CN105788351A - 基于视频图像的智能停车场管理系统与管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于视频图像的智能停车管理系统和管理方法，属于智能停车场领域。包括数据采集模块、ARM板开发模块、数据中继模块、后台服务器模块、信息显示模块，数据采集模块使用摄像机实时拍摄停车位的图像信息，并发送到ARM板开发模块；ARM板开发模块采用背景建模算法进行多场景识别和停车位状态判别；数据中继模块将车位状态信息发送至后台服务器模块，信息显示模块与后台服务器模块连接并交互信息。管理方法包括：停车位图像采集；背景建模算法判断车位状态；车位信息传送至服务器；终端设备接收车位信息。本发明能同时检测多个车位，降低了设备成本，后续维修简便，背景建模算法能更准确的判断车位状态，实施简单，鲁棒性强。
Description
技术领域
本发明涉及智能停车场领域，更具体地说，涉及一种基于视频图像的智能停车场管理系统与管理方法。
背景技术
随着城市的现代化，人民生活水平的提高。城市居民汽车拥有量急剧增加，在拥挤的市区里汽车与停车位之间的矛盾越来越突出。公用停车场日渐无法满足越来越多的停车需求。如何充分利用有限的停车场资源来最大程度满足车辆的停泊需求，成了当前急需解决的问题。
目前，停车场管理系统存在的问题主要有：
1、现有技术是利用传感器网络来实现对停车位是否己被占用进行检测和管理。传感器检测大致有地感线圈检测、超声波检测、红外以及基于RFID技术检测，采用传感器这种方式技术含量较低且组成的网络较为复杂，稳定性不髙，数据处理能力有限。每个车位需要配置1个传感器，设备安装、维护工作量大，成本较高，不适用于大型停车场，获得的停车位占用情况只是在停车场内LED屏幕上显示，驾驶员并不能在任意地方获取停车场信息，比如停车场位置，停车场内空车位位置等。
2、现有技术中，也有研究使用图像技术对于停车位检测，但是这些方法大都需要在车位区域设置标志点的方法，然后根据标志点是否被车辆遮挡，来判断当前的位置是否有车，但是这些标志点设置起来较麻烦，而且很容易受到环境的影响，鲁棒性较差。
由此可见，使用传感器监测车位状态信息和现有基于图像的停车场管理系统都无法精确管理停车场的车位信息，对停车场的管理和车位的利用无法达到最优状态，对驾驶员来说，由于无法通过手机客户端实时掌握一些大型停车场的空闲车位状态，可能会消耗大量的寻找停车位时间，对商家、客户以及停车场都不利。
因此，现有技术需要改进。
发明内容
本发明提供一种基于视频图像的智能停车场管理系统与管理方法。
为了解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：一种基于视频图像的智能停车管理系统，包括数据采集模块、ARM板开发模块、数据中继模块、后台服务器模块、信息显示模块，所述数据采集模块通过摄像头装置实时拍摄停车场车位的图像信息，并将信息发送到ARM板开发模块；所述ARM板开发模块连接摄像头视频采集模块，能够将数据采集模块采集的车位信息利用背景建模算法进行算法移植，进行场景判别和多场景识别，判断停车场车位状态；所述数据中继模块连接ARM板开发模块，它具有数据存储和无线数据传输功能；所述后台服务器模块连接数据中继模块，它是智能停车管理系统的控制中心；所述信息显示模块是智能停车管理系统的终端设备，它与后台服务器模块连接并交互信息，负责实时显示停车场的车位信息。
优选的，所述信息显示模块包括LED显示屏和手机终端，所述手机终端安装基于视频图像的智能停车管理系统的应用程序。
优选的，所述数据中继模块使用3G/4G无线通信方式。
优选的，所述3G/4G无线通信方式为电信CDMA20003G无线通信方式。
一种基于视频图像的智能停车管理系统的管理方法，包括以下步骤：
S1、停车位图像采集，使用数据采集模块实时采集停车场所有车位视频图像信息；
S2、背景建模算法判断车位状态，把数据采集模块采集到的车位视频图像信息输入到ARM板开发模块中进行处理，ARM板开发模块利用背景建模算法构建的背景模型进行多场景识别和场景判别，判断出监控的车位状态信息；
S3、车位信息传送至服务器，ARM板开发模块判断出监控的车位状态信息后，数据中继模块将车位状态信息集中存储，并通过数据中继模块的无线通信方式将车位状态信息传输到后台服务器模块中；
S4、终端设备接收车位信息，数据中继模块将后台服务器模块中的数据发送到信息显示模块实时显示停车场车位信息。
优选的，所述步骤S2的车位状态检测流程包括以下步骤：
S21、获取图像；
S22、标定停车位；
S23、背景建模；
S24、前景提取；
S25、前景面积阈值判断；
S26、前景位置判断；
S27、车位状态，包括车位占用状态和车位空闲状态。
优选的，所述构建背景模型的场景包括晴天场景、雨天场景、夜间场景。
