校园电动自行车管理系统的设计与实现（文末附源码）

摘要：随着校园内电动自行车数量的不断增加，其管理问题日益凸显，传统的管理方式已难以满足现代校园的需求。为了提升校园电动自行车的管理效率和安全性，本研究提出了一种融合机器视觉技术的电动自行车管理系统的设计与实现方案。该系统利用机器视觉技术对电动自行车进行实时监控和识别，通过图像处理和模式识别算法，实现对电动自行车的自动检测、识别和跟踪。

系统主要由前端摄像头采集设备、后端处理服务器和用户管理界面组成。前端摄像头负责实时采集电动自行车的图像信息，后端服务器通过机器视觉算法对图像进行处理和分析，实现对电动自行车的车牌识别、违规行为检测等功能。此外，系统还支持用户管理功能，包括学生和教职工的电动自行车信息登记、查询和统计，以及违规行为的记录和处理。

通过该系统的实施，可以有效减少校园内电动自行车的违规行为，提高校园交通的安全性和管理效率。同时，机器视觉技术的应用也为校园管理提供了更加智能化和自动化的解决方案，为校园的数字化管理奠定了基础。

关键词：机器视觉；校园电动自行车管理；智能化管理；RFID技术；校园安全

Design and Implementation of Campus Electric Bicycle Management System Integrating Machine Vision

Abstract:With the continuous increase in the number of electric bicycles on campus, their management issues have become increasingly prominent, and traditional management methods are no longer able to meet the needs of modern campuses. In order to improve the management efficiency and safety of campus electric bicycles, this study proposes a design and implementation scheme for an electric bicycle management system that integrates machine vision technology. This system utilizes machine vision technology for real-time monitoring and recognition of electric bicycles, and achieves automatic detection, recognition, and tracking of electric bicycles through image processing and pattern recognition algorithms.

The system mainly consists of front-end camera acquisition devices, back-end processing servers, and user management interfaces. The front-end camera is responsible for real-time collection of image information of electric bicycles, while the back-end server processes and analyzes the images through machine vision algorithms to achieve functions such as license plate recognition and violation detection of electric bicycles. In addition, the system also supports user management functions, including registration, query, and statistics of electric bicycle information for students and faculty, as well as recording and handling of violations.

Through the implementation of this system, violations of electric bicycles on campus can be effectively reduced, and the safety and management efficiency of campus transportation can be improved. At the same time, the application of machine vision technology has provided more intelligent and automated solutions for campus management, laying the foundation for digital management of the campus.

Keywords: machine vision; Campus electric bicycle management; Intelligent management; RFID technology; Campus safety

目 录

1 绪论

1.1 课题背景

1.2 研究现状

1.3 课题研究意义

2系统分析

2.1需求分析

2.2可行性分析

2.3相关技术

3系统设计

3.1概述

3.2系统性能分析

3.3系统界面分析

3.4系统流程和逻辑

3.5系统结构

3.6数据库设计

4系统实现

4.1 用户登录

4.2 用户信息管理

4.3 品牌管理

4.4 违规类型管理

4.5 违规记录管理

4.6 小程序端

5系统测试

5.1概念和意义

5.2特性

5.3重要性

5.4测试方法

5.5 功能测试

5.6可用性测试

5.7性能测试

5.8测试分析

5.9测试结果分析

结论

致 谢

参考文献

1 绪论

1.1 课题背景

随着互联网技术的飞速发展，电子商务作为一种新兴的商业模式，已经深刻改变了人们的生活和消费方式。自1994年中国接入Internet以来，网络基础设施不断完善，电子商务逐渐成为主流的商业活动形式。在这一背景下，网上书店应运而生，通过网络平台实现了图书的生产、销售、供应等环节的全程电子商务化，为消费者提供了更加便捷的购书体验。

然而，随着校园内电动自行车数量的增加，其管理问题日益凸显，包括乱停乱放、安全隐患等。传统的管理方式已难以满足现代校园的需求，因此，融合机器视觉技术的校园电动自行车管理系统应运而生。机器视觉技术作为一种先进的图像处理和模式识别技术，已经在多个领域得到广泛应用，如工业检测、安防监控等。该技术通过高清摄像头和智能算法，能够实现对电动自行车的自动检测、识别和跟踪，从而提高校园电动自行车的管理效率和安全性。

