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基于LoRa和CNN的室内停车场车辆定位平台设计

目录

一、项目概述................................................2

1.项目背景..............................................2

2.研究目的与意义........................................3

3.项目主要内容..........................................5

二、相关技术介绍............................................6

1.LoRa技术概述..........................................8

2.CNN技术介绍...........................................8

3.两者技术结合的优势分析...............................10

三、室内停车场车辆定位平台设计.............................11

1.平台架构设计.........................................12

2.车辆定位流程设计.....................................13

3.数据处理与传输设计...................................15

四、基于LoRa的车辆定位系统设计.............................16

1.系统硬件设计.........................................18

2.系统软件设计.........................................19

3.系统性能优化.........................................20

五、基于CNN的车辆识别系统设计..............................22

1.深度学习模型构建.....................................23

2.数据集准备与处理.....................................25

3.模型训练与优化.......................................26

六、平台实现与测试.........................................28

1.平台开发环境搭建.....................................29

2.平台功能实现.........................................31

3.平台测试与性能评估...................................32

七、结果分析与性能评估.....................................33

1.实验结果分析.........................................35

2.系统性能评估.........................................36

3.存在问题及优化建议...................................37

八、项目总结与展望.........................................38

1.项目成果总结.........................................39

2.研究限制与不足.......................................41

3.未来研究方向与展望...................................42

一、项目概述

随着物联网技术的快速发展，智能化应用在各个领域得到了广泛应用。室内停车场车辆定位作为智慧城市和智慧交通的重要组成部分，对于提高停车管理效率、优化用户体验以及实现便捷的自动收费等功能具有重要意义。本项目旨在设计并实现一个基于LoRa的室内停车场车辆定位平台。

LoRa技术以其低功耗、远距离传输和广泛覆盖的特点，非常适合用于室内环境的短距离通信。结合LoRa技术，本平台可以实现车辆与停车场管理系统之间的高效数据传输，确保定位信息的准确性和可靠性。同时，利用卷积神经网络进行车辆识别和位置估计，可以大大提高定位的