CN110704459A - 停车场僵尸车辆数据的清理方法、介质及系统 - Google Patents

停车场僵尸车辆数据的清理方法、介质及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种停车场僵尸车辆数据的清理方法、介质、设备及系统,其中,该方法包括:设置清点车辆的起始时间点,获取停车场内的车辆照片,并根据车辆照片进行车牌识别以获取停车场内起始时间点前入场车辆的车牌信息;将停车场内起始时间点前入场车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对;根据比对结果判断停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆中是否存在实际不在停车场的车辆;如果是,则将停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除。由此,在极大程度的降低了人工清理的工作量,节约时间及人力成本的同时还避免了因人工记录及核对所导致的效率低、准确性差的问题。

Description

停车场僵尸车辆数据的清理方法、介质及系统
技术领域
本发明涉及停车场管理技术领域,特别涉及一种停车场僵尸车辆数据的清理方法、一种计算机可读存储介质、一种计算机设备以及一种停车场僵尸车辆数据的清理系统。
背景技术
相关技术中,停车场经常会出现车辆的在场信息还存在于停车场管理系统中,但实际该车辆已经驶出停车场的情况,为了清理实际不在场的停车场僵尸车辆数据,现有的处理方式通常是在午夜时间封闭停车场的进出口,然后通过人工到停车场现场记录车辆的车牌号码,再与停车场管理系统里的记录进行核对,以清除实际已经不在停车场的僵尸车数据;然而,通过此种人工方式工作量大、需要长时间封闭停车场,不仅费时费力,而且还影响停车场经营管理,并且对于大型的停车场,其统计效率低,而且容易出现统计出错或遗漏等情况。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此,本发明的一个目的在于提出一种停车场僵尸车辆数据的清理方法,能够自动清理实际已经不在停车场的车辆所对应的数据,极大程度的降低了人工清理的工作量,节约时间及人力成本,同时,避免了因人工记录及核对所导致的效率低、准确性差的问题。
本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。
本发明的第四个目的在于提出一种停车场僵尸车辆数据的清理系统。
为达到上述目的,本发明第一方面实施例提出了一种停车场僵尸车辆数据的清理方法,该方法包括以下步骤:设置清点车辆的起始时间点,获取停车场内的车辆照片,并根据所述车辆照片进行车牌识别以获取所述停车场内起始时间点前入场的车辆的车牌信息;将所述停车场内起始时间点前入场车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对;根据比对结果判断所述停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆中是否存在实际不在停车场的车辆;如果是,则将所述停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除。
根据本发明实施例的停车场僵尸车辆数据的清理方法,首先获取停车场内的车辆照片,并根据车辆照片进行车牌识别以获取停车场内起始时间点前入场车辆的车牌信息;接着将停车场内起始时间点前入场车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的起始时间点前入场车辆的信息进行比对;然后根据比对结果判断停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆中是否存在实际不在停车场的车辆;如果是,则将停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除;从而自动清理实际已经不在停车场的车辆所对应的数据,极大程度的降低了人工清理的工作量,节约时间及人力成本,同时,避免了因人工记录及核对所导致的效率低、准确性差的问题。
另外,根据本发明上述实施例提出的停车场僵尸车辆数据的清理方法还可以具有如下附加的技术特征:
可选地,在根据所述车辆照片进行车牌识别时,还判断识别到的车牌信息是否正确,其中,如果识别到的车牌信息正确,则直接将识别到的车牌信息上传至云端平台,以便所述云端平台将所述停车场内起始时间点前入场车辆的车牌信息与所述停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对;如果识别到的车牌信息不正确,则根据用户指令对车牌信息进行修正,并将修正后的车牌信息上传至所述云端平台,以便所述云端平台将所述停车场内起始时间点前入场车辆的车牌信息与所述停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对。
可选地,在将所述停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除时,还获取所述实际不在停车场的车辆的进场时间,以便根据所述实际不在停车场的车辆的进场时间查询所述停车场管理系统中的僵尸车辆数据。
为达到上述目的,本发明第二方面实施例提出了一种计算机可读存储介质,其上存储有停车场僵尸车辆数据的清理程序,该停车场僵尸车辆数据的清理程序被处理器执行时实现如上述的停车场僵尸车辆数据的清理方法。
根据本发明实施例的计算机可读存储介质,通过存储停车场僵尸车辆数据的清理程序,这样停车场僵尸车辆数据的清理程序被处理器执行时实现上述的停车场僵尸车辆数据的清理方法,从而自动清理实际已经不在停车场的车辆所对应的数据,极大程度的降低了人工清理的工作量,节约时间及人力成本,同时,避免了因人工记录及核对所导致的效率低、准确性差的问题。
