CN104794906B - 室外停车场出口车辆管理平台 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种室外停车场出口车辆管理平台，所述室外停车场出口接受多个出口行车道的车辆驶入，所述管理平台包括停车场拥堵程度检测设备、主图像采集处理设备、嵌入式处理设备和多个子图像采集处理设备，嵌入式处理设备基于接收到的多个子图像采集处理设备发送的车辆信息确定车辆出场预设序列，主图像采集处理设备基于车辆出场预设序列和出口位置的车辆信息确定出口位置的车辆的收费策略，主图像采集处理设备和子图像采集处理设备都包括去雾霾处理子设备，用于去除相应采集图像中的雾霾成分。通过本发明，即使在各种雾霾天气，也能够提高具有多个出口行车道的室外停车场的通行效率，为车主节约时间和精力。

Description

室外停车场出口车辆管理平台

技术领域

本发明涉及电子检测领域，尤其涉及一种室外停车场出口车辆管理平台。

背景技术

停车场，指的是供停放车辆使用的场地。按用地情况来划分，停车场可分为地下停车场和室外停车场二类。停车场的主要任务是保管停放车辆，收取停车费。停车场是供车辆停放之场所。停车场有仅画停车格而无人管理及收费的简易停车场，亦有配有出入栏口、泊车管理员及计时收款员的收费停车场。现代化的停车场常有自动化计时收费系统、闭路电视及录影机系统。停车场主及管理员的法律责任，通常只是提供场地给驾车人士停泊车辆，不保障车辆受损及失车责任，一般会贴合约免责条款于停车场大门之外供车主参阅。

对于室外停车场来说，在停车过多的情况下，有一个问题需要解决：由于人员和场地的限制，室外停车场出口比较少，一般一个出口对应多个进入车道，当多个进入车道上的多个车辆都汇集在一个出口时，对于车辆没有相应的排序机制对车辆进入出口的顺序进行管理，导致每一个车辆驾驶员都争先恐后地抢入出口位置，不可避免地带来一些事故，这是，出口的通行效率将陷入恶性循环。

现有技术中对室外停车场出口车辆排序的技术方案很少，即使有一些基于图像处理的电子排序方案，也由于忽略了各种雾霾天气对车辆排序的影响，雾霾成分可能导致图像检测失败，从而严重影响正常的电子车辆排序操作。

因此，需要一种室外停车场出口车辆管理的技术方案，能够为要离开室外停车场的车主提供可以参考的出口排队顺序，避免纠纷和事故的发生，同时，能够克服雾霾天气对排序操作的影响，提高方案的可靠性。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种室外停车场出口车辆管理平台，用于室外停车场，基于高精度的图像采集和图像识别技术完成车辆信息的识别，建立了一个归一化的车辆通行秩序维护机制，保证了每台车辆的公平、合理的通行秩序，提高了室外停车场的通行效率，避免拥堵和事故的发生，更关键的是，根据大气衰减模型确定雾霾对图像的影响因素，并对多雾霾天气下采集的检测图像进行去雾霾化处理，提高了该平台的可靠性。

根据本发明的一方面，提供了一种室外停车场出口车辆管理平台，所述室外停车场出口接受多个出口行车道的车辆驶入，所述管理平台包括：停车场拥堵程度检测设备、主图像采集处理设备、嵌入式处理设备和多个子图像采集处理设备，停车场拥堵程度检测设备用于检测室外停车场内的车辆数量，每一个子图像采集处理设备用于采集一个出口行车道上的车辆信息，主图像采集处理设备用于采集出口位置的车辆信息，嵌入式处理设备基于接收到的多个子图像采集处理设备发送的车辆信息确定车辆出场预设序列，主图像采集处理设备基于车辆出场预设序列和出口位置的车辆信息确定出口位置的车辆的收费策略，主图像采集处理设备和子图像采集处理设备都包括去雾霾处理子设备，用于去除相应采集图像中的雾霾成分，其中，嵌入式处理设备还基于室外停车场内的车辆数量确定是否将管理平台从休眠状态中唤醒。

