CN109035446B - 停车场自动收费系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种停车场自动收费系统，包括：动作启动设备，设置在停车收费点的停车杆的附近，用于探听周围音频中发动机声音的幅值，以在所述幅值超过限量时，发出第一控制信号；CMOS感应设备，设置在停车收费点处，用于在接收到所述第一控制信号时，启动对停车杆的后方环境进行的光电感应，以获得并输出对应的光电感应图像；即时扣款设备，设置在停车收费点处，与反馈滤波设备连接，用于接收反馈滤波图像，对所述反馈滤波图像中的车牌号码进行提取，并对提取的车牌号码对应的电子账户进行扣款操作。通过本发明，有效删除了停车场收费的人工环节。

Description

停车场自动收费系统

技术领域

本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种停车场自动收费系统。

背景技术

停车收费系统是针对停车场管理局限性，而研发出一种基于视频检测与车牌自动识别技术的临时停车场自动收费管理系统。 该系统可实现停车场或占道停车的自助缴费、智能计时和多种交费方式的功能。

不仅仅减少了人工管理的成本、杜绝人工收费漏洞，还也大大满足了外地车辆的停车需求。 该系统主要应用于大型的临时停车场和城市的占道停车场。譬如旅游旺季或大型活动开辟的临时停车场的现代化管理。

发明内容

为了解决停车收费需要人工缴费、人工收费等的繁琐过程的技术问题，本发明提供了一种停车场自动收费系统，为停车环境引入了各种针对性的图像处理设备，在此基础上，对处理后的高清晰图像执行车牌号码的提取，并对提取的车牌号码对应的电子账户进行扣款操作，从而在提高停车场收费速度的同时，缩减了停车收费的人工成本；尤为重要的是，还对处理后图像执行前景和背景分割，以获得对应的前景子图像和背景子图像，对图像执行逐行检测处理以获得亮度均值超限的行并作为可疑行，统计所述可疑行中位于所述背景子图像中的像素点的数量以确定所述可疑行是否为相应的亮线行，并在图像中存在亮线行时对图像执行高精度图像滤波处理。

根据本发明的一方面，提供了一种停车场自动收费系统，所述系统包括：

动作启动设备，设置在停车收费点的停车杆的附近，用于探听周围音频中发动机声音的幅值，以在所述幅值超过限量时，发出第一控制信号；CMOS感应设备，设置在停车收费点处，用于在接收到所述第一控制信号时，启动对停车杆的后方环境进行的光电感应，以获得并输出对应的光电感应图像。

更具体地，在所述停车场自动收费系统中，还包括：

子带滤波设备，与所述CMOS感应设备连接，用于接收所述光电感应图像，对所述光电感应图像执行基于子带分解的自适应滤波处理，以获得对应的子带滤波图像，并输出所述子带滤波图像；规则检测设备，与所述子带滤波设备连接，用于接收所述子带滤波图像，获取所述子带滤波图像中景深最浅的目标的规则程度，以作为目标规则程度，并输出所述目标规则程度。

