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旨在实时监控和记录进出停车场的车辆数量。该系统可以帮助停车场管理者有效地分配车位资源、监控车流量，并提高运营效率。

应用使用场景

1. 智能停车管理：实时更新可用车位信息，提高停车体验。
2. 交通流量分析：统计不同时段的车流量，辅助于城市交通规划。
3. 安全监控：检测异常活动，如未授权车辆进入，提高安全性。
4. 自动化收费系统：根据车辆停留时间及数量进行准确计费。

原理解释

车辆统计通常通过图像处理或传感器技术实现。具体步骤包括：

• 视频捕捉：利用摄像头获取停车场的视频流。
• 车辆检测与识别：应用深度学习模型（如YOLO）识别并定位车辆。
• 轨迹跟踪与计数：基于车辆运动轨迹判断车辆的进入和离开，精确更新车辆数量。

算法思路：

1. 初始化：设置摄像头参数与载入预训练模型。
2. 帧处理：从视频流中逐帧提取图像。
3. 车辆检测：识别当前帧中的所有车辆。
4. 轨迹跟踪：将识别结果传入跟踪算法更新车辆状态。
5. 计数更新：依据车辆位置和移动方向更新总数量。

算法原理流程图

算法原理解释

• 初始化：配置视频输入源，并加载合适的深度学习检测模型。
• 实时检测：连续不断地从视频中抽帧进行车辆检测。
• 状态跟踪：为每个识别到的车辆提供唯一ID，以持续跟踪其运动路径。
• 动态计数：当车辆通过特定区域（如入口线）时，更新统计数据。

实际详细应用代码示例实现

以下是Python代码示例，利用OpenCV和YOLOv5进行车辆检测与统计：

import cv2
import torch

# 加载YOLOv5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 初始化视频捕获设备
cap = cv2.VideoCapture('parking_lot.mp4')  # 替换成0以从摄像头捕获

vehicle_count = 0

def process_frame(frame):
    global vehicle_count
    results = model(frame)
    for box in results.xyxy[0]:
        cls = int(box[5])  # 获取预测类别
        if cls == 2:  # 假设2是汽车类别ID
            vehicle_count += 1
            x1, y1, x2, y2 = map(int, box[:4])
            cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)  # 绘制边框
    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

模拟测试需要准备好标注的数据集。下面是一个简单的测试示例：

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. 商业中心停车场：提高大型购物中心的停车管理效率。
2. 公共停车设施：为市政停车服务提供数据支持。
3. 企业园区：优化企业内部停车场的使用。
4. 机场停车场：加快乘客车辆的进出速度，提升用户体验。

材料链接

• OpenCV官网: OpenCV的文档与教程。
• YOLOv5 GitHub: YOLOv5的资源库和使用指南。
• SORT算法论文: SORT用于实时对象跟踪的基础理论。

总结

停车场车辆统计系统是现代智能交通的重要组成部分，它能够极大地提高停车管理的自动化水平，并为运营决策提供有力的数据支持。通过结合计算机视觉技术和人工智能算法，实现车辆的动态追踪与实时统计。

未来展望

随着5G通信技术的发展，未来停车场管理将更加智能化。车辆统计系统可以与汽车联网技术协同工作，进一步提升用户体验。此外，增加对电动车充电位置等特殊需求的支持，将成为未来停车管理系统发展的另一个重要方向。