在城市道路中许多车辆为了寻找停车位而不断巡游,这导致交通流量过大而造成道路拥堵。停车位诱导系统可以诱导车辆快速寻找车位,减少行车时间,是解决交通拥堵问题的重要方法。停车位状态检测系统能够对停车位占用情况进行检测,是停车位诱导系统的关键技术。本文基于机器视觉方法,对停车位状态检测系统中的相关技术进行了研究。主要研究内容如下：1.通过采样点提取停车位图像特征,对停车位进行状态检测。该方法相对于传统机器视觉方法,具有实时性高、计算量小等优点。2.创建系统应用场景模型；针对不同检测场景,设计了相应的检测装置获取停车位图像信息。3.研究了停车位与采样点的生成方法；通过定制虚拟停车位,提高检测区域的空间高度,解决相邻车辆间的遮挡问题。4.对停车位区域的颜色畸变与环境干扰进行研究；结合多种颜色模型进行背景建模与前景提取,获取准确的采样点状态；设计检测算法对采样点信息进行处理,得到停车位状态。5.对系统的总体结构进行设计,在嵌入式设备与PC上实现了相关模块。本文设计了基于采样点的停车位状态检测系统,并在实际环境中进行了实验。实验结果表明本文所设计的系统在嵌入式设备中具有较好的实时性与准确度,能够实现系统小型化的目标。