1.2 研究现状

1、国内研究现状

近年来，随着电动自行车在校园内的普及，其管理问题日益凸显，包括乱停乱放、安全隐患等。为解决这些问题，国内高校和研究机构进行了广泛的研究和实践。例如，思卡乐科技开发的高校电动自行车管理系统采用RFID技术，为电动自行车电池安装RFID标签，并在车辆显眼位置粘贴二维码，通过手机扫码即可查看车辆信息，实现车辆管理“一车一码”。此外，一些高校还利用GPS定位技术和智能硬件，对电动自行车进行实时监控和管理，有效减少了校园内的交通安全隐患。在技术应用方面，校园自行车管理系统已经在多所高校得到应用，显著提升了校园自行车的管理效率和安全性。

2、国外研究现状

国外在校园电动自行车管理方面也进行了深入研究，主要集中在充电设施的布局和管理策略上。例如，国外学者关注校园内充电设施的布局和建设，提出了一些优化布局和规划的方法，以提高充电设施的利用率和效率。此外，研究者还探讨了不同的充电策略，如定时充电和动态定价，以合理分配充电资源，提高充电效率。在技术应用方面，国外高校通过物联网技术和智能硬件，实现了对电动自行车的实时监控和智能管理，提升了校园交通管理的智能化水平。

1.3 课题研究意义

在科技飞速发展的当下，机器视觉技术作为前沿科技之一，正深刻改变着诸多传统领域的管理与运营模式。校园电动自行车管理这一细分领域，亦亟待借助此类先进技术实现转型升级。校园内电动自行车数量激增，随之而来的停放无序、违规充电以及潜在的安全隐患等问题，已成为校园管理中亟待解决的难题。传统管理模式在面对这些复杂多变的情况时显得力不从心，而融合机器视觉技术的管理系统则应运而生，它宛如一束光，照亮了校园电动自行车管理的智能化道路。

该系统的出现，不仅能够精准识别与实时监控电动自行车的动态，为校园安全管理筑牢防线，还能通过数据分析为管理决策提供有力依据，从而优化资源配置，提升管理效率。从更宏观的视角来看，这一系统是智慧校园建设的关键一环，它将校园内的交通管理纳入数字化、智能化的管理轨道，为校园的整体智能化发展注入强劲动力。同时，该系统在实际应用中的成功经验，也为其他校园乃至城市的交通管理提供了可借鉴的范例，具有广泛推广的价值和意义。

2系统分析

2.1需求分析

随着电动自行车在校园内日益普及，其无序停放、违规充电等问题给校园安全与秩序带来挑战，为提升校园管理效率、保障师生安全，需开发校园电动自行车管理系统。该系统是综合管理平台，运用信息技术对校园电动自行车的进出、停放、充电等进行全面管理，涵盖用户管理、车辆管理、停车管理、统计分析等功能模块，具备易用性、稳定性和安全性。不同用户有不同需求，学生和教职工需要便捷完成车辆登记、快速进出校园、查询停车信息了解违规情况；系统功能上，用户管理模块需支持注册登录与信息管理；车辆管理模块要实现车辆登记、查询和违规处理；

2.2可行性分析

2.2.1技术可行性

电动车管理系统的设计与实现在技术上具有高度可行性。前端使用Vue.js构建用户界面，后端采用Spring Boot处理业务逻辑，结合Mybatis等技术进行数据库操作，开发效率高。硬件方面，智能充电桩等设备集成传感器，可实时监测电动车状态。Spring Boot和Vue.js有丰富的文档和活跃社区支持，开发工具如IDEA、Eclipse等环境完善。系统架构采用前后端分离，数据存储用MySQL等关系型数据库，结合Redis缓存技术提高性能。系统功能如用户管理、充电管理等可通过现有技术实现，且易于与其他系统集成扩展。开发完成后可利用测试工具确保系统稳定可靠。综上，能高效开发出稳定、功能完善的电动车管理系统。