更具体地，在所述室外停车场出口车辆管理平台中，还包括：静态存储设备，用于预先存储车辆上限灰度阈值和车辆下限灰度阈值，所述车辆上限灰度阈值和所述车辆下限灰度阈值用于将图像中的车辆和背景分离，所述静态存储设备还预先存储了收费对照表，所述收费对照表以编号符合等级为索引，存储了每一个编号符合等级所对应的停车费用的下调百分比，其中，在所述收费对照表中，编号符合等级越高，对应的停车费用的下调百分比越大；所述停车场拥堵程度检测设备，包括全景高清摄像子设备、停车场图像预处理子设备和停车场车辆识别子设备，所述全景高清摄像子设备采用3840×2160的分辨率采集停车场图像，所述停车场图像预处理子设备与所述全景高清摄像子设备连接，对所述停车场图像依次进行对比度增强、3×3像素窗口中值滤波和灰度化处理，以获得灰度化停车场图像，所述停车场车辆识别子设备与静态存储设备和停车场图像预处理子设备分别连接，将所述灰度化停车场图像中灰度值在车辆上限灰度阈值和车辆下限灰度阈值之间的像素识别并组成多个停车场车辆图案，并输出停车场车辆图案的数量；所述子图像采集处理设备位于对应出口行车道的上方，包括：车道图像采集子设备，对对应出口行车道拍摄以采集车道图像；第一去雾霾处理子设备，位于车道图像采集子设备和车道图像预处理子设备之间，用于去除所述车道图像中的雾霾成分，以获得清晰化车道图像；车道图像预处理子设备，与所述第一去雾霾处理子设备连接，对所述清晰化车道图像依次进行对比度增强、自适应递归滤波和灰度化处理，以获得灰度化车道图像；车道车牌识别子设备与所述静态存储设备和所述车道图像预处理子设备分别连接，将所述灰度化车道图像中灰度值在所述车辆上限灰度阈值和所述车辆下限灰度阈值之间的像素识别并组成车道车辆图案，基于OCR识别算法识别所述车道车辆图案中的车道车牌号码；所述嵌入式处理设备位于室外停车场的机房，包括第一计时子设备和第一编号子设备，所述第一计时子设备用于提供即时时刻，所述第一编号子设备与所述第一计时子设备和所述多个子图像采集处理设备分别连接，每到每天的零时，清除上一天的车辆出场预设序列，从1开始对接收到的所有车道车牌号码进行排序，以形成排序后的车辆出场预设序列；所述主图像采集处理设备位于停车场出口的上方，包括：出口图像采集子设备，对停车场出口位置进行拍摄以采集出口图像；第二去雾霾处理子设备，位于出口图像采集子设备和出口图像预处理子设备之间，用于去除所述出口图像中的雾霾成分，以获得清晰化出口图像；出口图像预处理子设备，与所述第二去雾霾处理子设备连接，对所述清晰化出口图像依次进行对比度增强、自适应递归滤波和灰度化处理，以获得灰度化出口图像；出口车牌识别子设备与所述静态存储设备和所述出口图像预处理子设备分别连接，将所述灰度化出口图像中灰度值在所述车辆上限灰度阈值和所述车辆下限灰度阈值之间的像素识别并组成出口车辆图案，基于OCR识别算法识别所述出口车辆图案中的出口处车牌号码；第二计时子设备，用于提供即时时刻；第二编号子设备，与所述第二计时子设备和所述出口车牌识别子设备分别连接，每到每天的零时，从1开始对接收到的出口处车牌号码进行编号；停车费用计算子设备，与所述第二编号子设备、所述静态存储设备和所述嵌入式处理设备分别连接，基于出口处车牌号码查询出口处车牌号码在车辆出场预设序列中的序列号，将所述序列号与所述出口处车牌号码的编号进行匹配，以确定编号符合度，根据编号符合度确定所述编号符合等级，在所述收费对照表查找与确定的编号符合等级所对应的停车费用的下调百分比，基于查找到的下调百分比对所述出口处车牌号码对应的出口车辆的应收停车费用进行下调，以获得应收停车费用，其中，所述序列号与所述出口处车牌号码的编号越匹配，则确定的编号符合度越高，确定的编号符合等级越高；所述第一去雾霾处理子设备包括：第一雾霾浓度检测单元，位于空气中，用于实时检测对应出口行车道所在位置的雾霾浓度，并根据雾霾浓度确定雾霾去除强度，所述雾霾去除强度取值在0到1之间；第一整体大气光值获取单元，与所述车道图像采集子设备连接以获得所述车道图像，计算所述车道图像中每一像素的灰度值，将灰度值最大的像素的灰度值作为整体大气光值；第一大气散射光值获取单元，与所述车道图像采集子设备和所述第一雾霾浓度检测单元分别连接，对所述车道图像的每一个像素，提取其R，G，B三颜色通道像素值中最小值作为目标像素值，使用保持边缘的高斯平滑滤波器EPGF(edge-preservinggaussianfilter)对所述目标像素值进行滤波处理以获得滤波目标像素值，将目标像素值减去滤波目标像素值以获得目标像素差值，使用EPGF对目标像素差值进行滤波处理以获得滤波目标像素差值，将滤波目标像素值减去滤波目标像素差值以获得雾霾去除基准值，将雾霾去除强度乘以雾霾去除基准值以获得雾霾去除阈值，取雾霾去除阈值和目标像素值中的最小值作为比较参考值，取比较参考值和0中的最大值作为每一个像素的大气散射光值；第一介质传输率获取单元，与所述第一整体大气光值获取单元和所述第一大气散射光值获取单元分别连接，将每一个像素的大气散射光值除以整体大气光值以获得除值，将1减去所述除值以获得每一个像素的介质传输率；第一清晰化图像获取单元，与所述车道图像采集子设备、所述第一整体大气光值获取单元和所述第一介质传输率获取单元分别连接，将1减去每一个像素的介质传输率以获得第一差值，将所述第一差值乘以整体大气光值以获得乘积值，将所述车道图像中每一个像素的像素值减去所述乘积值以获得第二差值，将所述第二差值除以每一个像素的介质传输率以获得每一个像素的清晰化像素值，所述车道图像中每一个像素的像素值包括所述车道图像中每一个像素的R，G，B三颜色通道像素值，相应地，获得的每一个像素的清晰化像素值包括每一个像素的R，G，B三颜色通道清晰化像素值，所有像素的清晰化像素值组成所述清晰化车道图像；所述第二去雾霾处理子设备包括：第二雾霾浓度检测单元，位于空气中，用于实时检测停车场出口位置的雾霾浓度，并根据雾霾浓度确定雾霾去除强度，所述雾霾去除强度取值在0到1之间；第二整体大气光值获取单元，与所述出口图像采集子设备连接以获得所述出口图像，计算所述出口图像中每一像素的灰度值，将灰度值最大的像素的灰度值作为整体大气光值；第二大气散射光值获取单元，与所述出口图像采集子设备和所述第二雾霾浓度检测单元分别连接，对所述出口图像的每一个像素，提取其R，G，B三颜色通道像素值中最小值作为目标像素值，使用保持边缘的高斯平滑滤波器EPGF(edge-preservinggaussianfilter)对所述目标像素值进行滤波处理以获得滤波目标像素值，将目标像素值减去滤波目标像素值以获得目标像素差值，使用EPGF对目标像素差值进行滤波处理以获得滤波目标像素差值，将滤波目标像素值减去滤波目标像素差值以获得雾霾去除基准值，将雾霾去除强度乘以雾霾去除基准值以获得雾霾去除阈值，取雾霾去除阈值和目标像素值中的最小值作为比较参考值，取比较参考值和0中的最大值作为每一个像素的大气散射光值；第二介质传输率获取单元，与所述第二整体大气光值获取单元和所述第二大气散射光值获取单元分别连接，将每一个像素的大气散射光值除以整体大气光值以获得除值，将1减去所述除值以获得每一个像素的介质传输率；第二清晰化图像获取单元，与所述出口图像采集子设备、所述第二整体大气光值获取单元和所述第二介质传输率获取单元分别连接，将1减去每一个像素的介质传输率以获得第一差值，将所述第一差值乘以整体大气光值以获得乘积值，将所述出口图像中每一个像素的像素值减去所述乘积值以获得第二差值，将所述第二差值除以每一个像素的介质传输率以获得每一个像素的清晰化像素值，所述出口图像中每一个像素的像素值包括所述出口图像中每一个像素的R，G，B三颜色通道像素值，相应地，获得的每一个像素的清晰化像素值包括每一个像素的R，G，B三颜色通道清晰化像素值，所有像素的清晰化像素值组成所述清晰化出口图像；其中，所述多个子图像采集处理设备到所述室外停车场出口的距离相等。

