业务和功能介绍
本项目旨在解决大型停车场中用户“找车难”的问题，设计并开发了一套集车位检测、车牌识别与路径导航于一体的“停车场反向寻车系统”。立项背景源于中国机动车保有量持续增长（2023年超4.35亿辆）而停车场管理效率低下、用户体验不佳的现实痛点。系统具备三大核心功能模块：一是基于HC-SR04超声波传感器的车位车辆检测模块，实时感知车位占用状态；二是采用边缘与形态学融合算法的车牌识别模块，通过监控摄像头实现多车牌、多类型（燃油/新能源）车牌的自动识别；三是基于路径规划算法的导航与用户交互模块，为用户提供从当前位置到停车点的动态导航路线。用户可通过PC端或微信小程序输入车牌或车位号查询车辆信息，系统即时显示停车位置、时间并规划最优寻车路径，支持扫码重新定位，显著提升寻车效率与停车体验。
项目实现
系统采用分层模块化架构：硬件层以STM32为主控，搭配超声波传感器与Zigbee模块实现车位状态采集与组网通信；图像处理层基于OV7670传感器与形态学算法完成车牌定位与识别；应用层则开发了PC端与微信小程序双端交互界面。车牌识别模块的研发与测试，通过融合边缘检测与间隔符击中/击不中算法，实现了在多场景下的稳定识别。经反复测试，该模块在复杂光照与角度下仍保持92%以上的识别准确率，平均识别时间控制在3秒以内。在实际开发中，我遇到的主要难点包括倾斜车位造成的图像形变与光照不均导致的字符误识别。通过引入多帧图像融合技术与形态学滤波优化，有效提升了车牌区域的提取鲁棒性，解决了大多数复杂场景下的识别问题。
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