近年来,汽车保有量逐年增加而停车位供不应求且利用率低,很多城市停车难的矛盾日益凸显。针对此问题,从提高现有停车场的利用率和吞吐率,改善停车难出发,对无人化停车场进行设计研究。系统设计的无人化停车场具备车位状态检测、车位引导和反向寻车三大功能。车位检测通过树莓派结合摄像头组成的车位识别终端,实现车位信息的收集识别更新上传;车位引导采用Floyd算法计算出用户与目标车位之间的最短路径,并将路径标记在地图上;反向寻车采用基于WiFi的指纹定位方法帮助用户寻找车辆。最后设计服务器与手机客户端交互的系统,用户可以通过手机查看推荐车位或自定义车位、路径引导示意图、以及自身定位示意图。在设计过程中,针对车位状态检测正确率低和指纹定位算法中聚类边界处定位性能差进行了改进。针对车位状态检测设计出一个可以在树莓派端运行的小型卷积神经网络MiniMobileNet,此网络规模体积和参数量较小,在相同的测试集中测试,正确率达到了99%以上,在不同的测试集上测试,正确率达到了95%;针对反向寻车中,聚类划分指纹库导致类交界附近定位性能差的问题,采用模糊C均值,并提出隶属度最小间隔的想法,将指纹库进行具有交叉的软划分管理,使不能明确分类的指纹划分至多个子指纹库,使类交界附近定位平均误差减小了0.72米。同时模糊C均值易受初始值影响,聚类结果不稳定,研究使用改进粒子群算法代替迭代法求解聚类中心,改进的粒子群算法将满意度与线性递减惯性系数结合并引入突变,寻优能力更好,而且与改进粒子群算法融合的模糊C均值聚类结果稳定不受初始值影响。最后对设计的无人化停车场系统进行功能测试,测试结果表明,车位识别终端可以完成车位的抓拍识别上传三个功能,手机客户端可以实现查询显示车位、显示路径引导示意图以及反向寻车。