更具体地，在所述停车场自动收费系统中，还包括：

图像平滑设备，与所述规则检测设备连接，用于接收所述子带滤波图像和所述目标规则程度，并基于所述目标规则程度对所述子带滤波图像进行平滑处理，以使得处理后的已平滑图像中的景深最浅的目标的规则程度达到预设规则等级；可疑行识别设备，与所述图像平滑设备连接，用于接收所述已平滑图像，对所述已平滑图像执行前景和背景分割，以获得对应的前景子图像和背景子图像，获取所述已平滑图像中每一个行的各个像素点的亮度数据，对每一个行的各个像素点的亮度数据进行算术平均值计算以获得对应的亮度均值，获取各行的亮度均值，对各行的亮度均值进行算术平均值计算以获得对应的图像均值，将偏离所述图像均值的幅度超过限量的亮度均值所对应的行作为可疑行；像素点统计设备，与所述可疑行识别设备连接，用于确定所述可疑行中各个像素点是否位于所述背景子图像中，统计所述可疑行中位于所述背景子图像中的像素点的数量，并当所述像素点的数量大于等于预设数量阈值时，将所述可疑行作为相应的亮线行；像素点处理设备，与所述像素点统计设备连接，用于在所述像素点统计设备输出的亮线行的数量非零时，将所述已平滑图像中的每一个像素点作为对象像素点，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个红色分量值以获得所述对象像素点的已处理红色分量值，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个蓝色分量值以获得所述对象像素点的已处理蓝色分量值，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个绿色分量值以获得所述对象像素点的已处理绿色分量值；在所述像素点处理设备中，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个红色分量值以获得所述对象像素点的已处理红色分量值包括：确定所述对象像素点周围各个像素点的各个红色分量值的平均值，当所述平均值超过预设红色分量阈值时，将所述平均值作为所述对象像素点的已处理红色分量值，否则，将所述对象像素点的固有红色分量值作为所述对象像素点的已处理红色分量值；所述像素点处理设备还用于基于所述已平滑图像各个像素点的已处理红色分量值、已处理蓝色分量值和已处理绿色分量值获取对应的处理后图像，并输出所述处理后图像；目标数量解析设备，用于接收所述处理后图像，对所述处理后图像中的各个目标进行识别，以获得占据像素点的数量大于预设数量阈值的各个目标的总数，并将所述总数作为参考目标数量输出；反馈滤波设备，与所述目标数量解析设备连接，用于接收所述参考目标数量，基于所述参考目标数量确定对所述处理后图像执行反馈滤波的阶数，并对所述处理后图像执行相应的反馈滤波，以获得并输出相应的反馈滤波图像；即时扣款设备，设置在停车收费点处，与所述反馈滤波设备连接，用于接收所述反馈滤波图像，对所述反馈滤波图像中的车牌号码进行提取，并对提取的车牌号码对应的电子账户进行扣款操作；其中，在所述反馈滤波设备中，基于所述参考目标数量确定对所述处理后图像执行反馈滤波的阶数包括：所述参考目标数量越少，对所述处理后图像执行反馈滤波的阶数越少。

更具体地，在所述停车场自动收费系统中：所述可疑行识别设备输出的可疑行为一个或多个，所述像素点统计设备输出的亮线行为一个或多个。

更具体地，在所述停车场自动收费系统中：在所述可疑行识别设备中，所述前景子图像和所述背景子图像组成所述已平滑图像。

更具体地，在所述停车场自动收费系统中：在所述像素点处理设备中，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个蓝色分量值以获得所述对象像素点的已处理蓝色分量值包括：确定所述对象像素点周围各个像素点的各个蓝色分量值的平均值，当所述平均值超过预设蓝色分量阈值时，将所述平均值作为所述对象像素点的已处理蓝色分量值，否则，将所述对象像素点的固有蓝色分量值作为所述对象像素点的已处理蓝色分量值。

更具体地，在所述停车场自动收费系统中：在所述像素点处理设备中，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个绿色分量值以获得所述对象像素点的已处理绿色分量值包括：确定所述对象像素点周围各个像素点的各个绿色分量值的平均值，当所述平均值超过预设绿色分量阈值时，将所述平均值作为所述对象像素点的已处理绿色分量值，否则，将所述对象像素点的固有绿色分量值作为所述对象像素点的已处理绿色分量值。

更具体地，在所述停车场自动收费系统中：

所述动作启动设备还用于在所述幅值未超过限量时，发出第二控制信号；其中，所述CMOS感应设备还用于在接收到所述第二控制信号时，停止对停车杆的后方环境进行的光电感应。

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停车场自动收费系统的网络环境示意图。

具体实施方式

下面将参照附图对本发明的停车场自动收费系统的实施方案进行详细说明。

停车收费的数据库系统主要用于车牌识别结果及车辆图像的存储、车辆进出时间的记录, 停车时间及收费金额计算等信息。其工作原理就是建立2个数据库：进场数据库和离场数据库。

通过前后数据的校对、分析与逻辑判断计算停车时间和产生的停车费用。当车辆完成缴费行为驶离停车场时，数据库自动删除该车辆的写入信息。

进场数据库：车牌号码, 进入时间, 车辆图像

离场数据库：车牌号码、进入时间, 离开时间, 停车费用, 车辆图像。

为了克服上述不足，本发明搭建了一种停车场自动收费系统，从而解决了相应的技术问题。

图1为根据本发明实施方案示出的停车场自动收费系统的网络环境示意图。

根据本发明实施方案示出的停车场自动收费系统包括：

动作启动设备，设置在停车收费点的停车杆的附近，用于探听周围音频中发动机声音的幅值，以在所述幅值超过限量时，发出第一控制信号；

CMOS感应设备，设置在停车收费点处，用于在接收到所述第一控制信号时，启动对停车杆的后方环境进行的光电感应，以获得并输出对应的光电感应图像。

接着，继续对本发明的停车场自动收费系统的具体结构进行进一步的说明。

在所述停车场自动收费系统中，还包括：

子带滤波设备，与所述CMOS感应设备连接，用于接收所述光电感应图像，对所述光电感应图像执行基于子带分解的自适应滤波处理，以获得对应的子带滤波图像，并输出所述子带滤波图像；