更具体地，在所述室外停车场出口车辆管理平台中，所述嵌入式处理设备在所述停车场拥堵程度检测设备输出的数量大于等于预设数量阈值时，将所述管理平台从休眠状态中唤醒。

更具体地，在所述室外停车场出口车辆管理平台中，所述嵌入式处理设备在所述停车场拥堵程度检测设备输出的数量小于预设数量阈值时，将所述管理平台进入休眠状态。

更具体地，在所述室外停车场出口车辆管理平台中，所述预设数量阈值预存在所述静态存储设备中。

更具体地，在所述室外停车场出口车辆管理平台中，所述嵌入式处理设备为ARM11处理设备。

附图说明

以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：

图1为根据本发明实施方案示出的室外停车场出口车辆管理平台的结构方框图。

具体实施方式

下面将参照附图对本发明的室外停车场出口车辆管理平台的实施方案进行详细说明。

随着城市化进程的加速和人们生活水平的提高，汽车已经走入了千家万户，人们的工作、购物和旅游都离不开汽车。在各个工作场所、购物场所和旅游景点，都能看到大量车辆聚集，为了规范这些车辆的停放，避免出现纠纷，也为了相关部门的创收，上述场所都会规划大块区域作为停车场，对停放的车辆按照停放时间进行收费。

室外停车场由于建设周期快、安全性能高以及易于审批等优点，而受到停车管理部门的青睐。然而，室外停车场也存在一些问题，最主要的是，在车流量大的情况下，由于很多室外停车场只有少量的出口，每一个出口前方都可能存在三个甚至三个以上的驶入车道，这时，多个驶入车道的车辆同时挤入一个出口，因为无法规划驶入出口的顺序，每一个车辆都想快速离开，这必然导致秩序混乱，甚至导致碰撞事故发生。

