智能交通与健康监测：停车分配、道路边缘检测及人体活动卡路里计算

### 停车空间分配与道路边缘检测及人类活动卡路里计算研究 #### 1. 停车空间分配与道路边缘检测 在交通出行中，停车难和恶劣天气下道路边缘难识别是两个常见且影响交通效率和安全的问题。下面将介绍相关的研究及解决方案。 ##### 1.1 停车空间分配方法 - **光学识别方法**：通过光学识别技术扫描车辆车牌，获取驾驶员详细信息并发送到服务器。服务器根据可用停车位，通过用户应用程序向注册用户发送停车位置路线。此系统适用于特定的私人校园区域。不过，该方法未对未注册用户进行明确处理，若未注册用户占用停车位，可能会引发问题并降低系统性能。 - **三步法**： 1. 从车辆的行车记录仪收集停车相关信息，进行预处理后用于检测空闲停车位。 2. 停车场配备各种红外传感器，收集的信息传输到Node MCU，分类为已分配和未分配的停车位细节并上传到Firebase，Firebase还记录每辆车的进出时间。 3. 利用这些信息为请求停车的车辆分配停车位。该方法的研究结果显示，其精度和召回率均达到0.9967。 | 方法 | 操作步骤 | 优点 | 缺点 | | ---- | ---- | ---- | ---- | | 光学识别方法 | 扫描车牌 - 获取驾驶员信息 - 发送到服务器 - 服务器处理并分配位置 | 适用于特定区域，可快速分配 | 未处理未注册用户 | | 三步法 | 收集信息 - 传感器传输 - 分类上传 - 分配车位 | 精度和召回率高 | 依赖设备和网络 | ```mermaid graph LR A[收集停车信息] --> B[预处理信息] B --> C[检测空闲车位] D[红外传感器收集] --> E[传输到Node MCU] E --> F[分类上传到Firebase] F --> G[为请求车辆分配车位] ``` ##### 1.2 道路边缘检测方法 - **恶劣天气下的边缘检测**：大量道路事故是由于车辆偏离道路碰撞导致的，尤其是在恶劣环境条件下，如雨天、雾天、夜间驾驶等。为避免此类问题，采用了多种智能方法来明确识别道路边缘。 - **基于深度学习的方法**：使用预训练的深度卷积神经网络提取捕获图像的特征，通过公式 \(d = -\frac{1}{k} \ln(0.05)\) 估计能见度范围，使用支持向量机（SVM）算法对能见度范围进行分类。以AlexNet架构作为深度CNN，该架构有5个卷积层、3个softmax池化层和3个全连接层。此方法能以88.92%的准确率检测出因雾或恶劣天气导致的低能