规则检测设备，与所述子带滤波设备连接，用于接收所述子带滤波图像，获取所述子带滤波图像中景深最浅的目标的规则程度，以作为目标规则程度，并输出所述目标规则程度。

在所述停车场自动收费系统中，还包括：

图像平滑设备，与所述规则检测设备连接，用于接收所述子带滤波图像和所述目标规则程度，并基于所述目标规则程度对所述子带滤波图像进行平滑处理，以使得处理后的已平滑图像中的景深最浅的目标的规则程度达到预设规则等级；

可疑行识别设备，与所述图像平滑设备连接，用于接收所述已平滑图像，对所述已平滑图像执行前景和背景分割，以获得对应的前景子图像和背景子图像，获取所述已平滑图像中每一个行的各个像素点的亮度数据，对每一个行的各个像素点的亮度数据进行算术平均值计算以获得对应的亮度均值，获取各行的亮度均值，对各行的亮度均值进行算术平均值计算以获得对应的图像均值，将偏离所述图像均值的幅度超过限量的亮度均值所对应的行作为可疑行；

像素点统计设备，与所述可疑行识别设备连接，用于确定所述可疑行中各个像素点是否位于所述背景子图像中，统计所述可疑行中位于所述背景子图像中的像素点的数量，并当所述像素点的数量大于等于预设数量阈值时，将所述可疑行作为相应的亮线行；

像素点处理设备，与所述像素点统计设备连接，用于在所述像素点统计设备输出的亮线行的数量非零时，将所述已平滑图像中的每一个像素点作为对象像素点，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个红色分量值以获得所述对象像素点的已处理红色分量值，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个蓝色分量值以获得所述对象像素点的已处理蓝色分量值，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个绿色分量值以获得所述对象像素点的已处理绿色分量值；在所述像素点处理设备中，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个红色分量值以获得所述对象像素点的已处理红色分量值包括：确定所述对象像素点周围各个像素点的各个红色分量值的平均值，当所述平均值超过预设红色分量阈值时，将所述平均值作为所述对象像素点的已处理红色分量值，否则，将所述对象像素点的固有红色分量值作为所述对象像素点的已处理红色分量值；所述像素点处理设备还用于基于所述已平滑图像各个像素点的已处理红色分量值、已处理蓝色分量值和已处理绿色分量值获取对应的处理后图像，并输出所述处理后图像；

目标数量解析设备，用于接收所述处理后图像，对所述处理后图像中的各个目标进行识别，以获得占据像素点的数量大于预设数量阈值的各个目标的总数，并将所述总数作为参考目标数量输出；

反馈滤波设备，与所述目标数量解析设备连接，用于接收所述参考目标数量，基于所述参考目标数量确定对所述处理后图像执行反馈滤波的阶数，并对所述处理后图像执行相应的反馈滤波，以获得并输出相应的反馈滤波图像；

即时扣款设备，设置在停车收费点处，与所述反馈滤波设备连接，用于接收所述反馈滤波图像，对所述反馈滤波图像中的车牌号码进行提取，并对提取的车牌号码对应的电子账户进行扣款操作；

其中，在所述反馈滤波设备中，基于所述参考目标数量确定对所述处理后图像执行反馈滤波的阶数包括：所述参考目标数量越少，对所述处理后图像执行反馈滤波的阶数越少。

在所述停车场自动收费系统中：所述可疑行识别设备输出的可疑行为一个或多个，所述像素点统计设备输出的亮线行为一个或多个。

在所述停车场自动收费系统中：在所述可疑行识别设备中，所述前景子图像和所述背景子图像组成所述已平滑图像。

在所述停车场自动收费系统中：在所述像素点处理设备中，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个蓝色分量值以获得所述对象像素点的已处理蓝色分量值包括：确定所述对象像素点周围各个像素点的各个蓝色分量值的平均值，当所述平均值超过预设蓝色分量阈值时，将所述平均值作为所述对象像素点的已处理蓝色分量值，否则，将所述对象像素点的固有蓝色分量值作为所述对象像素点的已处理蓝色分量值。

