(shí),窗口內(nèi)的跳變次數(shù)應(yīng)該最大。所以在數(shù)組中找到最大值,最大值對(duì)應(yīng)的區(qū)域即為車牌的垂直區(qū)域。

    字符識(shí)別是車牌識(shí)別中重要的組成部分,字符識(shí)別的基本思路是匹配度判斷。待識(shí)別字符特征與預(yù)先存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中的標(biāo)準(zhǔn)字符模式表達(dá)形式的集合逐個(gè)進(jìn)行匹配,找出最接近輸入字符模式的表達(dá)形式,該表達(dá)形式對(duì)應(yīng)的字就是識(shí)別結(jié)果。標(biāo)準(zhǔn)字模的設(shè)計(jì)采用深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)卷積網(wǎng)路,將大量的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、測(cè)試集進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。根據(jù)我國(guó)車牌標(biāo)磚,三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含:漢字網(wǎng)絡(luò)、字母網(wǎng)絡(luò)、字母數(shù)字網(wǎng)絡(luò)。

    3 停車場(chǎng)功能設(shè)計(jì)

    ■ 3.1 停車場(chǎng)系統(tǒng)框圖

    停車場(chǎng)系統(tǒng)框圖如圖3所示。

    圖3 停車場(chǎng)系統(tǒng)框圖

    ■ 3.2 模塊簡(jiǎn)介

    (1)閘門開關(guān)

    該部分設(shè)計(jì)由STM32F013作為主控芯片,配合3.3V高電平觸發(fā)繼電器控制閘門開關(guān)。在圖像處理階段獲取車牌信息后,將車輛信息發(fā)送到單片機(jī),單片機(jī)檢測(cè)到車輛信號(hào)就意味著有車輛駛?cè)?,此時(shí)會(huì)給連接繼電器的GPIO口一個(gè)高電平信號(hào),使閘門電路聯(lián)通,并設(shè)置一定時(shí)長(zhǎng)的延時(shí),確保車輛已經(jīng)駛?cè)胪\噲?chǎng)內(nèi)。隨后恢復(fù)GPIO口的低電平狀態(tài)等待下一次信號(hào)的到來(lái)。在實(shí)驗(yàn)研究階段利用有源蜂鳴器對(duì)閘門抬起與放下狀態(tài)進(jìn)行模擬,在實(shí)際操作時(shí)可選取高電壓的繼電器控制閘門開關(guān)。

    (2)路線指引

    路線指引基于A*(A-Star)算法規(guī)劃最優(yōu)停車路線,利用0.96寸OLED屏幕顯示最優(yōu)路徑信息,從而對(duì)用戶進(jìn)行路徑指引。A*(A-Star)算法是一種在靜態(tài)路網(wǎng)中求解最短路徑最有效的直接搜索方法。表達(dá)公式為f*(n)=g*(n)+h*(n)。其中,f*(n)是從初始狀態(tài)經(jīng)由狀態(tài)n到目標(biāo)狀態(tài)的最小代價(jià)估計(jì),g*(n) 是在狀態(tài)空間中從初始狀態(tài)到狀態(tài)n的最小代價(jià),h*(n) 是從狀態(tài)n到目標(biāo)狀態(tài)的路徑的最小估計(jì)代價(jià)。對(duì)路徑進(jìn)行搜索時(shí),需要?jiǎng)?chuàng)建兩個(gè)表,表一中保存所有已經(jīng)生成但是沒有被考察到的節(jié)點(diǎn),表二中保存已經(jīng)被訪問過(guò)的節(jié)點(diǎn),計(jì)算起點(diǎn)h*(n)的值放入表一中,經(jīng)過(guò)C語(yǔ)言程序里的判斷和循環(huán)語(yǔ)句不斷更新表一里f*(n)的值并對(duì)其進(jìn)行排序,即從終點(diǎn)開始,每一個(gè)節(jié)點(diǎn)沿著父節(jié)點(diǎn)移動(dòng)直到起點(diǎn)形成的路徑取倒序就是所獲取的最優(yōu)路徑。