2.2.2经济可行性

电动车管理系统在经济上具有良好的可行性。开发阶段，硬件成本可控，如开发PC价格适中，服务器投入不高，软件成本低，采用开源的Spring Boot框架和Mysql数据库，无需额外付费。系统建成后的维护费用也不大，且能有效减少人工管理成本，提高管理效率，带来长期的经济效益。此外，随着规模效应的体现，单车维护和运营成本将逐渐降低，进一步提升系统的经济性。

2.2.3操作可行性

电动车管理系统的操作具有良好的可行性。系统界面简洁直观，操作流程清晰，用户和管理人员能够快速上手。例如，用户可通过手机APP或微信小程序轻松进行电动车的充电预约、停车导航等操作。同时，系统提供了详细的使用指南和帮助文档，方便用户在使用过程中遇到问题时能够及时解决。硬件设备的集成也十分便捷，传感器能够实时监测电动车的充电状态和电量，充电桩等设备与系统无缝对接，实现智能化管理。此外，系统的模块化设计使得各个功能模块之间相互独立，便于后期的维护和升级。系统还具备完善的数据备份和恢复功能，确保数据的安全性和完整性。

2.3相关技术

2.3.1微信小程序

微信小程序是一种基于微信平台的轻量级应用，其开发技术主要包括前端技术、后端技术、数据库技术和开发工具。前端技术使用微信小程序框架，包括WXML用于构建页面结构，WXSS用于定义页面样式，以及JavaScript用于处理业务逻辑和事件响应。后端技术可采用多种技术栈，如Node.js、Python等，用于处理数据逻辑和提供API接口。数据库技术方面，常见的数据库如MySQL、MongoDB等用于存储和管理数据。开发工具方面，微信官方提供了微信开发者工具，支持代码编辑、调试、预览和发布等功能。

2.3.2 MYSQL数据库

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的应用程序中。它支持多种操作系统，包括Windows、Linux、macOS等。MySQL使用结构化查询语言（SQL）进行数据管理和操作，提供了丰富的API和工具，方便开发者进行数据库的开发、管理和维护。其主要特点包括高性能、高可靠性和易用性。MySQL支持多种数据存储引擎，如InnoDB、MyISAM等，提供了灵活的数据存储和管理方式。此外，它还支持事务处理、数据备份和恢复、用户权限管理等功能，满足不同应用场景的需求。在Web开发、企业级应用和数据存储管理等领域，MySQL凭借其开放源代码、低成本和强大的社区支持，成为了众多开发者和企业的首选数据库解决方案。

2.3.3 uni-app

UniApp 是一个基于 Vue.js 的跨平台开发框架，允许开发者使用一套代码构建多端应用，如H5、微信小程序、iOS、Android等。其核心特点是跨平台支持，基于 Vue.js，提供原生体验，并拥有丰富的插件生态。在开发环境中，官方推荐使用 HBuilderX 作为 IDE，但也支持 VS Code 等其他工具。一个典型的 UniApp 项目结构包括 pages/（页面目录）、static/（静态资源）、components/（自定义组件）、uni_modules/（插件模块）、main.js（入口文件）和 manifest.json（应用配置）等。

2.3.4 Flask

Flask以简洁灵活著称，适合小型项目开发与快速原型搭建。其核心特性丰富，路由系统借助装饰器定义路由，让 URL 与处理函数映射直观，还支持动态参数传递；集成的 Jinja2 模板引擎允许在 HTML 中嵌入 Python 逻辑，实现动态内容渲染；能便捷处理 HTTP 请求，获取请求信息，响应类型多样，支持返回字符串、JSON 数据等；扩展机制强大，有丰富的扩展生态，如 Flask - SQLAlchemy 用于数据库操作、Flask - Login 用于用户认证等。在应用场景方面，它适用于小型 Web 应用开发，如个人博客、小型企业官网；适合 Web 服务接口（API）开发，为移动应用等提供后端支持；可用于快速原型开发，快速验证项目概念；还能与数据科学结合，将机器学习模型部署为 Web 服务。其优势显著，易于上手，学习成本低，能让开发者快速看到成果；高度定制，可按需选择组件和扩展；灵活扩展，能满足不同规模和复杂度项目需求。