现有技术中缺少上述室外停车场的出口秩序维持方案，需要搭建一种能够用于室外停车场的室外停车场出口车辆管理平台，能够合理设置具有多个驶入车道的出口前方的车辆通行顺序，同时，鉴于室外停车场的环境考虑，这种管理平台需要克服各种雾霾天气的干扰。

对此，本发明搭建了一种室外停车场出口车辆管理平台，采用图像采集和识别的方式提前各个进入车道的车辆信息，通过合理的排序机制和激励机制迫使驾驶员按照排队顺序进行等待，提高了室外停车场的通行效率，而且，本管理平台还能够去除雾霾成分对采集图像的影响，

图1为根据本发明实施方案示出的室外停车场出口车辆管理平台的结构方框图，所述室外停车场出口接受多个出口行车道的车辆驶入，所述管理平台包括停车场拥堵程度检测设备1、主图像采集处理设备2、嵌入式处理设备3和n个子图像采集处理设备4，n为大于1的自然数。

其中，停车场拥堵程度检测设备1用于检测室外停车场内的车辆数量，每一个子图像采集处理设备4用于采集一个出口行车道上的车辆信息，主图像采集处理设备2用于采集出口位置的车辆信息，嵌入式处理设备3基于接收到的n个子图像采集处理设备4发送的车辆信息确定车辆出场预设序列，主图像采集处理设备2基于车辆出场预设序列和出口位置的车辆信息确定出口位置的车辆的收费策略，主图像采集处理设备2和子图像采集处理设备4都包括去雾霾处理子设备，用于去除相应采集图像中的雾霾成分，其中，嵌入式处理设备3还基于室外停车场内的车辆数量确定是否将管理平台从休眠状态中唤醒。

接着，继续对本发明的室外停车场出口车辆管理平台的具体结构进行进一步的说明。

所述管理平台还包括：静态存储设备，用于预先存储车辆上限灰度阈值和车辆下限灰度阈值，所述车辆上限灰度阈值和所述车辆下限灰度阈值用于将图像中的车辆和背景分离，所述静态存储设备还预先存储了收费对照表，所述收费对照表以编号符合等级为索引，存储了每一个编号符合等级所对应的停车费用的下调百分比，其中，在所述收费对照表中，编号符合等级越高，对应的停车费用的下调百分比越大。

所述停车场拥堵程度检测设备1，包括全景高清摄像子设备、停车场图像预处理子设备和停车场车辆识别子设备，所述全景高清摄像子设备采用3840×2160的分辨率采集停车场图像，所述停车场图像预处理子设备与所述全景高清摄像子设备连接，对所述停车场图像依次进行对比度增强、3×3像素窗口中值滤波和灰度化处理，以获得灰度化停车场图像，所述停车场车辆识别子设备与静态存储设备和停车场图像预处理子设备分别连接，将所述灰度化停车场图像中灰度值在车辆上限灰度阈值和车辆下限灰度阈值之间的像素识别并组成多个停车场车辆图案，并输出停车场车辆图案的数量。

所述子图像采集处理设备4位于对应出口行车道的上方，包括：车道图像采集子设备，对对应出口行车道拍摄以采集车道图像；第一去雾霾处理子设备，位于车道图像采集子设备和车道图像预处理子设备之间，用于去除所述车道图像中的雾霾成分，以获得清晰化车道图像；车道图像预处理子设备，与所述第一去雾霾处理子设备连接，对所述清晰化车道图像依次进行对比度增强、自适应递归滤波和灰度化处理，以获得灰度化车道图像；车道车牌识别子设备与所述静态存储设备和所述车道图像预处理子设备分别连接，将所述灰度化车道图像中灰度值在所述车辆上限灰度阈值和所述车辆下限灰度阈值之间的像素识别并组成车道车辆图案，基于OCR识别算法识别所述车道车辆图案中的车道车牌号码。

所述嵌入式处理设备3位于室外停车场的机房，包括第一计时子设备和第一编号子设备，所述第一计时子设备用于提供即时时刻，所述第一编号子设备与所述第一计时子设备和所述多个子图像采集处理设备分别连接，每到每天的零时，清除上一天的车辆出场预设序列，从1开始对接收到的所有车道车牌号码进行排序，以形成排序后的车辆出场预设序列。

