C3U1VCCP0.0P0.1P0.2P0.3P0.4P0.5P0.6P0.7P1.7P1.6P1.5P1.4P1.3P1.2P1.1P1.0P2.0P2.1P2.2P2.3P2.4P2.5P2.6P2.74039383736353433328765432121222324252627285VU21234567891011121314DOD1D2D3D4D5D6D7A1A2A3IRQALENCSFM RC500D1D2NRDNWROSCINDVDDDVSSRSTPDRXTX1TVSSTX2VMIDTVDDAVDDAVSS282726252423222120191817161522pFC8Y11918XTAL1XTAL2C10.01uFR11KP1123422pFC65V0.1uFR210K9312930RSTEAPSENALEC20.01uFL1 110mHL2 210mHR3 1KR4 1KC40.01uFC50.01uF5V天线1011121314151617P3.0P3.1P3.2P3.3P3.4P3.5P3.6P3.7U3R54.7K1R6344.7KC121uF5111012915C101uFC1+C1-C2+C2-T1 INT2 INR1 OUTR2 OUTGNDVDDVCCT1 OUTT2 OUTR1 INR2 INVEE2161471386C91uF+C1147uF162738495J120GNDAT89C52MAX232ACPEC131uFRS232 图10 射频卡读取电路
4 车辆自动识别系统
4.1车辆识别原理及其方框图
对于停车场的安全性来说，用户车辆的安全是最为重要的一方面。对于采用IC卡作为管理介质的停车场管理系统来说，不法分子直接将车辆盗走的可能性较小，可能存在的安全隐患主要是：一方面，出口工作人员渎职，没有对车辆进行校对，给不法分子以可乘之机；另一方面，不法分子伪造目标车辆的车牌，人为触发车辆检测装臵，骗取 IC 卡或用 A 车的卡将 B 卡的车开走。因此为了防范不法分子采用这种掉包的方式盗取车辆，系统采用了“一卡一车一位”的管理模式和车辆信息匹配机制，即将用户卡唯一地与包括车辆颜色、车辆型号、车辆牌照等在内的入场车辆信息与出场车辆信息关联起来，通过对出入场信息进行匹配，验证车辆是否被掉包。这就需要管理系统具有对进出车辆进行识别的功能。针对这个功能，目前解决的方案根据不同的实现方法大致可分为两类：人工识别和自动识别。人工识别一般是基于车辆摄像加人工辨识技术；自动识别一般是基于计算机视觉、图像处理、模式识别相结合的车辆自动识别技术。
人工识别方法是对进入停车场的车辆进行摄像，人工记录车牌号码，并将获取的信息与卡对应起来，当用户驶离停车场时，出口处的工作人员通过人工判别车辆在入口处所摄图像、车牌号码与出口处是否一致来达到防止盗车的目的。在入口处，通过光栅、地下感应线圈、取票按钮等方式都可以激发摄像机摄下车辆的图像，并把图像数据储存到数据中心数据库中。在出口收费处，当读卡设备侦
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测到射频卡时，收费员的收费界面上会出现该车在入口处所摄下的图像。如果出口处没有安装摄像机的话，收费员可以观察该车辆是否与入口图像相符。如果出口处安装了摄像机，则在车辆开到出口处时会激发摄像，并把图像显示在入口图像的旁边，让收费员可以对照两个图像是否相符。收费员确认后便可以收费放行。
车辆自动识别方法全自动鉴别车辆牌照、车辆型号、车辆颜色，并把这些数据与对应的射频卡唯一的关联起来，存储到停车场管理系统的数据库里。在入口处，对于临时停车用户而言，可以通过光栅、地下感应线圈、取票按钮等方式激发入口摄像机摄下车牌的图像，通过图像处理技术和模式识别转换成对应的车辆牌照、车辆型号、车辆颜色数据，并保存在计算机中；对于长期用户可以通过在射频卡进入读卡器的感应范围并建立起通信后，来触发图像识别系统工作。在出口处，同样可以通过以上两种方式来激发图像识别系统，将获取的图像数据与入口时存储的图像数据由计算机进行比对。如果数据相符，则放行；不相符，则发出告警信息。车辆自动识别包括车辆牌照识别、车辆颜色识别、车型识别、车标识别等，由于车标的变化和复杂性较大，目前实际应用得较多的有车牌识别、车型识别、车辆颜色识别。另外由于停车场对车辆自动识别需求的特殊性，即它并不要求一定要辨别出车辆具体是什么颜色，具体是什么车型，而只是要判断进出车辆的相似性，它不要求解决“它是谁”，而只要求解决“它像谁”的问题。所以系统将以上三种常用的车辆识别技术结合起来，将车辆牌照、车辆颜色、车辆型号三种反映车辆身份的物理特征信息抽象成适合于计算机存储识别的数据信息，并通过计算机将这些数据进行比对，从而确定前后车辆的相似性程度。
车型识别智能交通系统领域研究的重要基础课题之一。目前出现的较多车型共有 5 类：吉普车型、公共汽车型、轿车型、微型面包车型、货车型。要进行汽车车型的自动识别，首先需获取车型参数，且获取的车型参数越多，越有利于后续车型的识别，越有可能提高车型的识别率。