    圖4 最優(yōu)路徑關(guān)鍵算法

    (3)停車檢測(cè)

    停車檢測(cè)是針對(duì)停車場(chǎng)因停車不規(guī)范而導(dǎo)致的停車位利用率低下問題所設(shè)計(jì)研究的。在用戶到達(dá)停車位時(shí),該系統(tǒng)利用超聲波模塊測(cè)量車身與車位邊界的距離,從而判斷該車位用戶是否停車規(guī)范。超聲波傳感器采用的是HCSR04,具有VCC、GND、Trig、Echo四個(gè)引腳,其使用方法為:將Trig 設(shè)置為高電平并保持至少10μs,傳感器將發(fā)出 8 個(gè)脈沖的聲波。對(duì)于聲波產(chǎn)生回聲所需的整個(gè)時(shí)間內(nèi), Echo 要設(shè)為高電平。該高電平維持時(shí)間即是聲波經(jīng)過(guò)的時(shí)間,則可計(jì)算障礙物的距離。測(cè)量Echo 為高電平的時(shí)間是利用STM32的通用定時(shí)器進(jìn)行輸入捕獲,測(cè)量得到的高電平時(shí)間通過(guò)公式:距離 = Thigh×340/2 (m) ,其中Thigh單位為秒(s), 340米/秒(m/s)為聲速。在停車合格的時(shí)指示屏顯示停車完成信息,并回傳車位信息,然后在算法中將該車位位置設(shè)置為障礙物,并將程序里記錄車位數(shù)變量的值減一,以提醒后來(lái)用戶是否有空余車位,減少排隊(duì)等候時(shí)間。同時(shí)在用戶將車駛出時(shí),釋放被標(biāo)志的障礙物,獲得障礙物標(biāo)志時(shí)間,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的收費(fèi)管理。

    4 移動(dòng)數(shù)據(jù)端設(shè)計(jì)

    ■ 4.1 移動(dòng)數(shù)據(jù)端系統(tǒng)框圖

    移動(dòng)數(shù)據(jù)端系統(tǒng)框圖如圖5所示。

    圖5 移動(dòng)數(shù)據(jù)端系統(tǒng)框圖

    ■ 4.2 模塊簡(jiǎn)介

    (1)微信小程序

    智慧停車場(chǎng)系統(tǒng)移動(dòng)端的設(shè)計(jì)可以很大程度上減少硬件手持設(shè)備的開銷,將手機(jī)作為數(shù)據(jù)顯示、路徑指引的工具,可以很大程度上提高用戶的使用的便捷程度。本次移動(dòng)數(shù)據(jù)端將微信小程序作為交互平臺(tái),微信小程序是一種不用下載就可以使用的應(yīng)用,也是一種創(chuàng)新,經(jīng)過(guò)將近兩年的發(fā)展,已經(jīng)構(gòu)造了新的微信小程序開發(fā)環(huán)境和開發(fā)者生態(tài),目前已經(jīng)有超過(guò)150萬(wàn)的開發(fā)者加入到了微信小程序的開發(fā),小程序使用的是JS編程語(yǔ)言,有成熟的框架、組件等工具,開發(fā)周期更短、流程更簡(jiǎn)單,只需要一個(gè)開發(fā)版本,即可跨平臺(tái)運(yùn)行在Android和iOS上;非常適合低頻簡(jiǎn)單的應(yīng)用程序;大小不到1MB,無(wú)需下載加載且速度極快;支持多級(jí)緩存,查詢獲取信息的效率更高。主要用到的文件有視圖層和邏輯層,視圖層是用來(lái)顯示頁(yè)面的制作效果,用作人機(jī)交互的界面,可以通過(guò)WXML來(lái)設(shè)計(jì)頁(yè)面效果。邏輯層用來(lái)處理頁(yè)面之間傳遞的數(shù)據(jù)、參數(shù),涉及到一些組件,處理內(nèi)部的數(shù)據(jù)交互,可以通過(guò)js文件來(lái)實(shí)現(xiàn)邏輯功能。部分頁(yè)面如圖6~7所示。

