文献类型：期刊文章

作　　者：曾俊琪[1] 张足生[1] 张声健[1] 李文杰[1]

ZENG Junqi;ZHANG Zusheng;ZHANG Shengjian;LI Wenjie(School of Cyberspace Security,Dongguan University of Technology,Dongguan 523808,China)

机构地区：[1]东莞理工学院网络空间安全学院,广东东莞523808

出　　处：《东莞理工学院学报》

基　　金：国家自然科学基金面上项目(61872083);广东省普通高校重点领域专项(2020ZDZX3054)。

年　　份：2023

卷　　号：30

期　　号：3

起止页码：41-48

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：车位识别技术是实现智能停车管理的基础。现有的车位识别算法的识别图像多为环视图像,而针对高位图像的车位识别算法则较少,而且算法的召回率和精确率低。针对该研究现状,本文提出一种基于直线检测与密度聚类的车位识别算法,该算法能够准确识别不同高位图像中的车位。算法通过对检测直线进行密度聚类,得到了准确的车位线信息。同时,算法能够自动提取图像中的感兴趣区域,并准确定位感兴趣区域内的车位顶点,根据车位顶点坐标识别车位。实验结果表明,相比传统的车位识别算法,该算法具有更高的召回率和精确率。

关 键 词：车位识别  直线检测  密度聚类 感兴趣区域

分 类 号：TP391.4]