在我国大部分停车场都存在车位利用率低、车位信息发布不及时的问题。为了提高开放式停车场的自动化管理水平以及车位利用率,本文对现有的车位检测方法进行了研究,分析了摄像机的成像特性,建立了图像平面与三维空间的对应关系,提出一种基于机器视觉的全天自动车位状态检测的方法。本文研究了以下三个方面的内容:(1)利用Hough直线检测与角点检测相关原理检测停车位,并根据图像平面与三维空间的关系补全缺失角点,完成停车位的重建。(2)提出一种基于车辆识别的白天车位状态检测方法,利用Haar特征Adaboost算法对车辆样本进行训练,根据训练结果识别车辆,选取检测框内特定位置的采样点,构造不同高度的虚拟投影面,根据采样点在三维空间上的对应位置,判断车位实时状态。(3)提出一种基于车辆质心预测的夜间车位状态检测方法,分析前、后灯的夜间光照特性,消除各种干扰,完成车灯对的匹配。最后,利用预测质心的变化规律判断车位实时状态。经过验证,该算法的自动停车位识别部分效果准确率接近100%,白天车位识别效果准确率超过95%,夜间车位识别率约为80%。另外,该算法能够基本消除天气、光照、停车场内的行人等物体的干扰,同时检测多个车位,在一定程度上能克服遮挡问题,实现开放式停车场车位状态自动检测的效果。