    圖6 上傳OneNet數(shù)據(jù)

    圖7 獲取OneNet數(shù)據(jù)

    系統(tǒng)根據(jù)傳感器上傳的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新車位狀態(tài),在小程序可查看當(dāng)前剩余車位數(shù)量、當(dāng)前場(chǎng)內(nèi)排隊(duì)數(shù)量以及等待時(shí)長(zhǎng),如圖8~9所示。

    圖8 用戶登錄界面

    圖9 車位狀態(tài)顯示界面

    (2)MQTT通信協(xié)議

    數(shù)據(jù)傳輸使用MQTT通信協(xié)議,將單片機(jī)采集到的數(shù)據(jù)用ATK-ESP8266 WIFI模塊發(fā)送到MQTT服務(wù)器,微信小程序通過(guò)訂閱服務(wù)器轉(zhuǎn)發(fā)路徑來(lái)獲取單片機(jī)的數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)單片機(jī)到小程序的數(shù)據(jù)傳輸。MQTT服務(wù)器可以自建或者租用網(wǎng)絡(luò)上一些開源的已經(jīng)建設(shè)好的服務(wù)器申請(qǐng)?zhí)砑釉O(shè)備。MQTT服務(wù)器通過(guò)設(shè)備號(hào)、密碼、端口號(hào)以及mqtt:ws地址與微信小程序進(jìn)行聯(lián)接、相互通信,MQTT服務(wù)器起著中間橋梁的作用,聯(lián)系著下位機(jī)與上位機(jī),進(jìn)行客戶端與服務(wù)器端的通信。MQTTBox軟件是一個(gè)帶有可視化界面的MQTT客戶端工具。該軟件具有很多優(yōu)良特性:支持創(chuàng)建連接到相同或不同MQTT代理的多個(gè)并發(fā)MQTT客戶端、支持TCP,SSL/TLS,Web套接字和安全的Web套接字、支持創(chuàng)建具有多種連接設(shè)置的MQTT客戶端。

    通信部分采用ESP8166WiFi模塊,該模塊目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)智能家居領(lǐng)域。本次設(shè)計(jì)便利用這一模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,首先將單片機(jī)采集到的數(shù)據(jù)用ATK-ESP8266 WiFi模塊發(fā)送到MQTT服務(wù)器,微信小程序通過(guò)訂閱服務(wù)器轉(zhuǎn)發(fā)路徑來(lái)獲取單片機(jī)的數(shù)據(jù),最終實(shí)現(xiàn)單片機(jī)到小程序的數(shù)據(jù)傳輸。

    5 總結(jié)

    此次智慧停車場(chǎng)的設(shè)計(jì),采用出入識(shí)別系統(tǒng)都連接到一個(gè)系統(tǒng)后臺(tái),用戶可以通過(guò)小程序到這個(gè)系統(tǒng)查看所有停車場(chǎng)信息,提示用戶是否有車位,進(jìn)入停車場(chǎng)后小程序可以自動(dòng)結(jié)算費(fèi)用,付費(fèi)成功即可離開。在物聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展與現(xiàn)代城市停車位一位難求的狀況之下,本設(shè)計(jì)可以很好的解決都市停車難效率低的問題,具有良好的市場(chǎng)發(fā)展前景。同時(shí)在一些突發(fā)事件需要提升改進(jìn),如在車主沒有按照規(guī)劃路徑行駛或停車的情況下,需要設(shè)有動(dòng)態(tài)靈活的實(shí)時(shí)解決方案,確保先前的錯(cuò)誤停車不會(huì)影響后續(xù)到達(dá)停車場(chǎng)車輛的秩序,存在的問題在后續(xù)的算法設(shè)計(jì)中有待進(jìn)行多方面研究與考察。同時(shí)在生活中進(jìn)行大量的實(shí)地考察不斷完善最優(yōu)路徑規(guī)劃時(shí)應(yīng)該注意的多方面綜合因素,切實(shí)考慮用戶的實(shí)際需求。

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