为达到上述目的,本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时,实现如上述的停车场僵尸车辆数据的清理方法。
根据本发明实施例的计算机设备,通过存储器存储停车场僵尸车辆数据的清理程序,这样停车场僵尸车辆数据的清理程序被处理器执行时实现上述的停车场僵尸车辆数据的清理方法,从而自动清理实际已经不在停车场的车辆所对应的数据,极大程度的降低了人工清理的工作量,节约时间及人力成本,同时,避免了因人工记录及核对所导致的效率低、准确性差的问题。
为达到上述目的,本发明第四方面实施例提出了一种停车场僵尸车辆数据的清理系统,包括:移动终端以及云端平台,其中,所述移动终端用于获取停车场内的车辆照片,并根据所述车辆照片进行车牌识别以获取所述停车场内起始时间点前入场车辆的车牌信息,以及将所述停车场内起始时间点前入场车辆的车牌信息上传至所述云端平台;所述云端平台用于调用停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆的信息,并将所述停车场内起始时间点前入场车辆的车牌信息与所述停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对,以及根据比对结果判断所述停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆中是否存在实际不在停车场的车辆,并在判断所述停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆中存在实际不在停车场的车辆时,将所述停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除。
根据本发明实施例的停车场僵尸车辆数据的清理系统,通过移动终端获取停车场内的车辆照片,并根据车辆照片进行车牌识别以获取停车场内起始时间点前入场车辆的车牌信息,以及将停车场内起始时间点前入场车辆的车牌信息上传至云端平台;再通过云端平台调用停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆的信息,并将停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对,以及根据比对结果判断停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆中是否存在实际不在停车场的车辆,并在判断停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆中存在实际不在停车场的车辆时,将停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除;从而自动清理实际已经不在停车场的车辆所对应的数据,极大程度的降低了人工清理的工作量,节约时间及人力成本,同时,避免了因人工记录及核对所导致的效率低、准确性差的问题。
另外,根据本发明上述实施例提出的停车场僵尸车辆数据的清理系统还可以具有如下附加的技术特征:
可选地,所述移动终端在根据所述车辆照片进行车牌识别时,还判断识别到的车牌信息是否正确,其中,如果识别到的车牌信息正确,则直接将识别到的车牌信息上传至云端平台;如果识别到的车牌信息不正确,则根据用户指令对车牌信息进行修正,并将修正后的车牌信息上传至所述云端平台。
可选地,所述云端平台在将所述停车场管理系统存储的起始时间点前入场的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除时,还获取所述实际不在停车场的车辆的进场时间,以便根据所述实际不在停车场的车辆的进场时间查询所述停车场管理系统中的僵尸车辆数据。
附图说明
图1为根据本发明实施例的停车场僵尸车辆数据的清理方法的流程示意图;
图2为根据本发明另一实施例的停车场僵尸车辆数据的清理方法的流程示意图;
图3为根据本发明另一实施例的停车场僵尸车辆数据的清理方法的流程示意图;
图4为根据本发明实施例的停车场僵尸车辆数据的清理系统的方框示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
现有对于僵尸车辆数据的清理通常是采用人工方式进行清理,此种方式工作量大、需要长时间封闭停车场,不仅费时费力,而且还影响停车场经营管理,并且对于大型的停车场,其统计效率低,而且容易出现统计出错或遗漏等情况。
为此,根据本发明实施例的停车场僵尸车辆数据的清理方法,首先获取停车场内的车辆照片,并根据车辆照片进行车牌识别以获取停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息;接着将停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对;然后根据比对结果判断停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆中是否存在实际不在停车场的车辆;如果是,则将停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除;从而实现自动清理实际已经不在停车场的车辆所对应的数据,极大程度的降低了人工清理的工作量,节约时间及人力成本,同时,避免了因人工记录及核对所导致的效率低、准确性差的问题。
为了更好的理解上述技术方案,下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明,并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
为了更好的理解上述技术方案,下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
