CN110930764A - 一种基于巡检方法的路边泊车检测方法 - Google Patents

一种基于巡检方法的路边泊车检测方法 Download PDF

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李珏东
韦国柱
黄琼彪
谢宁宁
胡恺
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Abstract

本发明公开了一种基于巡检方法的路边泊车检测方法，该方法是在路边停车位对面一侧的人行道上安装L杆，L杆上安装枪型一体摄像机和补光灯，摄像机和补光灯的安装方向面朝目标车位中心区域；将目标区域分为道路区域和车位区域，利用摄像机检测视频流中的移动物体，并检测移动物体中的车牌位置，识别该车牌号，将车位占用状态、车位中车辆的泊入、泊出信息发送到服务器，服务器根据车辆的泊入、泊出信息计时收费。本发明利用单个枪型摄像机检测路边停车位车辆泊入/泊出，无需人工管理，节约成本，优化巡检功能的加入，有效避免因受遮挡导致的泊入漏拍的缺陷。

Description

一种基于巡检方法的路边泊车检测方法
技术领域
本发明涉及车位管理领域，具体是一种基于巡检方法的路边泊车检测方法。
背景技术
停车是城市生活的刚需，停车难已成为城市发展急需解决的问题，据悉，截止到2020年止，将有20亿汽车上路，交通系统将会更加繁忙。为缓解停车难的问题，城市的路边都设有很多临时停车位，但停车位的管理和收费均存在很多问题：
1.纯人工收费：会出现收费不及时、逃费、收费员私自收费不上交的问题，收费员与车主产生纠纷也不好处理，人力成本较高；
2.地磁感应：由地磁感应到车辆后，通过收费人员收费，也存在逃费、纠纷等问题，人力成本高；
3.使用枪机和球机联动进行路边汽车泊车检测，用枪机检测车辆，使用球机抓拍和识别车牌，该方法安装复杂，需要枪机和球机联动工作，枪机和球机的切换需要时间，不能在同一时间内同时抓拍一辆车的泊入或泊出，识别率低。
发明内容
针对现有路边泊车管理方式的不足，本发明提供了一种基于巡检方法的路边泊车检测方法，该方法通过单个枪型摄像机检测路边停车位车辆的泊入/泊出，同时针对因为遮挡等外部因素引起的泊车漏拍进行了补拍优化。
实现本发明目的的技术方案是：
一种基于巡检方法的路边泊车检测方法，包括如下步骤：
（1）在路边停车位对面一侧的人行道上安装L杆，L杆上安装枪型一体摄像机和补光灯，摄像机和补光灯的安装方向面朝目标车位中心区域；
（2）设置摄像机的目标区域，将目标区域分为道路区域和车位区域，并根据现场画面划分各个车位区域，利用摄像机拍摄目标区域，分析目标区域内的车辆车牌信息；
（3）摄像机检测视频流中的移动物体，并检测移动物体中的车牌位置，识别该车牌号，当车牌在车位区域内停止不动，则判断该车辆泊入，车辆的最后位置对应的车位区域为泊入的车位号，同时将该车位标示为占用状态；
（4）对于泊入状态的车位，当在道路识别区域识别到该车位泊入的车牌号，则判断该车位为泊出状态；
（5）对于空闲车位，摄像机在设定时间内循环在车位区域内进行车牌巡检；
（6）摄像机将车位占用状态、车位中车辆的泊入、泊出信息发送到服务器，服务器根据车辆的泊入、泊出信息计时收费。
所述枪型一体摄像机内置嵌入式处理系统，用于拍摄目标区域，分析目标区域的车位占用状态和识别停靠在车位上的车辆信息，处理系统由相互连接的移动检测模块、巡检模块、车牌检测模块和车牌识别模块组成，其中：
所述移动检测模块，用于检测视频流中目标区域内的移动物体，将移动物体的位置信息传送至车牌检测模块；
所述巡检模块，用于定时循环从服务器获取车位占用信息，识别空闲车位，在空闲车位内小范围寻找车牌，当识别到车牌即更新当前车位状态为占用，并上传至服务器更新车辆泊入信息；
所述车牌检测模块，用于从移动检测模块和巡检模块传来的位置中检测车牌位置，同时将车牌位置信息传送到车牌识别模块中；
所述车牌识别模块，用于识别检测到的车牌，使用深度学习卷积神经网络CNN识别车牌字符。
本发明的有益效果是：
利用单个枪型摄像机检测路边停车位车辆泊入/泊出，无需人工管理，节约成本，优化巡检功能的加入，有效避免因受遮挡导致的泊入漏拍的缺陷。
附图说明
图1为本发明实施例枪型一体摄像机的安装位置示意图；
图2为本发明实施例判断泊入（包括巡检）、泊出的工作流程图。
图3为本发明实施例巡检模块工作流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的阐述，但不是对本发明内容的限定。
实施例：
一种基于巡检方法的路边泊车检测方法，是：
1.在路边停车位对面一侧的人行道上安装L杆，L杆的立杆高度为5-6米，L杆上安装枪型一体摄像机和补光灯，摄像机和补光灯的安装方向面朝目标车位区域中心（如图1所示）；
2.设置摄像机的目标区域，将目标区域分为道路区域和车位区域，并根据现场画面划分各个车位区域，利用内置嵌入式处理系统的枪型一体摄像机拍摄目标区域，分析目标区域的车位占用状态和识别停靠在车位上的车辆信息；所述嵌入式处理系统分为移动检测模块、巡检模块、车牌检测模块和车牌识别模块；
3.通过移动检测模块检测视频流中目标区域内的移动物体，将移动物体的位置信息传送至车牌检测模块；
4.车牌检测模块用于从移动检测模块和巡检模块传来的位置中检测车牌位置，通过adaboost算法训练车牌检测模型，用该模型检测车牌位置，并将该车牌位置信息传送至车牌识别模块中；
5.车牌识别模块识别检测到的车牌，使用深度学习卷积神经网络CNN识别车牌字符；
6.当识别到车牌的最后一帧信息是在某个车位内时，就把该车位状态改为占用，车牌号记录为泊入车辆识别号，并把车辆信息上传服务器更新车位泊入表，如图2所示；
7.巡检模块定时循环从服务器拿到车位占用信息，找到空闲车位，在空闲车位内小范围寻找车牌，每一帧识别到的车牌都加入一个特定的队列，4s时间阈值内都识别到同一车牌后判定车辆为泊入，即更新当前车位状态为占用，车牌号记录为泊入车辆识别号，并把车辆信息上传服务器更新车位泊入表，解决因不可抗外界因素导致的漏检，理论上可做到无漏检，如图3所示；
8.对于泊入状态的车位，当在道路识别区域识别到该车位泊入的车牌号，则将该车位改为泊出状态；
9. 枪型一体摄像机将车位占用状态和车位中车辆的泊入/泊出信息通过HTTP通讯协议发送至服务器，服务器根据车辆的泊入/泊出信息计时收费。

