基于嵌入式车牌识别的智能车位锁的制作方法

本实用新型涉及物联网智能交通领域，具体涉及一种基于嵌入式车牌识别的智能车位锁。

背景技术：

随着我国城市现代化进程的飞速发展，居民的生活水平逐步提高，汽车已逐渐成为人们日常生活中必不可少的交通工具，其保有量也逐渐增加，停车难的问题日趋严重，“抢车位”的争夺战愈演愈烈。为解决停车难、抢占车位等问题，车位锁一直是一个较为文明的解决方法。

现有的车位锁主要分为两种：手动车位锁和遥控车位锁。手动车位锁是指利用机械原理，实现手动钥匙开启车位锁。它依靠人工操作实现翻转臂的升降，停车前驾驶人员需要下车手动开锁降下车位锁翻转臂，车辆离开后还需要手动升起车位锁，这样不但存在耽误时间、使用不便和自动化程度低等缺点，而且在车主下车操作车位锁期间容易因车辆占道而造成出入拥堵等问题。随后出现了遥控车位锁，是一种用手持遥控器进行升降控制的自动化装置。这种车位锁也需要车主每次停车前和离开车位时进行遥控操作，不够自动化和智能化。

技术实现要素：

本实用新型要解决的技术问题在于，针对上述目前车位锁存在的自动化程度低、使用不便的技术缺陷，提供了一种能自动识别车辆身份并自动开锁的基于嵌入式车牌识别的智能车位锁来解决上述问题。

基于嵌入式车牌识别的智能车位锁，其特征在于，智能车位锁2包括WiFi模块21、视频传感器22、嵌入式车牌识别系统23、无线传感器24以及车位锁控制模块25，嵌入式车牌识别系统23与WiFi模块21、视频传感器22、车位锁控制模块25分别相连，无线传感器24连接到车位锁控制模块25。

进一步的，还有用于设置智能车位锁的移动终端1，所述移动终端1通过无线网络与智能车位锁2通信，所述移动终端1设置有添加、删除、显示车主车牌号和显示车位状态的功能。

进一步的，所述的WiFi模块21用于通过局域网Socket通信连接所述移动终端1和智能车位锁2。

进一步的，所述视频传感器22采用摄像头，用于检测到车辆进入车位时对该车辆车牌进行拍摄采集车牌图像。

进一步的，所述嵌入式车牌识别系统23包括图像处理模块231、存储模块232和匹配模块233，匹配模块233分别与图像处理模块231和存储模块232连接，匹配模块233还与车位锁控制模块25连接；所述图像处理模块231用于在所述视频传感器22采集到车牌图像后，将所述车牌图像加载并进行车牌识别，识别出车牌字符数据并传输到匹配模块233；存储模块232用于存储通过移动终端1预先添加的车牌号字符数据；匹配模块233用于将从图像处理模块231接收到的车牌字符数据与存储模块232中存储的预先添加的车牌号字符数据进行匹配。

进一步的，所述图像处理模块231包括车牌定位、字符分割和字符识别三个部分，采用基于纹理特征和支持向量机相结合的车牌定位算法实现车牌区域的准确定位；在定位出车牌区域后使用获取字符轮廓的方式进行字符分割；最后使用神经网络方法实现字符识别。

进一步的，所述无线传感器24用于检测停车位上是否存在车辆。

进一步的，所述车位锁控制模块25用于控制车位锁摇臂的升降，车位锁控制模块25连接到嵌入式车牌识别系统23的匹配模块233，在所述嵌入式车牌识别系统23识别车牌号并匹配成功后，向所述车位锁控制模块25发送开锁指令，摇臂降落开锁；车位锁控制模块25还连接到无线传感器24，在所述无线传感器24检测到停车位无车时，向所述控制模块发送关锁指令，摇臂降落关锁。