优选的，所述天气识别方法包括天气自动识别方法和天气人工识别方法。
相比于现有技术，本发明的有益效果为：
本发明采用一种适用于多气候条件的、多场景的基于视频图像的智能停车场管理系统。数据采集模块将采集到的数据在前端进行实时处理，对各种气候条件进行背景建模，自动选取对应的模型进行检测，使得算法能够准确应对各种复杂情况。ARM开发板中的车位状态信息会通过无线传输模块传输集中到数据中继模块，数据中继模块通过无线方式将车位状态信息传输到后台服务器模块上，后台服务器模块将车位状态信息发送到显示模块上，相比只能一对一的传统车位检测方法，基于视频的方法可以同时检测多个车位，从而能够大大降低设备所需的成本，安装和后续维修较为简便。此外，背景建模算法预先构建背景模型，在降低单位成本的同时，不需要在每一个车位上人工设置标志点，实施更加简单，而且鲁棒性也更强。
附图说明
图1为本发明的基于视频图像的智能停车场管理系统结构示意图；
图2为本发明的基于视频图像的智能停车管理系统的管理方法示意图；
图3为本发明的车位状态检测流程示意图
图中：1、数据采集模块；2、ARM板开发模块；3、数据中继模块；4、后台服务器模块；5、信息显示模块。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进一步进行描述。
如图1所示，一种基于视频图像的智能停车场管理系统，包括数据采集模块1、ARM板开发模块2、数据中继模块3、后台服务器模块4、信息显示模块5，所述数据采集模块1通过摄像头装置和背景建模算法实时监测停车位的状态信息；所述ARM板开发模块2连接摄像头视频采集模块1，能够将数据采集模块1采集的车位信息进行算法移植，进行场景判别和多场景识别；所述数据中继模块3连接ARM板开发模块2，它具有数据存储和无线数据传输功能；所述后台服务器模块4连接数据中继模块3，它是智能停车管理系统的控制中心；所述信息显示模块5是智能停车管理系统的终端设备，它与后台服务器模块4连接并交互信息，负责实时显示停车场的车位信息。
所述视频采集模块1通过摄像头实时拍摄停车场停车位的视频图像信息，在实施过程中，摄像头的高度一般设置在15m左右高度时效果较好，用户也可以根据本地情况自行调节，摄像头支撑杆的位置与车位之间的水平距离可以尽量缩小，这样可以使得摄像头拍摄到的车辆有效面积较大，实验效果较好。视频采集模块1需要将本停车场区域的所有停车位全覆盖拍摄。所述ARM板开发模块2包括场景判别识别模块、多场景模型和无线传输模块，通过接收视频采集模块1的视频信息和停车位状态信息，采用背景建模算法，通过多模型的车位自动检测和人工检测方式，判断停车位的状态信息，对视频图像和车位信息优化处理，进一步判断停车场车位状态信息，判断停车位是否被占用，本系统ARM板开发模块2在Linux系统下实现，开发语言为C++，OpenCV计算机视觉开发库；所述数据中继模块3包括数据存储模块和无线传输模块，是智能停车场管理系统的数据存储中心和通信控制中心，数据中继模块3的无线传输模块与ARM板开发模块2的无线传输模块相对应，数据中继模块3存储ARM板开发模块2的车位状态信息并将该状态信息发送到后台服务器模块4，数据中继模块3使用3G/4G无线通信方式与ARM板开发模块2和后台服务器模块4通信，本实施例使用的3G/4G无线通信方式是电信CDMA20003G无线通信方式。后台服务器模块4通过执行程序监控所有停车位的状态信息，并将空闲车位信息发送到信息显示模块5，所述信息显示模块5包括LED显示屏和手机终端，所述手机终端安装基于视频图像的智能停车管理系统的应用程序，可以通过手机终端实时查找目的停车场的位置和空闲车位信息。
如图2所示，本发明的基于视频图像的智能停车场管理系统的管理方法包括以下步骤：
S1、停车位图像采集，使用数据采集模块实时采集停车场所有车位视频图像信息；
S2、背景建模算法判断车位状态，把数据采集模块采集到的车位视频图像信息输入到ARM板开发模块中进行处理，ARM板开发模块利用背景建模算法构建的背景模型进行多场景识别和场景判别，判断出监控的车位状态信息；
S3、车位信息传送至服务器，ARM板开发模块判断出监控的车位状态信息后，数据中继模块将车位状态信息集中存储，并通过数据中继模块的无线通信方式将车位状态信息传输到后台服务器模块中；
S4、终端设备接收车位信息，数据中继模块将后台服务器模块中的数据发送到信息显示模块实时显示停车场车位信息。
在背景建模算法构建过程中，构建的背景模型包括晴天模型、雨天模型和夜间模型。天气识别方法包括天气自动识别方法和天气人工识别方法。
如图3所示，步骤S2中，车位状态检测包括以下步骤：
S21、获取图像；
S22、标定停车位；
S23、背景建模；
S24、前景提取；
S25、前景面积阈值判断；
S26、前景位置判断；
S27、车位状态，包括车位占用状态和车位空闲状态。
