基于OpenCV的车位实时检测系统分析马宁（苏州大学，江苏苏州215100）摘要：为了解决我国私家车数量不断增加，停车难的问题，基于OpenCV和卷积神经网络，使用霍夫变换等多种算法实现了对车位的检测与统计。通过多次测试表明，该系统准确率达90%以上，能够在一般设备上流畅运行，且能够实时显示数据，具有较好的适应性，能为停车场管理提供及时有效的分析数据，缓解停车难问题。关键词：OpenCV车位检测卷积神经网络停车难中图分类号：TP274文献标识码：A文章编号：2095-0748（2023）01-0082-031车位检测简介自改革开放以来，我国国民经济不断提高，公民可支配收入也不断提高，对普通家庭来说，汽车不再是遥不可及的奢侈品。越来越多的家庭购买了一辆汽车，条件好的家庭甚至更多。据调查，2003年，我国私家车拥有量不足600万辆；2014年超过1亿辆；2019年底，突破2亿辆，达到2.07亿辆。汽车的普及固然给民众生活带来了方便，也带来了堵车、停车难、环境污染等问题。当下许多小区、商场、景区都修建了停车场，大部分停车场都使用了自动化停车系统，但费用较高，受环境限制多，难以满足露天停车场的需求，且仍需要人工辅助管理；而一些资金不充裕、车位不充裕或者因环境限制不能安装自动化停车系统的停车场也需要及时统计车位信息，方便游客停车。另一方面，过去十年，我国私家车数量翻了一倍，停车场建设节奏却相对落后。据国家发改委估计：当前缺口已升至8000万个左右。加强停车场建设迫在眉睫，而另一方面，停车场建设费用过高，导致很多中小企业无力承担，其余社会资本也持观望态度，不愿加强投资。“不算利息，静态收回建设成本需30多年。”[1]其中自动化停车系统虽然不是最贵的部分，但若能减少开支，也将减少大量成本，加速停车场建设。因此针对以上需求，开发一种价格低廉、智能、受环境限制小、方便管理的车位实时监测系统迫在眉睫。2开发环境简介2.1Python3简介Python3是一种广泛使用的解释性语言，它提供了高效的高级函数功能以及简单强大的面向对象功能。python语言逻辑清晰，代码简洁，对中文有较好的支持，且内置了多种常用数据类型，拥有大量功能强大的第三方库，如Numpy、Pandas、OpenCV、Django等等。经过几代的更新与迭代，Python功能越来越完善。在2021年10月，语言流行指数排行榜Tiobe将Python加冕为最受欢迎的编程语言，是20年来首次将其置于Java、C等老牌编程语言之上，可见其火热程度。本文使用解释器版本为Python3.7，IDE为Py-ch...
