目前,公共自行车停车系统正从传统的“一车一桩式”向“无桩式”转型,以此降低停车站点的建设成本,这也正成为公共自行车行业未来发展和研究的一个重要课题。但是,缺少了车桩的限制,车辆乱停乱放的现象随处可见,亟须依托信息化手段建立先进的停车管理系统。为此,针对无锡某公共自行车公司的发展需求,本文基于机器视觉技术开展了无桩式公共自行车停车系统的研究和设计实现,对停车站内的自行车进行实时、自动、全天候监管。首先,为了解决停车站内自行车识别以及跟踪定位的问题,深入研究了现有的图像配准以及运动目标跟踪算法,提出了改进的算法,同时基于研究成果设计了基于机器视觉的无桩公共自行车停车系统。测试表明,停车系统可以对进入停车站的自行车进行有效的识别以及跟踪定位,实现对公共自行车的智能化管理。本文主要工作内容如下:(1)为了对进入停车站内的自行车进行快速配准与识别,减少用户还车等待时间,针对SURF(Speeded-Up Robust Features)图像配准算法识别速度较慢和误匹配的问题,提出了一种改进的SURF算法。改进的算法结合图像信息熵筛选冗余的特征点,有效提高了算法的运行速度,同时引入双向快速匹配机制,有效减少误匹配的情况。(2)为了对进入停车站内的自行车进行跟踪定位,以保证停车站内的停车秩序,针对Camshift(Continuously Adaptive Mean-SHIFT)目标跟踪算法在复杂背景下容易跟踪失误的问题,提出了一种优化的Camshift算法。首先通过背景差分法自动检测出视频序列中的运动目标,同时消除跟踪框中的干扰像素,并且根据视频序列前后帧图像直方图的巴式距离来确保跟踪的准确性。实验证明,改进后的算法能对目标进行有效的跟踪,减少误跟踪的情况,同时提高了定位精度。(3)基于上述研究成果,设计了基于机器视觉的公共自行车停车系统,并进行了相应的软硬件模块设计。将改进的图像配准以及目标跟踪算法在设计的硬件系统上进行测试。结果表明,改进的算法能够对进入停车站的自行车进行有效的识别以及跟踪定位,保证了停车系统的正常运行。