在所述停车场自动收费系统中：在所述像素点处理设备中，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个绿色分量值以获得所述对象像素点的已处理绿色分量值包括：确定所述对象像素点周围各个像素点的各个绿色分量值的平均值，当所述平均值超过预设绿色分量阈值时，将所述平均值作为所述对象像素点的已处理绿色分量值，否则，将所述对象像素点的固有绿色分量值作为所述对象像素点的已处理绿色分量值。

在所述停车场自动收费系统中：

所述动作启动设备还用于在所述幅值未超过限量时，发出第二控制信号；

其中，所述CMOS感应设备还用于在接收到所述第二控制信号时，停止对停车杆的后方环境进行的光电感应。

另外，在所述停车场自动收费系统中：所述CMOS感应设备内，CMOS（ComplementaryMetal-Oxide-Semiconductor），中文学名为互补金属氧化物半导体，他本是计算机系统内一种重要的芯片，保存了系统引导最基本的资料。CMOS的制造技术和一般计算机芯片没什么差别，主要是利用硅和锗这两种元素所做成的半导体，使其在CMOS上共存着带N（带-电）和 P（带+电）级的半导体，这两个互补效应所产生的电流即可被处理芯片纪录和解读成影像。后来发现CMOS经过加工也可以作为数码摄影中的图像传感器。

对于独立于电网的便携式应用而言，以低功耗特性而著称的CMOS技术具有一个明显的优势：CMOS图像传感器是针对5V和3.3V电源电压而设计的。而CCD芯片则需要大约12V的电源电压，因此不得不采用一个电压转换器，从而导致功耗增加。在总功耗方面，把控制和系统功能集成到CMOS传感器中将带来另一个好处：他去除了与其他半导体元件的所有外部连接线。其高功耗的驱动器如今已遭弃用，这是因为在芯片内部进行通信所消耗的能量要比通过PCB或衬底的外部实现方式低得多。

采用本发明的停车场自动收费系统，针对现有技术中停车场收费智能化水平不高的技术问题，为停车环境引入了各种针对性的图像处理设备，在此基础上，对处理后的高清晰图像执行车牌号码的提取，并对提取的车牌号码对应的电子账户进行扣款操作，从而在提高停车场收费速度的同时，缩减了停车收费的人工成本；尤为重要的是，还对处理后图像执行前景和背景分割，以获得对应的前景子图像和背景子图像，对图像执行逐行检测处理以获得亮度均值超限的行并作为可疑行，统计所述可疑行中位于所述背景子图像中的像素点的数量以确定所述可疑行是否为相应的亮线行，并在图像中存在亮线行时对图像执行高精度图像滤波处理，从而解决了上述技术问题。

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 (6)

1.一种停车场自动收费系统，其特征在于，所述系统包括：

动作启动设备，设置在停车收费点的停车杆的附近，用于探听周围音频中发动机声音的幅值，以在所述幅值超过限量时，发出第一控制信号；

CMOS感应设备，设置在停车收费点处，用于在接收到所述第一控制信号时，启动对停车杆的后方环境进行的光电感应，以获得并输出对应的光电感应图像；

子带滤波设备，与所述CMOS感应设备连接，用于接收所述光电感应图像，对所述光电感应图像执行基于子带分解的自适应滤波处理，以获得对应的子带滤波图像，并输出所述子带滤波图像；

规则检测设备，与所述子带滤波设备连接，用于接收所述子带滤波图像，获取所述子带滤波图像中景深最浅的目标的规则程度，以作为目标规则程度，并输出所述目标规则程度；

图像平滑设备，与所述规则检测设备连接，用于接收所述子带滤波图像和所述目标规则程度，并基于所述目标规则程度对所述子带滤波图像进行平滑处理，以使得处理后的已平滑图像中的景深最浅的目标的规则程度达到预设规则等级；

