基于 C++ Qt6 与机器视觉的停车管理实验项目。
使用 HyperLPR 与 OpenCV 构建的无人值守解决方案原型。
基于 C++17 标准开发。使用 QMediaCaptureSession 处理多路视频流并发，利用 Signal & Slot 机制实现非阻塞 UI 渲染。
框架集成 HyperLPR3 SDK。配置 MNN 推理引擎（FP16 半精度），设计了“多帧加权投票”算法消除抖动。
车牌识别处理原始帧数据转换。调用 QRCodeDetector 实时定位并解码支付 Token，支持 RGB/BGR 色彩空间转换。
二维码扫描手工封装 RSA2 签名算法。加载 PEM 私钥，进行哈希计算与 Base64 编码，确保安全规范。
私钥签名对接沙箱环境网关。构造 JSON 业务报文，发送异步请求，解析返回的 JSON 状态码（Code:10000）。
支付集成管理本地嵌入式数据。设计 carPresent（在场）与 carLog（日志）payment（订单）三表结构，处理原子性更新。
数据库管理30fps 实时采集。检测到运动物体时自动切换至 8fps 高频识别模式，动态调整 Buffer。
识别车牌并查询 DB。无记录写入 `carPresent`（入场）；有记录计算时长（出场）。
出场时进行扫码支付。
生成唯一订单号。UI 引导用户出示付款码，OpenCV 自动检测并提取 Token。
RSA 签名后请求支付宝网关。接收 10000 状态码后放行并更新流水日志。