基于物联网和大数据的城市道路智慧停车系统研究.docxVIP

?

?

基于物联网和大数据的城市道路智慧停车系统研究

?

?

练云翔，王明瑞，张俊华

摘要：针对城市道路中的车位寻找困难、停车难的问题，设计了一种基于物联网和大数据的城市道路智慧停车系统。采用STM32处理器设计了车辆感知终端，通过地磁技术感知车位的占用情况，利用图像识别技术获取车牌信息。自主设计了ZigBee无线传感器网络对车位车辆信息进行传输和收集。采用大数据分析技术，对数据进行统计分析、在线查询和数据分析。采用MINA小程序框架设计了微信小程序，实现用户对周边空闲车位的显示和查询。

关键词：智慧停车系统;STM32;ZigBee;无线传感器网络;MINA小程序框架

：TP393???：A

：1009-3044（2021）20-0150-03

1引言

随着国内城市规模的不断扩大，人们出行距离正在增长，城市机动车总量不断增加。城市停车难、停车乱等问题成为城市交通治理的难题[1]。根据目前的城市交通现状，我国近年来正在发展基于大型停车设施的智能停车系统，如地下停车场智能管理系统、露天停车场智能管理系统等。在大型停车设施周边的区域中，停车难、停车乱问题得到了一定程度的解决。然而，在城市中有很多周边没有大型停车设施的区域，这些区域的车辆通常停在道路两侧的停车区，停车难、停车乱问题依然存在。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于物联网和大数据的城市道路智慧停车系统。此系统由感知层、网络层和应用层三个部分组成。可以实现对道路两旁车位信息的获取，对已停车辆信息的识别，通过ZigBee无线传感器网络对车位信息和车辆信息实现收集和汇聚，最后对数据进行分析和处理，用户通过手机微信小程序方式实时掌握路边车位信息。

2系统总体框架

基于物联网和大数据的城市道路智慧停车系统由三个部分组成，分别是感知层、网络层和应用层。感知层是以STM32为核心处理器的车辆感知终端，感知终端的感知方式通过地磁识别和图像识别相结合来实现，地磁识别获取道路两旁车位上的车位占用状态，图像识别可用于车位上的车牌信息识别。网络层是由ZigBee节点组成的无线传感器网络，ZigBee节点负责收集本车位区域的车位和车辆信息，通过ZigBee无线通信的方式将信息传输信息汇集节点。汇聚节点通过NB-IoT窄带通信技术将数据发送给后台服务器。应用层由两部分组成，一部分是后台服务器上运行的数据库和大数据分析软件，对无线传感器网络收集的数据进行存储和管理。另一部分是用户手机上运行的微信小程序，用户通过微信小程序查询周边车位状况信息。

3感知层

感知层由车辆感知终端和ZigBee节点构成。车辆感知终端包含了STM32处理器、地磁模块、摄像模块、存储器模块、电源供应模块等部件。其中，车辆感知终端主要以STM32F103VET6芯片作为处理器;地磁模块负责感知道路车位的占用情况;摄像模块负责拍摄车牌图像，再由STM32处理器的图像识别程序识别车位上车辆的车牌号码;存储器用来存储车位占用状态和车辆车牌信息;电源供应模块对车辆感知终端的电子部件的电源供应。

3.1地磁模块程序设计

地磁模块采用环形线圈检测技术对车位占用状态进行检测。地磁模块的感应环形线圈安装在道路两旁的车位地面下方。当有车辆发生位移时，会对感应线圈产生的电磁场造成干扰，使电感量发生变化。地磁模塊程序通过对电感量的实时检测，来实现车位占用状态的感知[2]。

地磁模块的车位占用状态感知过程：首先获得当前的电磁量值，接着将当前的电磁量值与上次获得的电磁量进行比较，如果不同则说明有车辆正在车位上发生位移。将当前的电磁量保存在存储器中，以便下一次的比对。接着等待车辆停止稳定，再对当前电磁量与车位空置时的电磁量进行比较，如果不同则表示有车辆停在了车位上，最后控制摄像模块进行图像捕捉，通过图像识别来识别车牌号码。

3.2车牌图像识别

根据文献[3]，首先对车牌图像进行预处理。采用微分法，利用梯度算子，处理车牌图像锐化。采用计算量小、对细节反应敏感的Roberts边缘检测算子，可以得到较细边缘。用如下卷积模板表示：

然后对车牌图像进行矫正。由于摄像设备的拍摄角度问题，车牌图像容易出现倾斜，会对车牌图像识别的精确性造成影响。为了解决这个问题，采用Radon积分变换计算车牌的倾斜角度，从断层扫描的剖面图重建出投影前的函数，以获得高质量的车牌图像，沿θ方向的Radon变换定义如下：

4网络层

网络层通过ZigBee无线传感器网络对感知层感知的信息进行传输和收集。

根据文献[4]，针对固定部署的ZigBee节点，采用一种特定的无线传感器网络路由规划。无线传感器网络覆盖道路的车位区域，区域内的车辆感知终端通过ZigBee节点将本车位中占用信息和车牌号码信息传输到无线传感器网络中，再采用特定的路由路径，使用多跳的方式，最终传输到汇聚节