CN102024324A - 一种自动停车场栏杆机控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种自动停车场栏杆机控制系统，该系统包括前端设备、地面设备，所述的前端设备包括云台、防护罩、图像传感装置、1394专线、补光灯，所述的图像传感装置架设于云台上，所述的图像传感器位于防护罩的内部，所述的地面设备包括控制计算机、栏杆机、RS232专线，所述的图像传感装置与控制计算机通过1394专线连接，所述的控制计算机与栏杆机通过RS232专线连接，该系统具体操作流程包括控制计算机给出信号，图像传感装置收到信号后启动，图像传感装置将获取的信息通过1394专线传输给控制计算机等。与现有技术相比，本发明具有自动化程度高、安全、系统结构简单、成本低、识别精度高等优点。

Description

一种自动停车场栏杆机控制系统

技术领域

本发明涉及计算机视觉和信息处理系统，尤其是涉及一种自动停车场栏杆机控制系统。

背景技术

随着汽车在国内的日益普及，对停车场的需要越来越大，而目前国内的停车场，基本还处于有人看守的阶段，自动化和智能化程度不高，同时效率相对低下。而一些无人值守的停车场管理系统，也往往应用的是卡片识别技术，包括司机手持的磁卡、条码卡、IC卡、近距离RF射频识别卡以及远距离RF射频识别卡等。这些系统虽然其为无人值守，但在具体操作过程中，往往需要对利用该停车场的车辆信息进行提前登记统计设定，对在固定某一期间内多次使用该停车场的用户如月租用户或在该停车场自有停车位用户来说，这种一次发卡，多次使用技术同人工操作的系统相比，具有更高的效率。但大型公共停车场，由于进入车辆随机，使用用户不定，如何构建更加自动化和智能化的无人管理系统和付费系统，是目前国内外系统开发和技术研究的一个热点。在这种系统中，对进入停车场车辆的类型进行识别，是其中关键和基本的一项工作。本新型使用正是在这种背景下，基于计算机视觉技术，开发一种机动车和非机动车识别系统及方法，并根据判断识别的结果自动对栏杆机进行控制。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种自动化程度高、识别精度高的自动停车场栏杆机控制系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种自动停车场栏杆机控制系统，其特征在于，该系统包括前端设备、地面设备，所述的前端设备包括云台、防护罩、图像传感装置、1394专线、补光灯、稳压电源、电缆线，所述的图像传感装置架设于云台上，所述的图像传感器位于防护罩的内部，所述的地面设备包括控制计算机、栏杆机、RS232专线，所述的图像传感装置与控制计算机通过1394专线连接，所述的控制计算机与栏杆机通过RS232专线连接，所述的补光灯与稳压电源通过电缆线连接，该系统具体操作流程如下：

1)控制计算机给出信号，图像传感装置收到信号后启动，图像传感装置将获取的信息通过1394专线传输给控制计算机；

2)控制计算机利用车型识别算法判断进入的车辆是否停止，如果判断为否，则保持栏杆机关闭状态，如判断为是，则判断车辆是否为机动车辆，如判断为是，则打开栏杆机，如为否，在保持栏杆机关闭状态。

3)当判断车辆为机动车辆并打开栏杆机时，同时判断机动车是否通过，如判断为是，则关闭栏杆机；如判断为否，则对判断车辆所处的位置是否在栏杆机关闭时接触范围之内，如果判断为是，则保持栏杆机打开状态，并提示车辆可以通过，如判断为否，则在一定时间内自动关闭栏杆机并给出语音提示。

所述的图像传感装置可以为立体摄像机、单目摄像机或静态照相机。

所述的立体摄像机、单目摄像机或静态照相机可以在可见光谱或红外光谱中运行。

所述的控制计算机内部的车型识别算法为基于计算机视觉的算法，该算法的具体算法如下：

(1)控制计算机接收图像传感装置传输过来的车辆信息；

(2)控制计算机对接收到的车辆图像信息进行预处理，将高清摄像机拍摄的彩色数字图像首先转换成灰度图像，并采用Retinex自适应图像灰度变换方法对获取的灰度图像进行颜色不变性处理；

(3)从参考背景图像和当前帧图像中分别提取边缘信息，如果两个边缘信息相差很大，则对背景进行更新，同时提取当前帧中没有车辆信息的图像作为背景图像；

(4)判断车辆在栏杆机门口是否处于停止状态，应用帧间差分信息进行判断，即在连续相邻帧中运动区域信息差异小于一定阈值时，判断车辆处于停止状态；

(5)采用基于模式的方法和基于特征的方法相结合的方法对车辆进行最后的识别，首先通过基于模式的方法对图像传感装置获取的信息进行降维处理，对处理后的信息进行训练学习，并进行判断是否匹配，如为是，则直接识别车型，如为否，则继续采用基于特征的方法对图像传感装置获取的信息进行特征提取，主要选取车辆面积特征、长度特征、宽度特征，根据特征与经验设定值之间的关系判定车辆的类型。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1)不需要人工干预，自动化智能化程度高。利用计算机视觉技术，如在停车场入口装入一机器人眼，自动智能对进入停车场的车辆类型进行判断，全自动决定栏杆机开启或关闭状态。