本系统采用基于图像处理技术的车辆识别系统，如图11所示：即采用数字图像处理技术，依据不同车型车辆的特征信息和先验分类知识，对获取的车辆图像处理，获取大量车辆特征参数作为知识库，然后在实际应用中实时提取车辆特征，通过结合神经网络匹配分析来确定车型。缺点是易受所获取图像质量影响，精确度不高，运算量大且、处理速度慢。 4.2 地感线圈电路及其工作原理
地感线圈电路是泊车引导系统的核心部位，是用来执行泊车引导的，已达到智能化停车的目地。
它是利用LC振荡电路原理来工作的，其主要电路构成如图12所示，在地面上先造出一个圆形的沟槽，直径大概1米，或是面积相当的矩形沟槽，再在这
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显 示 CCD 摄像机 图像 预处理 车辆 区域 字符 分隔 字符 识别 主 机 数 据 图11 车辆识别系统结构示意图
个沟槽中埋入两到三匝导线，这就构成了一个埋于地表的电感线圈，这个线圈是一个振荡电路的一部分，由它和电容组成振荡电路，其原则是振荡稳定可靠，这个振荡信号通过变换送到单片机组成的频率测量电路，单片机就可以测量这个振荡器的频率了。
当有大的金属物如汽车经过时，由于空间介质发生变化引起了振荡频率的变化（有金属物体时振荡频率升高），这个变化就作为汽车经过“地感线圈”的证实信号，同时这个信号的开始和结束之间的时间间隔又可以用来测量汽车的移动速度，这就是“地感线圈”。
由于地感线圈工作的环境比较恶劣，如风吹、日晒、雨淋等，其周围有时也可能存在多个磁场的干扰。因此在保证其稳定准确工作的同时，其技术的最关键要求是要能够设计出的LC振荡器稳定可靠并且在有汽车经过时振荡频率要变化明显。
图12 地感线圈原理图
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5 结束语
本文对停车场智能管理系统在泊车引导、车辆识别和系统集成方面作了一些有益的优化，具有很多实用性的有点，如：
(1)防止拒缴停车费事件发生； (2)防止收费人员徇私舞弊，和乱收费；
(3)自动化设计，车辆出入快速，提高档次和效率提供优质、安全、自动的泊车服务；
(4)节约管理人员的费用支出，提高工作效率和经济效益；
(5)系统扩展性好，可以轻松扩展远距离不停车场收费功能及车牌自动识别功能。
由于本系统还只刚刚起步，研究中仍存在一些不足的问题。下面是对以后研究内容和方向的基本设想：
(1) 虽然远距离射频卡和车辆识别系统的的应用，实现了固定用户的不停车出入，但随着射频收发系统的广泛应用，彼此的干扰越来越多，因此如何建立完善的防冲突机制，减小干扰仍是需要深入研究的问题。
(2) 在停车的高峰期，当临时用户和固定用户同时到达入口时，相互之间可能存在干扰，在工程设计上有必要设立固定用户专用入口来避免两个不同用户工作流程的冲突。
(3) 车辆识别系统中，牌照识别率问题。牌照的识别受实际条件的影响仍较大，对于污损车牌的识别程度较低，因此可靠性有待加强，有时必须引入人工识别。另外由于受算法的限制，图像处理的速度还不够理想。因此，今后还需在图像处理识别方面进行研究，以提高污损车牌的识别率。
(4) 对于车牌中汉字的识别，文中基于实用性和复杂度考虑而没有作深入研究。因此，汉字的识别匹配也是今后的车牌识别研究中需要重点考虑的一方面。
随着研究的深入和各种新技术的应用，停车场智能管理系统的功能将会越来越丰富，可靠性也将进一步提高。它的应用，将大大提高停车场的整体运行效率，作为智能交通系统的一部分，配合城市停车诱导系统，停车场在疏导交通方面的作用将得到进一步的显现，这将有利于“停车难”问题的解决。
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致谢
毕业设计是我们大学阶段最后的一门必修课，是对我们大学四年学习成绩的一次检阅和总结，是我们即将走上工作岗位之前的一次实战演练，是对我们分析问题、解决问题能力的综合考察。在此，首先要感谢我的指导老师X老师。本论文是在X老师的悉心指导下完成的，从论文的选题、研究、撰写到定稿。X老师在工作上精益求精，强调科研与实践相结合，鼓励学生学以致用，其求实的科研作风给我以极大的影响、启迪和熏陶，令我终身受益。在此谨向X老师表示深深的敬意和衷心的感谢。
四年的大学学习生活即将过去，在这里我还要感谢我所有的授课老师，感谢他们对我的悉心指导和关心，从授课老师那里，我学到的不仅仅是知识、技术，更有严谨的治学态度，认真的工作作风和为人处事的道理。这些品格是永远值得我们学习的，必定将使我在日后的工作、学习中受益匪浅。最后还要感谢大学期间同学们对我的无私帮助和支持，他们陪伴我走完了大学四年生活，在这里我表示真挚的感谢！
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