与现有技术相比，本实用新型的有益效果是：本实用新型应用车牌识别技术，实现自动识别车辆，车来所开、车走锁闭功能；本实用新型在WiFi局域网下，通过用户终端手机APP添加车牌号进智能车位锁2的嵌入式车牌识别系统23，实现了对车位的监管功能，本实用新型提供的基于车牌识别的智能车位锁2具有实时性高、成本低的优点。

附图说明

图1为本实用新型基于嵌入式车牌识别的智能车位锁的结构示意图；

图2为本实用新型基于嵌入式基于车牌识别的智能车位锁的流程图；

图3为嵌入式车牌识别系统进行车牌识别的流程图；

图4为图像处理模块进行车牌定位的的流程图；

图5为图像处理模块进行字符分割的流程图；

图6为图像处理模块进行字符识别的流程图。

具体实施方式

为使本实用新型的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本实用新型实施方式作进一步地描述。

请参阅图1，本实用新型基于嵌入式车牌识别的智能车位锁，智能车位锁2包括WiFi模块21、视频传感器22、嵌入式车牌识别系统23、无线传感器24以及车位锁控制模块25，嵌入式车牌识别系统23与WiFi模块21、视频传感器22、车位锁控制模块25分别相连，无线传感器24连接到车位锁控制模块25。还有一个用于设置智能车位锁、显示车位状态以及添加、删除车牌号的移动终端1。WiFi模块21用于通过局域网Socket通信连接移动终端1和智能车位锁2，视频传感器22用于检测车辆并对车牌图像进行抓拍采集，嵌入式车牌识别系统23包括图像处理模块231、存储模块232、匹配模块233，匹配模块233分别与图像处理模块231和存储模块232连接，匹配模块233还与车位锁控制模块25连接。在视频传感器22抓拍到车牌图像后，将其加载到图像处理模块231进行车牌识别，识别出的车牌字符保存在匹配模块233，与存储模块232的车牌号进行匹配，匹配成功后向控制车位锁模块发送开锁指令进行开锁，无线传感器24用于对停车位上是否有车进行检测，当检测到无车时，向控制车位锁模块发送关锁指令进行关锁；匹配模块233还能够向移动终端1发送消息反馈车位状态，在移动终端1界面上显示车位状态和车牌号。

具体的，本实用新型基于嵌入式车牌识别的智能车位锁在使用时，用户预先在移动终端1中添加自己的车牌号，此时移动终端1会通过无线网络与智能车位锁2通信，车牌号在经过信号传输后存储在嵌入式车牌识别系统23中的存储模块232中。智能车位锁2安装在通用车位上，当车辆要驶入车位时，视频传感器22抓拍车牌图像并加载到嵌入式车牌识别系统23中的图像处理模块231进行图像处理识别出车牌号，与存储模块232中存储的车牌号进行匹配，在匹配模块233中进行两个车牌号的比对，若匹配成功则发送开锁指令给车位锁控制模块25，摇臂升起自动开锁，同时匹配模块233通过WiFi通信反馈车位状态信息至移动终端1，在移动终端1上显示“车位已使用”以及匹配成功的车牌号，若匹配失败则不发送开锁指令；当无线传感器24检测到停在车位上的车辆离开或停车位无车时，向车位锁控制模块25发送关锁指令，摇臂降落关锁，同时匹配模块233通过WiFi通信反馈车位状态信息至移动终端1，在在移动终端1上显示“车位已空出”。若需要改变预设车牌号，用户可在移动终端1上删除已添加的车牌号，并重新添加新的车牌号。