可疑行识别设备，与所述图像平滑设备连接，用于接收所述已平滑图像，对所述已平滑图像执行前景和背景分割，以获得对应的前景子图像和背景子图像，获取所述已平滑图像中每一个行的各个像素点的亮度数据，对每一个行的各个像素点的亮度数据进行算术平均值计算以获得对应的亮度均值，获取各行的亮度均值，对各行的亮度均值进行算术平均值计算以获得对应的图像均值，将偏离所述图像均值的幅度超过限量的亮度均值所对应的行作为可疑行；

像素点统计设备，与所述可疑行识别设备连接，用于确定所述可疑行中各个像素点是否位于所述背景子图像中，统计所述可疑行中位于所述背景子图像中的像素点的数量，并当所述像素点的数量大于等于预设数量阈值时，将所述可疑行作为相应的亮线行；

像素点处理设备，与所述像素点统计设备连接，用于在所述像素点统计设备输出的亮线行的数量非零时，将所述已平滑图像中的每一个像素点作为对象像素点，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个红色分量值以获得所述对象像素点的已处理红色分量值，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个蓝色分量值以获得所述对象像素点的已处理蓝色分量值，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个绿色分量值以获得所述对象像素点的已处理绿色分量值；在所述像素点处理设备中，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个红色分量值以获得所述对象像素点的已处理红色分量值包括：确定所述对象像素点周围各个像素点的各个红色分量值的平均值，当所述平均值超过预设红色分量阈值时，将所述平均值作为所述对象像素点的已处理红色分量值，否则，将所述对象像素点的固有红色分量值作为所述对象像素点的已处理红色分量值；所述像素点处理设备还用于基于所述已平滑图像各个像素点的已处理红色分量值、已处理蓝色分量值和已处理绿色分量值获取对应的处理后图像，并输出所述处理后图像；

目标数量解析设备，用于接收所述处理后图像，对所述处理后图像中的各个目标进行识别，以获得占据像素点的数量大于预设数量阈值的各个目标的总数，并将所述总数作为参考目标数量输出；

反馈滤波设备，与所述目标数量解析设备连接，用于接收所述参考目标数量，基于所述参考目标数量确定对所述处理后图像执行反馈滤波的阶数，并对所述处理后图像执行相应的反馈滤波，以获得并输出相应的反馈滤波图像；

即时扣款设备，设置在停车收费点处，与所述反馈滤波设备连接，用于接收所述反馈滤波图像，对所述反馈滤波图像中的车牌号码进行提取，并对提取的车牌号码对应的电子账户进行扣款操作；

其中，在所述反馈滤波设备中，基于所述参考目标数量确定对所述处理后图像执行反馈滤波的阶数包括：所述参考目标数量越少，对所述处理后图像执行反馈滤波的阶数越少。

2.如权利要求1所述的停车场自动收费系统，其特征在于：

所述可疑行识别设备输出的可疑行为一个或多个，所述像素点统计设备输出的亮线行为一个或多个。

3.如权利要求2所述的停车场自动收费系统，其特征在于：

在所述可疑行识别设备中，所述前景子图像和所述背景子图像组成所述已平滑图像。

4.如权利要求3所述的停车场自动收费系统，其特征在于：

在所述像素点处理设备中，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个蓝色分量值以获得所述对象像素点的已处理蓝色分量值包括：确定所述对象像素点周围各个像素点的各个蓝色分量值的平均值，当所述平均值超过预设蓝色分量阈值时，将所述平均值作为所述对象像素点的已处理蓝色分量值，否则，将所述对象像素点的固有蓝色分量值作为所述对象像素点的已处理蓝色分量值。

5.如权利要求4所述的停车场自动收费系统，其特征在于：

在所述像素点处理设备中，确定所述对象像素点周围各个像素点的各个绿色分量值以获得所述对象像素点的已处理绿色分量值包括：确定所述对象像素点周围各个像素点的各个绿色分量值的平均值，当所述平均值超过预设绿色分量阈值时，将所述平均值作为所述对象像素点的已处理绿色分量值，否则，将所述对象像素点的固有绿色分量值作为所述对象像素点的已处理绿色分量值。

6.如权利要求5所述的停车场自动收费系统，其特征在于：

所述动作启动设备还用于在所述幅值未超过限量时，发出第二控制信号；

其中，所述CMOS感应设备还用于在接收到所述第二控制信号时，停止对停车杆的后方环境进行的光电感应。

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