计算机视觉技术在智能交通系统中的应用已经成为一种新的发展趋势,而停车诱导系统是智能交通系统的重要分支,因此如何将计算机视觉技术应用于停车诱导系统中,便成为一个具有较高研究价值且富有挑战性的课题。本文引入全方位视觉技术,利用全方位视觉监控范围广、包含信息量大和受空间限制小的特点,研究了一种基于全方位视觉技术的停车诱导系统。本文以基于全方位视觉技术的停车诱导系统的核心——停车信息为主线,主要剖析如下四个问题:如何采集停车场视频信息,如何检测停车位占用情况,如何向在停车场内的驾驶员提供引导信息,以及如何实现停车场信息的查询和统计。具体研究内容如下:1、利用实验室自主研发的全方位视觉传感器采集停车场内的视频信息,并搭建了嵌入式视频服务器,建立远程停车场视频信息采集平台。2、通过分析目前停车位视频检测算法的优缺点,设计了一种基于区域块模型的停车位视频检测算法实现停车位占用情况的自动识别。3、研究基于A*算法的停车场最短停车路径搜索问题,并结合数据库和信息显示设备,设计了一种停车场最短路径停车引导模型。4、提出一种城市数字交通编码体系,以实现从不同区域角度查询、统计停车场信息。5、使用Java语言设计和实现了基于全方位视觉技术的停车诱导系统原型,实验了在不同环境下的停车位视频检测和在不同停车场模型下的最短停车路径搜索仿真,测试了系统的检测精度和鲁棒性,并对实验结果进行分析。本文对全方位视觉技术在停车诱导系统应用中的几项关键技术做了探索研究,但离实际应用还有一定的距离,还有很多内容需要进一步深入研究,希望本文的工作能够对后来的研究者起到一定的参考作用。