请参阅图2，本实用新型提供的基于嵌入式车牌识别的智能车位锁的工作流程图，包括以下步骤：

步骤S1：通过移动终端1添加车牌号存储到智能车位锁2；

步骤S2：视频传感器22抓拍车牌；

步骤S3：嵌入式车牌识别系统23进行车牌识别；

步骤S4：识别结果与存储字符匹配；

步骤S5：发送指令给控制车位锁模块开锁；

步骤S6：反馈车位状态显示在移动终端。

请参阅图3，为图2中的步骤S3的嵌入式车牌识别系统23中的图像处理模块231的工作流程图，包括以下步骤：

步骤S31：载入车牌图像；

步骤S32：车牌定位，它是指从抓拍的车牌图像能准确定位出车牌区域，观察到车身背景为横向纹理，而车牌字符为纵向纹理，这里从纹理特征入手，采用基于边缘检测和支持向量机相结合的车牌定位算法；

步骤S33：字符分割，它是指将车牌定位后的一个包含很多字符的图像分割成一个一个的字符图像，这里从字符的轮廓入手，对每个字符取轮廓再找此字符的外接矩形进行剪裁分割。

步骤S34：字符识别，它是指将单个的字符图像经过处理得到真的字符。基于神经网络的字符识别算法识别字符速度快，具有鲁棒性，因此采用此方法，通过训练神经网络来对字符图像进行识别，完成车牌号码的识别。

步骤S35：保存字符。

参阅图4，为图3中的步骤S32车牌定位的流程图，包括以下步骤：

步骤S321：载入图像，利用OpenCV中的imread()函数来读取图像；

步骤S322：灰度变换，用函数cvtColor()对图像进行灰度化增加图像对比度；

步骤S323：均值滤波，用blur()函数进行均值滤波去除孤立噪点，使图像变得平滑；

步骤S324：垂直检测，利用Sobel()函数进行图像边缘检测，检测均值滤波结果中的纵向纹理；

步骤S325：形态变换，利用morphologyEx()函数进行形态学闭运算连通形态核内区域；

步骤S326：漫水填充，由于车牌具有相同背景底色，可以利用这个特征来漫水填充颜色相同的区域，便于接下来对图像的裁剪；

步骤S327：剪裁图片，根据车牌高宽比进行轮廓剪裁；

步骤S328：保存图像。

请参阅图5，为图3中的步骤S33字符分割的流程图，包括以下步骤：

步骤S331：载入图像，用imread()函数载入车牌定位后的图像；

步骤S332：二值变换，使用threshold()函数进行二进制阈值化，这里选的阈值为200，将大于该阈值的像素点的灰度值变为255，小于该阈值的像素点的灰度值变为0；

步骤S333：获取轮廓，使用findContours()函数获取字符轮廓；

步骤S334：剪裁轮廓，按字符的宽高比进行轮廓裁剪；

步骤S335：保存图像。

请参阅图6，为图3中的步骤S34字符识别的流程图，包括以下步骤：

步骤S341：设置数据，其作用是为了提取字符特征，把字符图像的水平投影直方图和垂直投影直方图，以及20×20像素的低分辨率图像作为特征，用于神经网络的训练和识别；

步骤S342：学习模型，其作用是为了获取对字符进行识别的神经网络模型。使用三层神经网络，其中输入层节点数为字符特征一维向量的长度，隐藏层节点数为20个，输出层节点数为44个，分别为10个阿拉伯数字、24个英文字符和10个汉字字符。激励函数为S型函数，α和β值分别为1。神经网络的学习算法为弹性反向传播算法。

步骤S343：保存模型，字符识别时直接用此模型进行神经网络训练；

步骤S344：测试模型，其作用是为了对学习模型时的参数进行调整，以提高识别率。

本实用新型的基于嵌入式车牌识别的智能车位锁，应用车牌识别技术，实现自动识别车辆，车来所开、车走锁闭功能；在WiFi局域网下，通过移动终端1添加车牌号进智能车位锁2的嵌入式车牌识别系统23，实现了对车位的监管功能，同时本实用新型提供的基于车牌识别的智能车位锁2具有实时性高、成本低的优点。

上面结合附图对本实用新型的实施例进行了描述，但是本实用新型并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本实用新型的启示下，在不脱离本实用新型宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本实用新型的保护之内。