2)安全。智能判断车辆在停车场入口处所处的位置，有效避免栏杆机和汽车碰撞发生损坏事故。

3)系统结构简单，成本低。利用假设在云台上的图像传感装置获取信息，依靠地面设备控制计算机可完成对信息的分析处理和对栏杆机的状态管理，系统结构简单，具有较低的建设成本。

4)识别精度高，技术先进。利用计算机视觉技术对停车场进行改造，构建完全自动和智能的停车场管理系统和自动付费系统是未来停车场建设的一个热点方向。本新型实用利用基于模式和基于特征相结合的识别算法，技术先进，可对机动车和非机动车提高高精度的识别。

附图说明

图1为本发明一种自动停车场栏杆机控制系统的结构示意图；

图2为本发明一种自动停车场栏杆机控制系统的运行流程图；

图3为本发明一种自动停车场栏杆机控制系统的控制计算机内部的车型识别算法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例

如图1所示，一种自动停车场栏杆机控制系统，主要包括对车辆信息进行检测的前端设备和对检测信息进行处理及对栏杆机进行控制的地面设备。其中，前端设备主要包括获取车辆信息的图像传感装置1，防护罩2，连接图像传感装置1和地面设备的1394专线3，云台4，稳压电源5，电缆线6，用于在夜晚增加光照度的补光灯7。地面设备主要包括对图像传感装置获取信息进行处理和对栏杆机进行控制的控制计算机8，栏杆机10，以及连接控制计算机和栏杆机的RS232专线9。地面设备还包括云台镜头控制器及调试实用的网线等可选。

如图2所示，本发明基于以上硬件设备的运行流程为：

1)地面设备中的控制计算机8之后，运行机动车非机动车检测系统。

2)设备中的图像传感装置1获取停车场入口出的图像信息，并将图像信息通过1394专线3传输至控制计算机8。控制计算机8利用嵌入在其中的机动车非机动车软件算法对输入的图像信息进行分析，判别是否有物体进行停车场，是否为机动车或非机动车，并开始将获取图像信息进行保存。

3)如上述判断为非机动车，则保持栏杆机关闭状态。

4)如上述判断为机动车，则给出信号栏杆机，打开护栏。

5)打开护栏后，并检测车辆是否通过。如检测车辆已经通过，则关闭护栏。

6)如车辆没有通过，则判断车辆所处的位置，如车辆位置位于未通过护栏位置，则检测栏杆机状态，如果栏杆机处于打开状态，则维持护栏打开状态，并给出语音提示车辆通过。如栏杆机处于关闭状态，则打开栏杆机。如栏杆机处于打开状态且车辆位置位于护栏关闭路径范围内，则继续保持栏杆机打开状态，并在一定时间内给出语音提示车辆通过。车辆位置判断具体方法为利用Hough变换，在背景图像无车辆无物体通过时，检测栏杆机护栏位置。在上述判断中当判别为机动车辆时，根据提取的面积特征，长度特征及宽度特征确定车辆大概位置，比较车辆位置与栏杆机护栏位置，如二者位置有重合，则判断车辆未通过栏杆机或栏杆机关闭时会对车辆形成撞击，结合栏杆机状态，根据上述描述过程对栏杆机进行控制。

如图3所示，上述步骤2)中的控制计算机内部的车型识别算法对车辆进行识别的具体步骤如下：

(1)控制计算机8接收存贮图像传感装置1获取的图像信息。

(2)对获取的图像信息进行预处理，对图像传感装置的快门和图像的增益进行自调节。为了提高处理速度，将图像传感装置获取的多通道图像首先转化为单通道图像，并应用自适应图像灰度变化算法，进行颜色不变性处理。改善由于光线过暗或光线过亮造成的图像质量退化现象，同时增强图像边缘等细节信息，以利于后续的特征提取和处理，提高最终的识别精度。在夜晚或其它极端天气情况下，采用补光灯7来增加光照度。

(3)当背景发生变化时，判断为有物体(非机动车)或车辆进入，同时自动对背景进行更新。在车型识别系统中，从参考背景图像和当前帧图像中分别提取边缘信息，如果两个边缘信息相差很大，则认为有车辆或物体(非机动车)进入，需要对背景进行更新，同时提取当前帧中的图像作为背景图像。

(4)当判断有车辆或物体(非机动车)进入停车场时，再应用车辆停车检测模块判断车辆或物体(非机动车)在栏杆机门口是否处于停止状态。这里应用帧间差分信息进行判断，即在连续相邻帧中运动区域信息差异小于一定阈值时，判断车辆或物体处于停止状态。