图1为根据本发明实施例的停车场僵尸车辆数据的清理方法的流程示意图;如图1所示,本发明实施例的停车场僵尸车辆数据的清理方法包括以下步骤:
步骤101,获取停车场内的车辆照片,并根据车辆照片进行车牌识别以获取停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息。
也就是说,通过进入停车场内获取实际停放在停车场内的车辆照片,然后对获取到的车辆照片进行车牌识别,以获得该车辆照片所对应的车牌信息,从而获得停车场内清点车辆的起始时间点前入场停放车辆的车牌信息。
作为一个实施例,可通过手机移动端对停车场内的车辆进行拍照,从而获取该车辆的照片,其中,该车辆照片包括有该车辆的车牌图像;然后手机获取到该车辆照片之后,对该车辆照片中的车牌信息进行识别,以此类推,通过手机移动端获取所有停车场内的在场车辆照片,并根据所有的在场车辆照片获取其所对应车辆的车牌信息。
步骤102,将停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对。
也就是说,在获取完停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息后,将停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息上传至云端平台,并通过云端平台调用停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆的信息,并将停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对。
需要说明的是,停车场管理系统中存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆信息是车辆在进入停车场时,停车场管理系统在停车场入口通过摄像头所获取的车辆信息。
步骤103,根据比对结果判断停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆中是否存在实际不在停车场的车辆。
也就是说,将停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对后,如果停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆的信息中有包含不存在于停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息的车辆信息,则该多余的车辆信息所对应的车辆即为实际不在停车场的车辆。
步骤104,如果是,则将停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除。
也就是说,如果存在实际不在停车场的车辆,则将停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除。
需要说明的是,此处删除的只是实际不在停车场的车辆所对应的数据,并不是将整个车辆信息全部删除。
作为一个实施例,可将实际不在停车场的车辆所对应的数据挪到另一个不会产生计费的表,使停车场管理系统对该车辆停止计费。
综上所述,根据本发明实施例的停车场僵尸车辆数据的清理方法,首先获取停车场内的车辆照片,并根据车辆照片进行车牌识别以获取停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息;接着将停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对;然后根据比对结果判断停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆中是否存在实际不在停车场的车辆;如果是,则将停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除;从而自动清理实际已经不在停车场的车辆所对应的数据,极大程度的降低了人工清理的工作量,节约时间及人力成本,同时,避免了因人工记录及核对所导致的效率低、准确性差的问题。
图2为根据本发明另一实施例的停车场僵尸车辆数据的清理方法的流程示意图,如图2所示,该停车场僵尸车辆数据的清理方法包括以下步骤:
步骤201,设置清点车辆的起始时间点。
也就是说,在获取停车场内的车辆照片之前,还通过停车场管理系统设置清点车辆的起始时间点,以免在获取停车场内的车辆照片的过程中,有车辆进入停车场,从而影响盘点结果。
步骤202,获取停车场内的车辆照片,并根据车辆照片进行车牌识别以获取停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息。
步骤203,判断识别到的车牌信息是否正确。如果是,则执行步骤205;如果否,则执行步骤204。
步骤204,根据用户指令对车牌信息进行修正,并将修正后的车牌信息上传至云端平台,以便云端平台将停车场内清点车辆的起始时间点前入场的车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对。
作为一个实施例,如果识别到的车牌信息不正确,可通过清场人员手动修正,并将正确的车牌信息上传至云端平台,以便云端平台将停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对。
步骤205,直接将识别到的车牌信息上传至云端平台,以便云端平台将停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对。
也就是说,如果识别到的车牌信息正确,则直接将识别到的车牌信息上传至云端平台,以便云端平台将停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对。
