本项目基于从伯明翰市议会 NCP 运营的伯明翰停车场收集的数据，利用深度学习预测智能城市停车场剩余车位。本项目采用WaveNet模型，该模型引入扩张的因果卷积层来处理时间数据，并学习到长期序列趋势关系。结果表明，该模型在Parking Birmingham Data Set数据集上有着显著的效果，预测误差小。

OpenCV计算机视觉实战，停车场车位识别！（完整代码）！ 计算机视觉.pdf

利用深度信念网络，通过非限制性玻尔兹曼机逐层训练车位数据，得到其特征，从而提高预测精度。

在车位日益紧张的今天，如何避免私家车位被他人抢占，是令人头痛的事。日前面市的一种新型车位锁，不仅有效解决了这一问题，还可对车辆起到防盗作用，深受车主的喜爱。

1 绪论 1.1 项目开发背景 1.2 国内外发展趋势 1.3 项目主要的内容 5 2 相关技术介绍及环境开发条件 6 2.1相关技术介绍 2.1.1微信开发者工具 6 2.1.2 Java开发语言 2.1.3 Maven版本管理 2.1.4 MySQL数据库 2.1.5 Spring框架 2.1.6 Tomcat服务器 2.1.7 Idea开发工具 8 2.2环境开发条件 3 系统的需求分析 3.1可行性分析 3.1.1技术性可行性 3.1.2经济性可行性 3.1.3操作性可行性 3.2需求分析 3.2.1系统总体概述 3.2.2功能性需求 3.3其他性能分析 3.3.1系统安全性 3.3.2数据完整性 3.5非功能性需求 4 系统的设计 4.1流程图设计 4.2系统ER图设计 4.3数据库设计 5系统功能模块实现 19 5.1.功能页面实现 20 5.1.1登录注册模块实现 5.1.2首页模块实现 21 5.1.3充电站模块实现 21 5.1.4预约模块实现 22 5.1.5个人中心模块实现 24 5.1.6添加车辆模块实现 25 5.1.7订单管理模块实现 26 。。。

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前期研究提出一种智能手机与ZigBee网络相结合的智能停车系统总体架构，具有低成本、交互性强等优点。为具体实现该架构中使用的ZigBee网络，设计了一套停车场车位数据采集系统。该系统基于ZigBee技术搭建，由中心结点、路由器结点和终端结点组成。中心结点的微控制器选用低功耗的LPC11C14，GSM模块选用SIM300模块。三类结点的ZigBee通信芯片选用CC2530。综合多方面因素，选用基于地磁检测技术的HMC5883L作为车位传感器。尺寸小、安装方便、对非铁磁性物体无反应、可靠性高是该传感器的优点。在硬件电路的基础上，设计了三类结点的数据收发和控制程序。经测试，所设计的车位数据采集系统实现了预期功能要求，且具有低成本、低功耗的特点。

一种基于图像的停车场车位检测方法及装置

基于CC2530 ZIGBEE的物联网车位管理系统。 系统由下列部分组成: 车位探测器，采用干电池供电。每个车位放一个，用超生波检测是否有车。 车位指示灯， 检测到有车显示红色，没车显示绿色。 后台管理系统，汇集所有车位信息，以微信或APP的方式推给用户。

介绍一种停车场车位自动化管理系统的新设计。该系统设计通过超声传感器、单片机控制、嵌入式无线串口通讯模块以及星形通信网络技术的有机结合，可自动完成车位信息采集管理和显示功能，从而优化了停车场管理，方便了用户泊车。