所述主图像采集处理设备2位于停车场出口的上方，包括：出口图像采集子设备，对停车场出口位置进行拍摄以采集出口图像；第二去雾霾处理子设备，位于出口图像采集子设备和出口图像预处理子设备之间，用于去除所述出口图像中的雾霾成分，以获得清晰化出口图像；出口图像预处理子设备，与所述第二去雾霾处理子设备连接，对所述清晰化出口图像依次进行对比度增强、自适应递归滤波和灰度化处理，以获得灰度化出口图像；出口车牌识别子设备与所述静态存储设备和所述出口图像预处理子设备分别连接，将所述灰度化出口图像中灰度值在所述车辆上限灰度阈值和所述车辆下限灰度阈值之间的像素识别并组成出口车辆图案，基于OCR识别算法识别所述出口车辆图案中的出口处车牌号码；第二计时子设备，用于提供即时时刻；第二编号子设备，与所述第二计时子设备和所述出口车牌识别子设备分别连接，每到每天的零时，从1开始对接收到的出口处车牌号码进行编号；停车费用计算子设备，与所述第二编号子设备、所述静态存储设备和所述嵌入式处理设备3分别连接，基于出口处车牌号码查询出口处车牌号码在车辆出场预设序列中的序列号，将所述序列号与所述出口处车牌号码的编号进行匹配，以确定编号符合度，根据编号符合度确定所述编号符合等级，在所述收费对照表查找与确定的编号符合等级所对应的停车费用的下调百分比，基于查找到的下调百分比对所述出口处车牌号码对应的出口车辆的应收停车费用进行下调，以获得应收停车费用，其中，所述序列号与所述出口处车牌号码的编号越匹配，则确定的编号符合度越高，确定的编号符合等级越高。

其中，所述第一去雾霾处理子设备包括：第一雾霾浓度检测单元，位于空气中，用于实时检测对应出口行车道所在位置的雾霾浓度，并根据雾霾浓度确定雾霾去除强度，所述雾霾去除强度取值在0到1之间；第一整体大气光值获取单元，与所述车道图像采集子设备连接以获得所述车道图像，计算所述车道图像中每一像素的灰度值，将灰度值最大的像素的灰度值作为整体大气光值；第一大气散射光值获取单元，与所述车道图像采集子设备和所述第一雾霾浓度检测单元分别连接，对所述车道图像的每一个像素，提取其R，G，B三颜色通道像素值中最小值作为目标像素值，使用保持边缘的高斯平滑滤波器EPGF(edge-preservinggaussianfilter)对所述目标像素值进行滤波处理以获得滤波目标像素值，将目标像素值减去滤波目标像素值以获得目标像素差值，使用EPGF对目标像素差值进行滤波处理以获得滤波目标像素差值，将滤波目标像素值减去滤波目标像素差值以获得雾霾去除基准值，将雾霾去除强度乘以雾霾去除基准值以获得雾霾去除阈值，取雾霾去除阈值和目标像素值中的最小值作为比较参考值，取比较参考值和0中的最大值作为每一个像素的大气散射光值；第一介质传输率获取单元，与所述第一整体大气光值获取单元和所述第一大气散射光值获取单元分别连接，将每一个像素的大气散射光值除以整体大气光值以获得除值，将1减去所述除值以获得每一个像素的介质传输率；第一清晰化图像获取单元，与所述车道图像采集子设备、所述第一整体大气光值获取单元和所述第一介质传输率获取单元分别连接，将1减去每一个像素的介质传输率以获得第一差值，将所述第一差值乘以整体大气光值以获得乘积值，将所述车道图像中每一个像素的像素值减去所述乘积值以获得第二差值，将所述第二差值除以每一个像素的介质传输率以获得每一个像素的清晰化像素值，所述车道图像中每一个像素的像素值包括所述车道图像中每一个像素的R，G，B三颜色通道像素值，相应地，获得的每一个像素的清晰化像素值包括每一个像素的R，G，B三颜色通道清晰化像素值，所有像素的清晰化像素值组成所述清晰化车道图像。