步骤206,根据比对结果判断停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆中是否存在实际不在停车场的车辆。
步骤207,如果是,则将停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除,并获取实际不在停车场的车辆的进场时间,以便根据实际不在停车场的车辆的进场时间查询停车场管理系统中的僵尸车辆数据。
也就是说,在删除停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据时,还获取实际不在停车场的车辆的进场时间,并且在删除停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据后,还可通过实际不在停车场的车辆的进场时间查询停车场管理系统中的僵尸车辆数据。
需要说明的是,停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆在删除所对应的数据之后,将该车辆当成僵尸车记录存档,以供后续查询。
需要说明的是,前述对于图1中停车场僵尸车辆数据的清理方法的描述同样适用于本实施例的停车场僵尸车辆数据的清理方法,在此不做赘述。
作为一个具体实施例方式,如图3所示,本发明实施例的停车场僵尸车辆数据的清理方法包括以下步骤:
步骤301,分配每个移动终端的停车场清理区域。
需要说明的是,通过对停车场的区域进行分配,由多个移动终端同时一起获取车辆照片,可极大程度的提高照片的获取时间和效率。
步骤302,设置清点车辆的起始时间点。
步骤303,移动终端对停车场内的车辆进行拍照,并识别车牌号码。
步骤304,判断车牌号码是否识别正确。如果是,则执行步骤306;如果否,则执行步骤305。
步骤305,人工修正车牌号码。
也就是说,如果识别的车牌号码不正确,则由清场人员手动修正,将错误的车牌号码修正为正确的车牌号码。
步骤306,上传车牌号码。
也就是说,将正确的车牌号码进行上传,将正确的车牌号码上传至云端平台。
步骤307,汇总各个移动终端上传的车牌号码。
步骤308,将车牌号码与停车系统的在场车辆信息进行比对。
也就是说,云端平台调用停车系统的在场车辆信息,并与汇总的各个移动终端上传的车牌号码进行比对。
步骤309,删除移动终端没有识别但停车系统中存在的在场信息。
也就是说,如果停车系统中存在实际不在停车场的车辆信息,则将该实际不在场的车辆的在场信息删除。
步骤310,完成停车场僵尸车辆数据清理。
步骤311,登录系统后台,并打开停车场僵尸车辆查询页面。
步骤312,输入查询条件,例如入场时间、停车时长。
步骤313,系统按条件查询停车场僵尸车辆信息,并输出查询结果。
也就是说,在清理完停车场僵尸车辆所对应的数据之后,还可通过登录后台查询之前删除的车辆数据所对应的车辆信息,以便快速获取僵尸车辆信息。
综上所述,根据本发明实施例的停车场僵尸车辆数据的清理方法,首先获取停车场内的车辆照片,并根据车辆照片进行车牌识别以获取停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息;接着将停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对;然后根据比对结果判断停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆中是否存在实际不在停车场的车辆;如果是,则将停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除;从而自动清理实际已经不在停车场的车辆所对应的数据,极大程度的降低了人工清理的工作量,节约时间及人力成本,同时,避免了因人工记录及核对所导致的效率低、准确性差的问题。
另外,本发明实施例还提出了一种计算机可读存储介质,其上存储有停车场僵尸车辆数据的清理程序,该停车场僵尸车辆数据的清理程序被处理器执行时实现如上述的停车场僵尸车辆数据的清理方法。
根据本发明实施例的计算机可读存储介质,通过存储停车场僵尸车辆数据的清理程序,这样停车场僵尸车辆数据的清理程序被处理器执行时实现上述的停车场僵尸车辆数据的清理方法,从而自动清理实际已经不在停车场的车辆所对应的数据,极大程度的降低了人工清理的工作量,节约时间及人力成本,同时,避免了因人工记录及核对所导致的效率低、准确性差的问题。
另外,本发明实施例还提出了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时,实现如上述的停车场僵尸车辆数据的清理方法。
根据本发明实施例的计算机设备,通过存储器存储停车场僵尸车辆数据的清理程序,这样停车场僵尸车辆数据的清理程序被处理器执行时实现上述的停车场僵尸车辆数据的清理方法,从而自动清理实际已经不在停车场的车辆所对应的数据,极大程度的降低了人工清理的工作量,节约时间及人力成本,同时,避免了因人工记录及核对所导致的效率低、准确性差的问题。
图4为根据本发明实施例的停车场僵尸车辆数据的清理系统的方框示意图;如图4所示,本实施例的停车场僵尸车辆数据的清理系统包括:移动终端401以及云端平台402。
其中,移动终端401用于获取停车场内的车辆照片,并根据车辆照片进行车牌识别以获取停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息,以及将停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息上传至云端平台402。
