使用 reCamera 的 AI 停车管理演示
介绍
在商业停车场、住宅车库、产业园区以及校园停车管理等场景中，车位空闲情况是一个常见需求，运营方和用户都希望能够快速了解哪些车位已被占用、哪些仍然空闲。
本项目提供了一个开箱即用的演示，重点展示以下应用能力：
- 车位检测：检测摄像机视野中每个车位的占用状态。
- 防抖 / 稳定：减少画面抖动和短期检测波动，使结果更加稳定。
- 计数与汇总：自动汇总当前停车状态，例如空闲车位数量。
- 屏幕可视化：在预览界面上直接显示检测结果和车位状态，便于快速验证和演示。
硬件准备
要运行此停车管理演示，只需要一台 reCamera 设备。
所有 reCamera 型号均受支持。
你可以根据部署需求选择任意版本的 reCamera：
- reCamera 2002 系列（Wi-Fi）
- reCamera Gimbal（云台）
- reCamera HQ PoE（以太网 + PoE）
注意：
PoE 版本不支持 Wi-Fi，必须通过支持 PoE 的交换机接入同一局域网。
| reCamera 2002 系列 | reCamera Gimbal | reCamera HQ PoE |
|---|---|---|
 |  |  |
演示搭建
步骤 1：配置 reCamera
首先，请按照官方入门指南完成 reCamera 的基础配置：reCamera 基础配置
完成初始设置后，请确保设备已正确上电并连接到网络。
然后，访问 reCamera 管理界面，进入 Node-RED workflow 页面。
如果你能够成功访问如下所示的 Node-RED workflow 界面，则说明配置已成功完成。
步骤 2：下载并上传工作流文件
本演示提供了一个预配置的工作流文件，其中已设置好所有所需的节点和连接。
你不需要手动创建或配置任何 Node-RED 节点。
请从我们的 SenseCraft AI 平台下载该工作流文件，然后直接导入到 reCamera 中。关于 SenseCraft AI 教程，请参考链接 Access SenseCraft AI reCamera Dashboards。
导入工作流后：
- 所有检测、可视化和数据处理节点都将准备就绪。
- 无需额外的参数配置。
- 部署完成后即可立即启动演示。
当工作流成功上传并部署后，reCamera 会在后台自动开始运行车位监控演示。该工作流被设计为一个端到端的车位监控流水线，完全在 reCamera 上运行。其高层逻辑如下：
-
视频输入
摄像头持续采集视频帧并将其发送到 AI 推理节点。 -
AI 检测
检测模型识别与停车相关的目标，并输出带有类别标签（free/car）和置信度分数的边界框。 -
车位关联与稳定
- 使用 IoU（Intersection over Union，交并比） 在帧间匹配检测框。
- 每个车位只有在连续若干帧被稳定检测到后，才会进入稳定状态。
- 对短期漏检进行容忍，以避免错误的状态切换。
-
车位池管理
- 每个车位以其位置、状态历史和稳定计数器的形式存储在车位池中。
- 长时间消失的车位会被自动移除。
-
可视化层
- 将边界框、中心标记、标签和状态面板渲染为 SVG 覆盖层。
- 可视化通过 WebSocket 实时更新。
-
自动后台运行
一旦部署完成，工作流会在后台自动运行，无需手动触发。
检测结果如下图所示：
从显示的结果中，你可以观察到以下元素：
-
边界框
每个车位都关联到一个检测区域。系统根据 AI 模型输出将每个区域分类为free或car。 -
中心标记（圆形）
在每个稳定车位的中心绘制一个圆形标记。- 绿色圆形表示空闲车位
- 红色圆形表示已占用车位
-
车位标签与坐标
每个车位都会被标记（例如Slot1、Slot2、Slot3），并附带其中心坐标(x, y)。
这些标签会根据你在 Node-RED 中提供的车位名称列表进行映射。 -
状态面板（左上角）
叠加面板会汇总整体状态：- Monitoring Slots：当前正在跟踪的所有车位
- Free Slots：经过多帧验证后确认空闲的车位
系统采用多帧稳定机制，以避免因临时遮挡、光照变化或检测噪声导致的结果闪烁。
当前的车位检测逻辑是专门为并排排列的三个相邻车位设计的。在本演示中，reCamera 安装在车位前方，正对车辆，而不是采用俯视（鸟瞰）视角。
因此，车位关联、中心点定位以及稳定性逻辑都针对正面视角进行了优化。如果你计划使用顶视摄像头或不同的车位布局，则可能需要相应调整车位映射和检测逻辑。
技术支持与产品讨论
感谢你选择我们的产品！如果你在特定定制目标方面需要指导，或希望进一步扩展工作流，欢迎随时联系我们。我们将为你提供多种支持，确保你在使用我们产品的过程中尽可能顺畅。我们提供多种沟通渠道，以满足不同偏好和需求。