摘要：近年来，随着城市化进程的加快和人民生活水平的提高，车辆的增多导致停车难问题日益严重，传统的停车场管理方式已经无法满足现代城市的需求。该系统通过摄像头实时采集停车场信息，并结合基于卷积神经网络(CNN)的深度学习模型进行车位占用、空闲的识别，能够实时更新停车场的空闲车位信息。此外，系统还提供空车位预订、路线导航等功能，以及与自动驾驶系统的数据对接，将极大地提高停车场的运行效率和用户体验。
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1安文政,徐豪杰,王文涛,等.基于深度学习的智能停车场系统设计与实现J.长江信息通信,2025,38(03):130-132+143.DOI:10.20153/j.issn.2096-9759.2025.03.038.
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在现代城市中，停车难问题已经成为影响城市交通和居民生活的重要因素之一。传统的停车场，依靠对车辆出入计数实现空车位数量的计算，但是仍然需要司机驾车寻找车位，有时需要驾车转遍整个停车场才能找到空车位，寻位效率低下，司机体验差、不利于节能减排。一些信息化程度较高的停车场，通过安装车位状态检测传感器、车位摄像头等方式进行空车位检测，但这种方式费用高，安装周期长，除非停车场管理方有雄厚财力，一般不能接受高昂的改造成本。
随着人工智能技术的发展，特别是深度学习技术在图像识别领域的突破，使得智能停车场系统的开发成为可能。本文将介绍一种基于深度学习的智能停车场系统，重点讨论其在空车位寻找中的应用。
1 系统概述
智能停车场系统通过安装在停车场各个角落的摄像头实现无覆盖、实时监控停车位的状态。系统利用深度学习算法对摄像头捕捉到的图像进行处理，识别出车位的占用和空闲状态。通过多个摄像头的联合计算，系统能够实时更新整个停车场的车位空闲情况，并在停车场入口通过显示屏（可配合摄像头）、小程序二维码等方式展示空车位信息（包括空闲车位数量、位置分布及展示图等）。此外，系统还提供车辆入场时的路线导航服务，帮助驾驶员快速找到最近的空车位（见图1）。该系统核心算法在作者所在的单位进行了实施验证，有效的缓解了停车效率低、不好找车位问题，取得了很好的效果。
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