云端平台402用于调用停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆的信息,并将停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对,以及根据比对结果判断停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆中是否存在实际不在停车场的车辆,并在判断停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆中存在实际不在停车场的车辆时,将停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除。
作为一个实施例,移动终端401在根据车辆照片进行车牌识别时,还判断识别到的车牌信息是否正确,其中,如果识别到的车牌信息正确,则直接将识别到的车牌信息上传至云端平台402;如果识别到的车牌信息不正确,则根据用户指令对车牌信息进行修正,并将修正后的车牌信息上传至云端平台402。
作为一个实施例,在移动终端401获取停车场内的车辆照片之前,还通过停车场管理系统设置清点车辆的起始时间点。
作为一个实施例,云端平台402在将停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除时,还获取实际不在停车场的车辆的进场时间,以便根据实际不在停车场的车辆的进场时间查询停车场管理系统中的僵尸车辆数据。
需要说明的是,前述对于停车场僵尸车辆数据的清理方法的实施例的解释说明同样适用于本实施例的停车场僵尸车辆数据的清理系统,此处不再赘述。
综上所述,根据本发明实施例的停车场僵尸车辆数据的清理系统,通过移动终端获取停车场内的车辆照片,并根据车辆照片进行车牌识别以获取停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息,以及将停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息上传至云端平台;再通过云端平台调用停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆的信息,并将停车场内清点车辆的起始时间点前入场车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对,以及根据比对结果判断停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆中是否存在实际不在停车场的车辆,并在判断停车场管理系统存储的清点车辆的起始时间点前入场的在场车辆中存在实际不在停车场的车辆时,将停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除;从而自动清理实际已经不在停车场的车辆所对应的数据,极大程度的降低了人工清理的工作量,节约时间及人力成本,同时,避免了因人工记录及核对所导致的效率低、准确性差的问题。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
应当注意的是,在权利要求中,不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中,这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触,或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且,第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方,或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方,或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不应理解为必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种停车场僵尸车辆数据的清理方法,其特征在于,包括以下步骤:
设置清点车辆的起始时间点,获取停车场内的车辆照片,并根据所述车辆照片进行车牌识别以获取所述停车场内起始时间点前入场的所有车辆的车牌信息;
将所述停车场内起始时间点前入场的所有车辆的车牌信息与停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对;
根据比对结果判断所述停车场管理系统存储的在场车辆中是否存在实际不在停车场的车辆;
如果是,则将所述停车场管理系统存储的起始时间点前入场的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除。
2.如权利要求1所述的停车场僵尸车辆数据的清理方法,其特征在于,在根据所述车辆照片进行车牌识别时,还判断识别到的车牌信息是否正确,其中,
如果识别到的车牌信息正确,则直接将识别到的车牌信息上传至云端平台,以便所述云端平台将所述停车场内起始时间点前入场的所有车辆的车牌信息与所述停车场管理系统存储的起始时间点前入场的车辆的信息进行比对;
如果识别到的车牌信息不正确,则根据用户指令对车牌信息进行修正,并将修正后的车牌信息上传至所述云端平台,以便所述云端平台将所述停车场内起始时间点前入场的所有车辆的车牌信息与所述停车场管理系统存储的起始时间点前入场的车辆的信息进行比对。
3.如权利要求1-2中任一项所述的停车场僵尸车辆数据的清理方法,其特征在于,在将所述停车场管理系统存储的起始时间点前入场的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除时,还获取所述实际不在停车场的车辆的进场时间,以便根据所述实际不在停车场的车辆的进场时间查询所述停车场管理系统中的僵尸车辆数据。
4.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有停车场僵尸车辆数据的清理程序,该停车场僵尸车辆数据的清理程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的停车场僵尸车辆数据的清理方法。