(5)如判断车辆或物体(非机动车)一直处于运动状态，则控制栏杆机保持关闭状态。

(6)当判断车辆或物体(非机动车)处于停止时，则判断进入停车场的车辆或物体(非机动车)是否为机动车或非机动车。具体过程为在判断车辆或物体(非机动车)停止时，记录并存储车辆或物体(非机动车)的视频流信息，并运用结合基于模式的方法和基于特征的方法判断其是否为机动车辆非机动车辆。其中基于模式的方法首先对机动车和非机动车的图像PCA降维并进行连线学习，当判断车辆或物体(非机动车)停止后，对记录视频流的信息再进行PCA降维处理，并同离线训练学习的样本信息进行匹配，从而识别其为机动车或非机动车类型。基于特征的方法对车辆或物体(非机动车)停止后获取的信息进行特征提取，这里主要选取面积特征，长度特征和宽度特征，根据提取特征与经验设定值之间的关系判定机动车或非机动车的类型。其具体判断方法为：指定非机动车如摩托车，电动车等经验阈值T1，机动车经验阈值T2。利用背景差分算法将车辆分割出来后，计算分割后车辆的面积信息，当面积区域小于阈值T1时，则识别车辆为非机动车辆，当面积区域大于经验阈值T2时，则识别为机动车辆，当面积阈值在T1与T2之间时，则定义为模糊区域。对定义为模糊区域的图像，再应用长度特征和宽度特征进行判别，根据机动车辆长度特征和宽度特征大，非机动车辆长度特征和宽度特征小进行判别。其中长度特征具体计算方法为：将分割后的车辆信息进行Hough变换，检测变换后图像中的线信息，并对与道路平行的线进行统计，计算所有线信息长度的均值作为该车辆信息的长度特征。宽度特征的计算方法为：将分割出的车辆图像在垂直方向进行投影，计算每一列投影中有亮度的像素信息，将所有有亮度信息的列保存在一投影向量中，向量的长度计算为宽度特征。

依据本系统进行机动车和非机动车识别，从而实现对栏杆机的智能控制。在完成对机动车非机动车的识别和位置判断后，根据识别的结果和位置判断的结果，对栏杆机给出打开或关闭的信号，从而实现了本发明的目的。

Claims (4)

1.一种自动停车场栏杆机控制系统，其特征在于，该系统包括前端设备、地面设备，所述的前端设备包括云台、防护罩、图像传感装置、1394专线、补光灯、稳压电源、电缆线，所述的图像传感装置架设于云台上，所述的图像传感装置位于防护罩的内部，所述的地面设备包括控制计算机、栏杆机、RS232专线，所述的图像传感装置与控制计算机通过1394专线连接，所述的控制计算机与栏杆机通过RS232专线连接，所述的补光灯与稳压电源通过电缆线连接，该系统具体操作流程如下：

1)控制计算机给出信号，图像传感装置收到信号后启动，图像传感装置将获取的信息通过1394专线传输给控制计算机；

2)控制计算机利用车型识别算法判断进入的车辆是否停止，如果判断为否，则保持栏杆机关闭状态，如判断为是，则判断车辆是否为机动车辆，如判断为是，则打开栏杆机，如为否，在保持栏杆机关闭状态。

3)当判断车辆为机动车辆并打开栏杆机时，同时判断机动车是否通过，如判断为是，则关闭栏杆机；如判断为否，则对判断车辆所处的位置是否在栏杆机关闭时接触范围之内，如果判断为是，则保持栏杆机打开状态，并提示车辆可以通过，如判断为否，则在一定时间内自动关闭栏杆机并给出语音提示。

2.根据权利要求1所述的一种自动停车场栏杆机控制系统，其特征在于，所述的图像传感装置可以为立体摄像机、单目摄像机或静态照相机。

3.根据权利要求2所述的一种自动停车场栏杆机控制系统，其特征在于，所述的立体摄像机、单目摄像机或静态照相机可以在可见光谱或红外光谱中运行。

4.根据权利要求1所述的一种自动停车场栏杆机控制系统，其特征在于，所述的控制计算机内部的车型识别算法为基于计算机视觉的算法，该算法的具体算法如下：

(1)控制计算机接收图像传感装置传输过来的车辆信息；

(2)控制计算机对接收到的车辆图像信息进行预处理，将高清摄像机拍摄的彩色数字图像首先转换成灰度图像，并采用Retinex自适应图像灰度变换方法对获取的灰度图像进行颜色不变性处理；

(3)从参考背景图像和当前帧图像中分别提取边缘信息，如果两个边缘信息相差很大，则对背景进行更新，同时提取当前帧中没有车辆信息的图像作为背景图像；

(4)判断车辆在栏杆机门口是否处于停止状态，应用帧间差分信息进行判断，即在连续相邻帧中运动区域信息差异小于一定阈值时，判断车辆处于停止状态；

(5)采用基于模式的方法和基于特征的方法相结合的方法对车辆进行最后的识别，首先通过基于模式的方法对图像传感装置获取的信息进行降维处理，对处理后的信息进行训练学习，并进行判断是否匹配，如为是，则直接识别车型，如为否，则继续采用基于特征的方法对图像传感装置获取的信息进行特征提取，主要选取车辆面积特征、长度特征、宽度特征，根据特征与经验设定值之间的关系判定车辆的类型。

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