背景建模完成后，ARM板开发模块2接收数据采集模块1发送的图像，背景模型中标定车位，用输入图像与背景模型进行匹配，匹配成功的像素被划分为背景，否则划分为前景。将检测得到的前景用矩形框框选，计算矩形框的大小，如果矩形框面积小于阈值，则取消此前景的检测，将其划分为背景，直接判定此车位为空闲状态。通过设定阈值可以排除行人、水渍、垃圾等前景干扰；如果矩形框面积大于阈值，对前景区域的坐标位置进行判断，如果前景区域的中心位置坐标在标定的停车位当中，此时停车位为被占用状态；否则，车位为空闲状态。
本发明中所用的开发板在Linux系统下实现，开发语言为C++，OpenCV计算机视觉开发库等。前端的ARM开发板2将数据采集模块1采集的图像信息处理后，检测出的车位占用状态结果通过数据中继模块3传输到后台服务器模块4中。相比将摄像机采集的视频直接传输到后台进行处理，本发明采用的视频前端处理方法可以大大地节省传输时所产生的数据流量。
停车位检测结果采用数据中继模块3传输到后台服务器模块4，采用电信CDMA20003G无线网络作为停车位信息的无线传输通道。使用socket(套接字)进行数据传送。socket接口是TCP/IP协议栈定义的一种数据传输API，因为整个系统对于停车位信息数据的正确性、完整性有比较高的要求，拟采用流式socket（SOCKET_STREAM）传输数据。其对应于传输层中面向连接的TCP应用。TCP通常应用于对可靠性要求较高的数据传输中。
对于信息显示模块5的手机终端网页浏览模块，采用JSP和JavaBean技术进行设计。设计中数据库操作的JavaBean是一个公共类，通过其方法的实现，使得JSP页面通过JDBC技术和SQL2012数据库进行连接。JSP页面则实现web网页所需要的所有功能，如后台登陆，停车位信息查询等等。
以上对本发明所提供的基于视频图像的智能停车场管理系统与管理方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于视频图像的智能停车管理系统，其特征在于，包括
数据采集模块，所述数据采集模块通过摄像头装置实时拍摄停车场车位的图像信息，并将信息发送到ARM板开发模块；
ARM板开发模块，所述ARM板开发模块连接摄像头视频采集模块，能够将数据采集模块采集的车位信息利用背景建模算法进行算法移植，进行场景判别和多场景识别，判断停车场车位状态；
数据中继模块，所述数据中继模块连接ARM板开发模块，它具有数据存储和无线数据传输功能；
后台服务器模块，所述后台服务器模块连接数据中继模块，它是智能停车管理系统的控制中心；
信息显示模块，所述信息显示模块是智能停车管理系统的终端设备，它与后台服务器模块连接并交互信息，负责实时显示停车场的车位信息。
2.根据权利要求1所述的基于视频图像的智能停车管理系统，其特征在于：所述信息显示模块包括LED显示屏和手机终端，所述手机终端安装基于视频图像的智能停车管理系统的应用程序。
3.根据权利要求1所述的基于视频图像的智能停车管理系统，其特征在于：所述数据中继模块使用3G/4G无线通信方式。
4.根据权利要求3所述的基于视频图像的智能停车管理系统，其特征在于：所述3G/4G无线通信方式为电信CDMA20003G无线通信方式。
5.一种基于权利要求1-4任一项所述的基于视频图像的智能停车管理系统的管理方法，包括以下步骤：
S1、停车位图像采集，使用数据采集模块实时采集停车场所有车位视频图像信息；
S2、背景建模算法判断车位状态，把数据采集模块采集到的车位视频图像信息输入到ARM板开发模块中进行处理，ARM板开发模块利用背景建模算法构建的背景模型进行多场景识别和场景判别，判断出监控的车位状态信息；
S3、车位信息传送至服务器，ARM板开发模块判断出监控的车位状态信息后，数据中继模块将车位状态信息集中存储，并通过数据中继模块的无线通信方式将车位状态信息传输到后台服务器模块中；
S4、终端设备接收车位信息，数据中继模块将后台服务器模块中的数据发送到信息显示模块实时显示停车场车位信息。
6.根据权利要求5所述的基于视频图像的智能停车管理系统的管理方法，其特征在于，所述步骤S2的车位状态检测流程包括以下步骤：
S21、获取图像；
S22、标定停车位；
S23、背景建模；
S24、前景提取；
S25、前景面积阈值判断；
S26、前景位置判断；
S27、车位状态，包括车位占用状态和车位空闲状态。
7.根据权利要求5所述的基于视频图像的智能停车管理系统的管理方法，其特征在于，构建背景模型的场景包括晴天场景、雨天场景、夜间场景。
8.根据权利要求5所述的基于视频图像的智能停车管理系统的管理方法，其特征在于，天气识别方法包括天气自动识别方法和天气人工识别方法。
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