其中，所述第二去雾霾处理子设备包括：第二雾霾浓度检测单元，位于空气中，用于实时检测停车场出口位置的雾霾浓度，并根据雾霾浓度确定雾霾去除强度，所述雾霾去除强度取值在0到1之间；第二整体大气光值获取单元，与所述出口图像采集子设备连接以获得所述出口图像，计算所述出口图像中每一像素的灰度值，将灰度值最大的像素的灰度值作为整体大气光值；第二大气散射光值获取单元，与所述出口图像采集子设备和所述第二雾霾浓度检测单元分别连接，对所述出口图像的每一个像素，提取其R，G，B三颜色通道像素值中最小值作为目标像素值，使用保持边缘的高斯平滑滤波器EPGF(edge-preservinggaussianfilter)对所述目标像素值进行滤波处理以获得滤波目标像素值，将目标像素值减去滤波目标像素值以获得目标像素差值，使用EPGF对目标像素差值进行滤波处理以获得滤波目标像素差值，将滤波目标像素值减去滤波目标像素差值以获得雾霾去除基准值，将雾霾去除强度乘以雾霾去除基准值以获得雾霾去除阈值，取雾霾去除阈值和目标像素值中的最小值作为比较参考值，取比较参考值和0中的最大值作为每一个像素的大气散射光值；第二介质传输率获取单元，与所述第二整体大气光值获取单元和所述第二大气散射光值获取单元分别连接，将每一个像素的大气散射光值除以整体大气光值以获得除值，将1减去所述除值以获得每一个像素的介质传输率；第二清晰化图像获取单元，与所述出口图像采集子设备、所述第二整体大气光值获取单元和所述第二介质传输率获取单元分别连接，将1减去每一个像素的介质传输率以获得第一差值，将所述第一差值乘以整体大气光值以获得乘积值，将所述出口图像中每一个像素的像素值减去所述乘积值以获得第二差值，将所述第二差值除以每一个像素的介质传输率以获得每一个像素的清晰化像素值，所述出口图像中每一个像素的像素值包括所述出口图像中每一个像素的R，G，B三颜色通道像素值，相应地，获得的每一个像素的清晰化像素值包括每一个像素的R，G，B三颜色通道清晰化像素值，所有像素的清晰化像素值组成所述清晰化出口图像。

其中，所述多个子图像采集处理设备4到所述室外停车场出口的距离相等。

可选地，在所述室外停车场出口车辆管理平台中，所述嵌入式处理设备3在所述停车场拥堵程度检测设备1输出的数量大于等于预设数量阈值时，将所述管理平台从休眠状态中唤醒，所述嵌入式处理设3在所述停车场拥堵程度检测设备1输出的数量小于预设数量阈值时，将所述管理平台进入休眠状态，所述预设数量阈值预存在所述静态存储设备中，以及所述嵌入式处理设备3为ARM11处理设备。

另外，雾霾图像可以通过一系列图像处理设备实现图像的去雾霾化，以获得清晰化的图像，提高图像的能见度。这些图像处理设备分别执行不同的图像处理功能，基于雾霾形成的原理，达到去除雾霾的效果。雾霾图像的清晰化处理对于军用和民用领域都具有极大的应用价值，军用领域包括军事国防、遥感导航等，民用领域包括道路监测、目标跟踪和自动驾驶等。

雾霾图像形成的过程可以用大气衰减过程来描绘，在雾霾图像和实际图像即清晰化图像之间的关系可用整体大气光值和每一个像素的介质传输率来表述，即在已知雾霾图像的情况下，根据整体大气光值和每一个像素的介质传输率，可以求解出清晰化图像。

对于整体大气光值和每一个像素的介质传输率的求解都存在一些有效且经过验证的手段，例如，对于每一个像素的介质传输率，需要获得整体大气光值和每一个像素的大气散射光值，而每一个像素的大气散射光值可在对每一个像素在雾霾图像中的像素值进行两次保持边缘的高斯平滑滤波而获得，其间，雾霾去除的强度可调；而整体大气光值的获得方式有两种，一种方式是，可通过获取雾霾图像的黑色通道(即在雾霾图像中使得一些像素的黑色通道值非常低，黑色通道为R，G，B三颜色通道中的一种)，在雾霾图像中，通过寻找黑色通道像素值偏大的多个像素中寻找灰度值最大的像素来获得，即将寻找到的、灰度值最大的像素的灰度值作为整体大气光值，参与雾霾图像中每一个像素的清晰化处理；另外，整体大气光值也可通过以下方式获得：计算雾霾图像中每一像素的灰度值，将灰度值最大的像素的灰度值作为整体大气光值。

具体的雾霾图像和实际图像即清晰化图像之间的关系，以及各个参数之间的关系可参见以上内容。

通过对雾霾图像形成原理的探讨，搭建了雾霾图像和清晰化图像之间的关系，用多个参数表示这种关系，随后通过获得的多个参数值和雾霾图像即可还原获得清晰度较高的图像，由于参数的获得借用了一些统计手段和经验手段，因此所述清晰度较高的图像不可能完全等同于实际图像，但已经具有相当程度的去雾霾效果，为雾霾天气下的各个领域作业提供有效保障。

采用本发明的室外停车场出口车辆管理平台，针对现有技术缺乏对室外停车场出口排序机制以及在雾霾天气检测效果偏差的技术问题，引入高精度图像处理技术实现对出口以及出口的每一个进入车道上的车辆的信息的识别，引入有效的排序机制和激励机制，鼓励驾驶员按照先来先走的顺序驶入室外停车场的出口，更关键的是，采用高精度的去雾霾处理设备解决了检测图像因为雾霾天气可能带来的模糊问题，从而在整体上有效地提高了室外停车场出口位置的车辆通行速度。

可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (1)

