1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加速和机动车保有量的持续增长，停车难问题日益凸显，传统停车场管理模式效率低下、信息滞后等弊端已逐渐无法满足人们的需求。
智能停车场管理系统作为一种高效、便捷的解决方案应运而生，其对于缓解交通压力、提高停车场利用率、改善城市环境等方面具有重要意义。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着物联网、人工智能等技术的快速发展，智能停车场管理系统成为了国内外研究的热点。
1. 国内研究现状
国内的智能停车场管理系统研究起步相对较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题将针对现有智能停车场管理系统存在的问题，重点研究以下内容：
1. 主要内容
1.基于多源数据融合的停车位状态感知:研究融合多种传感器数据（如地磁传感器、超声波传感器、摄像头等）的停车位状态感知方法，提高识别精度和可靠性，解决复杂环境下的识别难题。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论研究与实践应用相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研与需求分析：查阅国内外相关文献，了解智能停车场管理系统的研究现状、发展趋势以及关键技术。
同时，进行实地调研，了解停车场管理的实际需求和存在的问题，为系统设计提供依据。
2.系统设计与开发：根据需求分析结果，设计系统的整体架构、功能模块和数据库结构。
5. 研究的创新点
本课题的预期创新点主要体现在以下几个方面：
1.多源数据融合的停车位状态感知：提出一种基于多源数据融合的停车位状态感知方法，有效融合地磁传感器、超声波传感器、摄像头等多种传感器数据，提高停车位状态识别的精度和可靠性，尤其是在光照变化、遮挡物等复杂环境下，保证系统稳定运行。
2.个性化智能停车引导算法：研究考虑用户停车偏好、实时交通状况、停车费用等多因素的智能停车引导算法，为用户提供个性化的停车路线推荐和车位预订服务，提高用户停车效率和体验。
3.与智慧城市平台的深度集成：探索智能停车场管理系统与智慧城市平台的深度集成，实现停车信息共享、交通诱导联动，为城市交通管理提供数据支持和决策依据，促进智慧城市建设。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]李春晖,张玉梅,王兴. 基于深度学习的停车场车位状态识别算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(1): 208-213.
[2]王宁,郭庆,王佳,等. 基于深度学习和边缘计算的智能停车场管理系统[J]. 计算机工程与设计, 2021, 42(11): 3209-3217.
[3]张超,王建新,张永,等. 基于物联网的智能停车场管理系统设计[J]. 计算机工程与设计, 2020, 41(1): 241-248.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