5.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时,实现如权利要求1-4中任一项所述的停车场僵尸车辆数据的清理方法。
6.一种停车场僵尸车辆数据的清理系统,其特征在于,包括移动终端以及云端平台,其中,
所述移动终端用于获取停车场内的车辆照片,并根据所述车辆照片进行车牌识别以获取所述停车场内起始时间点前入场的车辆的车牌信息,以及将所述停车场内起始时间点前入场的车辆的车牌信息上传至所述云端平台;
所述云端平台用于调用停车场管理系统存储的起始时间点前入场的车辆的信息,并将所述停车场内起始时间点前入场的车辆的车牌信息与所述停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆的信息进行比对,以及根据比对结果判断所述停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆中是否存在实际不在停车场的车辆,并在判断所述停车场管理系统存储的起始时间点前入场的在场车辆中存在实际不在停车场的车辆时,将所述停车场管理系统存储的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除。
7.如权利要求6所述的停车场僵尸车辆数据的清理系统,其特征在于,所述移动终端在根据所述车辆照片进行车牌识别时,还判断识别到的车牌信息是否正确,其中,
如果识别到的车牌信息正确,则直接将识别到的车牌信息上传至云端平台;
如果识别到的车牌信息不正确,则根据用户指令对车牌信息进行修正,并将修正后的车牌信息上传至所述云端平台。
8.如权利要求6-8中任一项所述的停车场僵尸车辆数据的清理系统,其特征在于,所述云端平台在将所述停车场管理系统存储的起始时间点前入场的实际不在停车场的车辆所对应的数据删除时,还获取所述实际不在停车场的车辆的进场时间,以便根据所述实际不在停车场的车辆的进场时间查询所述停车场管理系统中的僵尸车辆数据。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113096438A (zh) * 2021-04-01 2021-07-09 深圳市顺易通信息科技有限公司 一种车辆识别方法、装置及相关设备
CN113257004A (zh) * 2021-06-03 2021-08-13 成都宜泊信息科技有限公司 一种车位管理方法、系统、存储介质及电子设备

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105374073A (zh) * 2015-11-16 2016-03-02 立德高科(北京)数码科技有限责任公司 一种停车场管理系统及其方法
KR20160027497A (ko) * 2014-08-29 2016-03-10 (주)지니정보통신 주차위치 관리 시스템 및 방법
CN105574938A (zh) * 2016-01-05 2016-05-11 张忠义 一种自动清理停车场垃圾数据的方法
KR101734103B1 (ko) * 2016-08-03 2017-05-24 이재인 주차 관리 서버 및 그 구동 방법
CN107134146A (zh) * 2017-07-01 2017-09-05 广东艾科智泊科技股份有限公司 一种多个停车场管理的云端车牌自动校正系统
CN107331206A (zh) * 2017-08-29 2017-11-07 北京筑梦园科技有限公司 基于蓝牙辅助的车牌识别停车智能管理系统及方法
CN109523792A (zh) * 2018-11-14 2019-03-26 厦门路桥信息股份有限公司 车牌识别结果的自动修正方法、介质及系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160027497A (ko) * 2014-08-29 2016-03-10 (주)지니정보통신 주차위치 관리 시스템 및 방법
CN105374073A (zh) * 2015-11-16 2016-03-02 立德高科(北京)数码科技有限责任公司 一种停车场管理系统及其方法
CN105574938A (zh) * 2016-01-05 2016-05-11 张忠义 一种自动清理停车场垃圾数据的方法
KR101734103B1 (ko) * 2016-08-03 2017-05-24 이재인 주차 관리 서버 및 그 구동 방법
CN107134146A (zh) * 2017-07-01 2017-09-05 广东艾科智泊科技股份有限公司 一种多个停车场管理的云端车牌自动校正系统
CN107331206A (zh) * 2017-08-29 2017-11-07 北京筑梦园科技有限公司 基于蓝牙辅助的车牌识别停车智能管理系统及方法
CN109523792A (zh) * 2018-11-14 2019-03-26 厦门路桥信息股份有限公司 车牌识别结果的自动修正方法、介质及系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113096438A (zh) * 2021-04-01 2021-07-09 深圳市顺易通信息科技有限公司 一种车辆识别方法、装置及相关设备
CN113096438B (zh) * 2021-04-01 2022-11-11 深圳市顺易通信息科技有限公司 一种车辆识别方法、装置及相关设备
CN113257004A (zh) * 2021-06-03 2021-08-13 成都宜泊信息科技有限公司 一种车位管理方法、系统、存储介质及电子设备

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