1.一种室外停车场出口车辆管理平台，所述室外停车场出口接受多个出口行车道的车辆驶入，所述管理平台包括停车场拥堵程度检测设备、主图像采集处理设备、嵌入式处理设备和多个子图像采集处理设备，停车场拥堵程度检测设备用于检测室外停车场内的车辆数量，每一个子图像采集处理设备用于采集一个出口行车道上的车辆信息，主图像采集处理设备用于采集出口位置的车辆信息，嵌入式处理设备基于接收到的多个子图像采集处理设备发送的车辆信息确定车辆出场预设序列，主图像采集处理设备基于车辆出场预设序列和出口位置的车辆信息确定出口位置的车辆的收费策略，主图像采集处理设备和子图像采集处理设备都包括去雾霾处理子设备，用于去除相应采集图像中的雾霾成分，其中，嵌入式处理设备还基于室外停车场内的车辆数量确定是否将管理平台从休眠状态中唤醒；

所述管理平台还包括：

静态存储设备，用于预先存储车辆上限灰度阈值和车辆下限灰度阈值，所述车辆上限灰度阈值和所述车辆下限灰度阈值用于将图像中的车辆和背景分离，所述静态存储设备还预先存储了收费对照表，所述收费对照表以编号符合等级为索引，存储了每一个编号符合等级所对应的停车费用的下调百分比，其中，在所述收费对照表中，编号符合等级越高，对应的停车费用的下调百分比越大；

所述停车场拥堵程度检测设备，包括全景高清摄像子设备、停车场图像预处理子设备和停车场车辆识别子设备，所述全景高清摄像子设备采用3840×2160的分辨率采集停车场图像，所述停车场图像预处理子设备与所述全景高清摄像子设备连接，对所述停车场图像依次进行对比度增强、3×3像素窗口中值滤波和灰度化处理，以获得灰度化停车场图像，所述停车场车辆识别子设备与静态存储设备和停车场图像预处理子设备分别连接，将所述灰度化停车场图像中灰度值在车辆上限灰度阈值和车辆下限灰度阈值之间的像素识别并组成多个停车场车辆图案，并输出停车场车辆图案的数量；

所述子图像采集处理设备位于对应出口行车道的上方，包括：

车道图像采集子设备，对对应出口行车道拍摄以采集车道图像；

第一去雾霾处理子设备，位于车道图像采集子设备和车道图像预处理子设备之间，用于去除所述车道图像中的雾霾成分，以获得清晰化车道图像；

车道图像预处理子设备，与所述第一去雾霾处理子设备连接，对所述清晰化车道图像依次进行对比度增强、自适应递归滤波和灰度化处理，以获得灰度化车道图像；

车道车牌识别子设备与所述静态存储设备和所述车道图像预处理子设备分别连接，将所述灰度化车道图像中灰度值在所述车辆上限灰度阈值和所述车辆下限灰度阈值之间的像素识别并组成车道车辆图案，基于OCR识别算法识别所述车道车辆图案中的车道车牌号码；

所述嵌入式处理设备位于室外停车场的机房，包括第一计时子设备和第一编号子设备，所述第一计时子设备用于提供即时时刻，所述第一编号子设备与所述第一计时子设备和所述多个子图像采集处理设备分别连接，每到每天的零时，清除上一天的车辆出场预设序列，从1开始对接收到的所有车道车牌号码进行排序，以形成排序后的车辆出场预设序列；

所述主图像采集处理设备位于停车场出口的上方，包括：

出口图像采集子设备，对停车场出口位置进行拍摄以采集出口图像；

第二去雾霾处理子设备，位于出口图像采集子设备和出口图像预处理子设备之间，用于去除所述出口图像中的雾霾成分，以获得清晰化出口图像；

出口图像预处理子设备，与所述第二去雾霾处理子设备连接，对所述清晰化出口图像依次进行对比度增强、自适应递归滤波和灰度化处理，以获得灰度化出口图像；

出口车牌识别子设备与所述静态存储设备和所述出口图像预处理子设备分别连接，将所述灰度化出口图像中灰度值在所述车辆上限灰度阈值和所述车辆下限灰度阈值之间的像素识别并组成出口车辆图案，基于OCR识别算法识别所述出口车辆图案中的出口处车牌号码；

第二计时子设备，用于提供即时时刻；

第二编号子设备，与所述第二计时子设备和所述出口车牌识别子设备分别连接，每到每天的零时，从1开始对接收到的出口处车牌号码进行编号；

停车费用计算子设备，与所述第二编号子设备、所述静态存储设备和所述嵌入式处理设备分别连接，基于出口处车牌号码查询出口处车牌号码在车辆出场预设序列中的序列号，将所述序列号与所述出口处车牌号码的编号进行匹配，以确定编号符合度，根据编号符合度确定所述编号符合等级，在所述收费对照表查找与确定的编号符合等级所对应的停车费用的下调百分比，基于查找到的下调百分比对所述出口处车牌号码对应的出口车辆的应收停车费用进行下调，以获得应收停车费用，其中，所述序列号与所述出口处车牌号码的编号越匹配，则确定的编号符合度越高，确定的编号符合等级越高；