Claims (2)

1.一种基于巡检方法的路边泊车检测方法，其特征是：包括如下步骤：
（1）在路边停车位对面一侧的人行道上安装L杆，L杆上安装枪型一体摄像机和补光灯，摄像机和补光灯的安装方向面朝目标车位中心区域；
（2）设置摄像机的目标区域，将目标区域分为道路区域和车位区域，并根据现场画面划分各个车位区域，利用摄像机拍摄目标区域，分析目标区域内的车辆车牌信息；
（3）摄像机检测视频流中的移动物体，并检测移动物体中的车牌位置，识别该车牌号，当车牌在车位区域内停止不动，则判断该车辆泊入，车辆的最后位置对应的车位区域为泊入的车位号，同时将该车位标示为占用状态；
（4）对于泊入状态的车位，当在道路识别区域识别到该车位泊入的车牌号，则判断该车位为泊出状态；
（5）对于空闲车位，摄像机在设定时间内循环在车位区域内进行车牌巡检；
（6）摄像机将车位占用状态、车位中车辆的泊入、泊出信息发送到服务器，服务器根据车辆的泊入、泊出信息计时收费。
2.根据权利要求1所述的基于巡检方法的路边泊车检测方法，其特征是：所述枪型一体摄像机内置嵌入式处理系统，用于拍摄目标区域，分析目标区域的车位占用状态和识别停靠在车位上的车辆信息，处理系统由相互连接的移动检测模块、巡检模块、车牌检测模块和车牌识别模块组成，其中：
所述移动检测模块，用于检测视频流中目标区域内的移动物体，将移动物体的位置信息传送至车牌检测模块；
所述巡检模块，用于定时循环从服务器获取车位占用信息，识别空闲车位，在空闲车位内小范围寻找车牌，当识别到车牌即更新当前车位状态为占用，并上传至服务器更新车辆泊入信息；
所述车牌检测模块，用于从移动检测模块和巡检模块传来的位置中检测车牌位置，同时将车牌位置信息传送到车牌识别模块中；
所述车牌识别模块，用于识别检测到的车牌，使用深度学习卷积神经网络CNN识别车牌字符。
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