华为OD机试真题 - 停车场车辆统计

介绍

“停车场车辆统计”问题通常涉及实时监控和记录停车场中车辆的进出情况，以便提供准确的车辆数量报告。这在现代智能交通管理系统中非常重要，能够提高停车场的管理效率。

应用使用场景

1. 智能停车管理：自动计算当前可用车位，优化停车资源。
2. 交通流量分析：统计特定时间段内停车场的流量，以辅助城市规划。
3. 安全监控：检测异常停车行为，提高停车场安全性。
4. 收费管理系统：根据停留时间和车辆数量准确计费。

原理解释

车辆统计可以通过计算机视觉技术来实现，一般步骤如下：

• 视频捕捉：使用摄像头获取停车场视频。
• 车辆检测：利用深度学习模型识别图像中的车辆。
• 轨迹跟踪：追踪每辆车的运动轨迹，确定进出状态。
• 计数器更新：依据车辆进出的状态更新总数。

算法思路：

1. 初始化摄像头和模型。
2. 从视频流中读取帧。
3. 检测帧中的车辆并进行跟踪。
4. 依据车辆是否离开或进入更新计数。

算法原理流程图

算法原理解释

• 初始化：设置好摄像头和加载预训练的深度学习模型。
• 读取和检测：连续从视频流中读取帧，并应用车辆检测模型识别车辆。
• 轨迹跟踪：利用跟踪算法（如KCF、SORT）跟踪车辆移动。
• 计数更新：当车辆进出停车场时，更新车辆数目。

实际详细应用代码示例实现

以下是一个简化的Python代码示例，使用OpenCV和YOLO进行车辆检测：

import cv2
import torch

# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture('parking_lot_video.mp4')  # 使用视频文件或者0调取摄像头

vehicle_count = 0

def process_frame(frame):
    global vehicle_count
    results = model(frame)
    for *box, confidence, class_id in results.xyxy[0]:
        if int(class_id) == 2:  # 假设2是汽车类别ID
            vehicle_count += 1
            cv2.rectangle(frame, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (255,0,0), 2)
    return frame

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    frame = process_frame(frame)
    cv2.imshow('Parking Lot Monitoring', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
print(f"总车辆数: {vehicle_count}")

测试代码

模拟测试通常需要建立虚拟环境或使用特定数据集。测试代码可能如下：

def test_vehicle_detection():
    frame = cv2.imread('test_frame.jpg')
    processed_frame = process_frame(frame)
    assert isinstance(processed_frame, type(frame)), "Frame processing failed"

test_vehicle_detection()
print("所有测试通过")

部署场景

1. 商场停车场：部署摄像头和服务器，实现全天候监控。
2. 街道停车：结合市政管理，为街道停车提供实时数据支持。
3. 机场停车场：大型停车区域的车辆流动监控。
4. 企业园区：提升内部停车管理效率。

材料链接

• OpenCV官方文档: OpenCV库的官方文档。
• YOLOv5 GitHub: YOLOv5的使用及安装说明。
• 车辆跟踪算法: SORT（Simple Online and Realtime Tracking）论文。

总结

停车场车辆统计是智能交通管理的重要组成部分，通过计算机视觉技术，我们可以大幅提升停车管理的自动化水平。同时可以为城市交通规划和管理提供可靠的数据支持。

未来展望

随着物联网技术的发展，未来停车场管理将向更智能化方向发展，结合5G通信技术，实现多维度数据的采集与分析。同时，自动驾驶技术的发展也有望带来新的停车管理模式，如无人泊车与共享停车场服务。