典型文献
基于MobileNet的车位占用识别及智能停车引导策略研究
文献摘要：
为了解决高速公路服务区停车一位难求的问题,提供准确的车位信息和有效的停车入位引导,提出了基于MobileNet的车位占用识别及智能停车引导策略.在详细分析了高速公路服务区停车现状和剖析存在问题的基础上,提出了服务区智能停车引导分级策略,建立了基于AI视觉的车位识别技术路线.首先,以服务区场区内高位视频、低位视频为检测数据来源,采用轻量化的MobileNet分类模型对车位占用情况进行了分类和实时分析,以提供准确可靠的停车场场区内空余和占用车位数信息.然后,通过3级引导屏实现主线预告引导、入口总容量引导、分车型车位引导的3级停车引导,让出行者预先对服务区的车位占用情况有全面的了解.为验证智能停车引导分级策略的有效性,选择华北某高速公路服务区进行了实地验证.结果表明:基于MobileNet的车位占用识别模型,在白天光照充足的情况下识别准确率为98.0％,在夜间识别准确率为90.0％;车辆在高峰节假日因服务区拥堵等待导致的总行程时间减少约7％,与传统服务区停车场寻找车位时间相比,可节省20％～30％的寻位时间.因此,所提出的基于MobileNet的车位占用识别及智能停车引导策略,能够显著解决服务区的实际问题,最大限度满足公众出行停车需求,缓解高峰时段停车压力,提高服务区通行能力.
文献关键词：
智能交通;智能停车引导;MobileNet;服务区;车位占用识别
中图分类号：
作者姓名：
顾思思;王淼;于加晴
作者机构：
中交公路规划设计院有限公司,北京 100088
文献出处：
引用格式：
[1]顾思思;王淼;于加晴-.基于MobileNet的车位占用识别及智能停车引导策略研究)[J].公路交通科技,2022(09):149-154
A类：
车位占用识别,智能停车引导
B类：
MobileNet,引导策略,高速公路服务区,车位信息,场区,低位,检测数据,数据来源,分类模型,实时分析,停车场,场场,空余,用车,预告,分车,车型,车位引导,让出,出行者,识别模型,白天,天光,识别准确率,节假日,拥堵,总行,行程时间,停车需求,通行能力,智能交通
AB值：
0.199093
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