针对日益严峻的停车难问题,提出一种基于改进卷积神经网络停车场空车位检测方法。首先,根据车位只需用两种状态来表示其占空的特点,对传统卷积神经网络结构进行改进,提出迷你卷积神经网络(MCNN)的概念;然后,通过减少网络参数来减少训练和识别时间,并在网络中加入局部响应归一化层以加强对明度的校正,以及使用小卷积核来获取更多图像细节;最后,对视频帧图进行手动掩码设置,通过边缘检测切割成单个车位图,并使用训练好的MCNN进行车位识别。实验结果表明,与传统机器学习方式相比,基于MCNN的检测方法识别率能提高3~8个百分点,同时网络参数仅为常规使用卷积模型的1/1 000,且在文中所述的几种不同环境中,识别率的均保持在92%以上。实验结果表明,MCNN可移植到低配置摄像头,实现停车场空车位自动检测。
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