其中，所述第一去雾霾处理子设备包括：

第一雾霾浓度检测单元，位于空气中，用于实时检测对应出口行车道所在位置的雾霾浓度，并根据雾霾浓度确定雾霾去除强度，所述雾霾去除强度取值在0到1之间；

第一整体大气光值获取单元，与所述车道图像采集子设备连接以获得所述车道图像，计算所述车道图像中每一像素的灰度值，将灰度值最大的像素的灰度值作为整体大气光值；

第一大气散射光值获取单元，与所述车道图像采集子设备和所述第一雾霾浓度检测单元分别连接，对所述车道图像的每一个像素，提取其R，G，B三颜色通道像素值中最小值作为目标像素值，使用保持边缘的高斯平滑滤波器EPGF对所述目标像素值进行滤波处理以获得滤波目标像素值，将目标像素值减去滤波目标像素值以获得目标像素差值，使用EPGF对目标像素差值进行滤波处理以获得滤波目标像素差值，将滤波目标像素值减去滤波目标像素差值以获得雾霾去除基准值，将雾霾去除强度乘以雾霾去除基准值以获得雾霾去除阈值，取雾霾去除阈值和目标像素值中的最小值作为比较参考值，取比较参考值和0中的最大值作为每一个像素的大气散射光值；

第一介质传输率获取单元，与所述第一整体大气光值获取单元和所述第一大气散射光值获取单元分别连接，将每一个像素的大气散射光值除以整体大气光值以获得除值，将1减去所述除值以获得每一个像素的介质传输率；

第一清晰化图像获取单元，与所述车道图像采集子设备、所述第一整体大气光值获取单元和所述第一介质传输率获取单元分别连接，将1减去每一个像素的介质传输率以获得第一差值，将所述第一差值乘以整体大气光值以获得乘积值，将所述车道图像中每一个像素的像素值减去所述乘积值以获得第二差值，将所述第二差值除以每一个像素的介质传输率以获得每一个像素的清晰化像素值，所述车道图像中每一个像素的像素值包括所述车道图像中每一个像素的R，G，B三颜色通道像素值，相应地，获得的每一个像素的清晰化像素值包括每一个像素的R，G，B三颜色通道清晰化像素值，所有像素的清晰化像素值组成所述清晰化车道图像；

其中，所述第二去雾霾处理子设备包括：

第二雾霾浓度检测单元，位于空气中，用于实时检测停车场出口位置的雾霾浓度，并根据雾霾浓度确定雾霾去除强度，所述雾霾去除强度取值在0到1之间；

第二整体大气光值获取单元，与所述出口图像采集子设备连接以获得所述出口图像，计算所述出口图像中每一像素的灰度值，将灰度值最大的像素的灰度值作为整体大气光值；

第二大气散射光值获取单元，与所述出口图像采集子设备和所述第二雾霾浓度检测单元分别连接，对所述出口图像的每一个像素，提取其R，G，B三颜色通道像素值中最小值作为目标像素值，使用保持边缘的高斯平滑滤波器EPGF对所述目标像素值进行滤波处理以获得滤波目标像素值，将目标像素值减去滤波目标像素值以获得目标像素差值，使用EPGF对目标像素差值进行滤波处理以获得滤波目标像素差值，将滤波目标像素值减去滤波目标像素差值以获得雾霾去除基准值，将雾霾去除强度乘以雾霾去除基准值以获得雾霾去除阈值，取雾霾去除阈值和目标像素值中的最小值作为比较参考值，取比较参考值和0中的最大值作为每一个像素的大气散射光值；

第二介质传输率获取单元，与所述第二整体大气光值获取单元和所述第二大气散射光值获取单元分别连接，将每一个像素的大气散射光值除以整体大气光值以获得除值，将1减去所述除值以获得每一个像素的介质传输率；

第二清晰化图像获取单元，与所述出口图像采集子设备、所述第二整体大气光值获取单元和所述第二介质传输率获取单元分别连接，将1减去每一个像素的介质传输率以获得第一差值，将所述第一差值乘以整体大气光值以获得乘积值，将所述出口图像中每一个像素的像素值减去所述乘积值以获得第二差值，将所述第二差值除以每一个像素的介质传输率以获得每一个像素的清晰化像素值，所述出口图像中每一个像素的像素值包括所述出口图像中每一个像素的R，G，B三颜色通道像素值，相应地，获得的每一个像素的清晰化像素值包括每一个像素的R，G，B三颜色通道清晰化像素值，所有像素的清晰化像素值组成所述清晰化出口图像；

其中，所述多个子图像采集处理设备到所述室外停车场出口的距离相等。