基于Python的智能停车系统设计-王珅.pdf

《基于Python的智能停车系统设计》是一篇关于利用Python编程语言设计智能停车系统的论文，作者王珅探讨了如何构建一个高效、人性化的停车解决方案。该系统主要针对当前城市停车难、找车难的问题，旨在提高停车场的利用率和用户体验。 文章首先介绍了系统的基本理念，即通过车牌识别技术和最优停车位选择算法，减少驾驶者寻找停车位的时间。车辆进入停车场时，通过基于高斯模糊和卷积神经网络的车牌扫描程序识别车牌，存储相关信息。系统根据最优路径规划算法，引导驾驶员前往最近的空闲停车位，同时通过场内的电子显示屏提供实时的停车指引。 在系统设计上，文章提到了智能停车系统由车牌识别、停车指引、寻车定位、车费结算等软件程序构成，硬件则包括摄像头、电子显示屏和压力传感器等。系统通过无线传输连接各个硬件组件，提供无缝的交互体验。特别强调了Python语言在系统开发中的优势，如易学、解释性强和良好的可扩展性，使得系统开发和维护更为简便。 在工作流程方面，车辆进入停车场前，外部显示屏会显示剩余车位信息。车辆进入时，压力传感器启动摄像系统，捕获车牌图像，车牌识别程序处理图像并存储车牌信息。系统根据停车场内空位情况，指导驾驶员驶向合适的停车区域。离开时，用户可通过输入车牌号找到车辆位置，并在出口自动结算费用。 此外，文章还讨论了停车场区域管理的概念，将相邻停车位划分为多个区域，当停车位充足时，优先分配无车辆驶出的区域，以优化停车和驶出过程，提高整体效率。 论文引用了其他研究，如利用道闸、红外传感器、超声波传感器等不同技术方案，对比分析了本文提出的基于Python的智能停车系统在泊车定位和用户体验上的创新之处。系统不仅能够快速识别车牌，还具备引导停车、寻车和自动计费等功能，体现了智能化和人性化的特点。 该智能停车系统借助Python的灵活性和物联网技术，实现了停车流程的自动化和优化，对于解决城市停车问题提供了新的思路。