Chaurah：一种基于 Raspberry Pi 的智能停车系统
计算机视觉与模式识别
2023-12-29 v1
摘要
汽车及其他大型重型车辆的广泛使用，使得开发有效的停车基础设施成为必然。此外，车牌检测与识别算法在全球范围内常被用于识别汽车，在这些地方实施了标准化的车牌尺寸和字体，使识别成为一项轻松的任务。因此，可以结合这两类数据来开发一个专注于自动车牌识别技术的智能停车系统。从输入的车牌图像中提取字符是 ANPR 的唯一目的，但这通常是一个成本高昂的过程。在本文中，我们提出了 Chaurah，这是一种专为停车设施设计的、基于 Raspberry Pi 3 的低成本 ANPR 系统。该系统采用双阶段方法，第一阶段是一个利用两个卷积神经网络的 ANPR 系统。第一个 CNN 负责从车辆图像中定位并识别车牌，而第二个 CNN 执行光学字符识别以识别车牌上的个性化数字。由 Flutter 和 Firebase 构建的应用程序用于数据库管理和车牌记录比对，构成了整体解决方案的第二部分。该应用程序还充当基于停车时长的计费机制的用户界面，实现了本研究的全方位软件部署。
引用
@article{arxiv.2312.16894,
title = {Chaurah: A Smart Raspberry Pi based Parking System},
author = {Soumya Ranjan Choudhaury and Aditya Narendra and Ashutosh Mishra and Ipsit Misra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.16894},
year = {2023}
}
备注
13 Pages, 9 Figures, Accepted at ICCCT-23