二哈识图2充电位防占车位装置 中等

一、背景介绍

1、社会痛点

l 公共充电桩、小区充电桩 30 % 以上时间被燃油车“鸠占鹊巢”。

l 人工贴条、普通地锁、4G 云端地锁分别存在“低效”“无区分”“高成本”缺陷。

2、AI 视觉契机

DFRobot HUSKYLENS 自带离线颜色+物体分类算法，无需 GPU、无需联网，0.1 s 级推断，百元级成本，为“低成本、免运维”提供可能。

二、系统设计与工作原理

2.1 核心功能

① 离线识别：蓝牌（燃油）vs 绿牌（新能源）≥ 95 % 准确率；

② 自动拦截：蓝牌→舵机保持升起；绿牌→舵机降杆；

③ 多模提示：1602 液晶+蜂鸣器+RGB 流水灯；

④ 节能待机：车走 30 s 后自动复位。

2.2 技术架构图

感知层：HUSKYLENS（I2C）+ 超声波测距（Trig/Echo）

决策层：Arduino UNO（ATmega328P）

执行层：舵机 MG996R + 1602 I2C + 蜂鸣器 + WS2812B 灯带 + 继电器（备用）

供电层：12 V/2 A 电源适配器 → 降压至 5 V/3 A 总线

2.3 工作流程图

三、器材清单

四、实现步骤与源码

4.1 硬件接线

4.2 3D 打印结构

4.3 软件流程（Mind+ 图形化 + Arduino IDE 混合）

步骤 1：Mind+ 扩展→加载“HUSKYLENS”+“Neopixel”+“LCD”库

步骤 2：颜色学习

把蓝牌样本放在 30 cm 处，长按“学习”键→屏幕出现“ID1”

换绿牌→短按→“ID2”

步骤 3：导出 Arduino 代码，并加入超声波节能触发逻辑（见下）。

4.4 核心源码

4.5 AI 模型信息

算法类型：将易于使用的离线AI视觉传感器（HUSKYLENS）创造性应用于解决充电车位管理这一具体社会问题，避免了传统方案的高成本和高复杂度。采用“颜色识别+物体分类”的双重判断逻辑（识别“车牌”物体并分析其主色调为蓝或绿）。

五、成果展示与演示

5.1 高清成品图

5.2 GIF演示动图

结论总结

本项目成功设计了一款二哈识图2充电位防占车位装置。该装置可有效地解决电动汽车充电车位被燃油车占用的现实痛点。与传统方案相比，其最大优势在于实现了全天候、全自动、非联网的智能管理，极大地降低了运维成本。

通过本项目，我们提出了将先进的AI视觉技术以极低的技术门槛应用于实际场景。然而，项目也存在可进一步优化的空间，总而言之，本装置不仅提供了一个解决特定社会问题的技术方案，更是一次对人工智能物联网技术在智慧城市、智能交通领域低成本落点的有益探索。