CN110992700A - 一种基于自动侦测技术的停车数据采集方法 - Google Patents

一种基于自动侦测技术的停车数据采集方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110992700A
CN110992700A CN201911056562.7A CN201911056562A CN110992700A CN 110992700 A CN110992700 A CN 110992700A CN 201911056562 A CN201911056562 A CN 201911056562A CN 110992700 A CN110992700 A CN 110992700A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
parking lot
lot management
management system
parking
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201911056562.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110992700B (zh
Inventor
韩宏波
叶军
周华建
沈帆
覃柳芳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu Xinyi Software Co Ltd
Original Assignee
Jiangsu Xinyi Software Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu Xinyi Software Co Ltd filed Critical Jiangsu Xinyi Software Co Ltd
Priority to CN201911056562.7A priority Critical patent/CN110992700B/zh
Publication of CN110992700A publication Critical patent/CN110992700A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110992700B publication Critical patent/CN110992700B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
    • G08G1/0175—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles by photographing vehicles, e.g. when violating traffic rules
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于自动侦测的停车数据采集方法，包括以下步骤：S1：针对不同停车场管理系统数据进行特征值的抽取，并针对每个停车场管理系统形成相应的特征值集合；S2：对当前需要进行数据采集的停车场管理系统进行自动侦测，将当前停车场管理系统特征值数据与所述特征值集合内的数据进行比对；S3：若所述特征值集合内存在当前停车场管理系统特征值数据，则自动进行当前停车场管理系统数据的采集；若不存在，利用视频采集方式来对停车场的数据进行采集。本发明兼容目前市场上的停车场系统，实现停车数据采集的自动化和通用化。

Description

一种基于自动侦测技术的停车数据采集方法
技术领域
本发明涉及停车管理技术领域，更具体的说是涉及一种基于自动侦测技术的停车数据采集方法。
背景技术
随着停车智能化技术的发展和普及，各类停车场都逐步进行了智能化系统改造，利用车牌识别技术实现车辆的自动进出管理，同时停车场管理系统对进出车辆的车牌和图片进行了记录。随着汽车保有量的不断增加，机动车的爆发式增长给广大市民带来出行便利的同时，也给治安管理和交通管理工作带来了新的课题。停车数据对于分析交通拥堵情况以及治安管控都具有重要的作用，但目前由于停车场管理系统品牌繁多，实现方式多样，标准不统一等原因，使得停车场联网信息采集困难重重。
路面卡口的车辆数据称为车辆动态数据，停车场车辆数据称为静态数据，动态数据经过多年的建设和覆盖面的不断扩大，积累了大量的基础数据，但停车数据基本还是空白，并且没有将动态数据和静态数据进行关联应用。只有将静态数据和动态数据结合，才能称为真正意义上的车辆大数据，而停车场数据联网采集是获取车辆静态数据的首要工作。
然而现有技术中的停车场停车数据的采集存在数据格式不统一，采集方式不统一的问题，停车场停车数据格式目前主要包括三种：本地数据库、云平台和混合模式。本地数据库方式数据存在本地，云平台方式数据存储在云服务器，混合模式本地和云都存储数据，需要针对不同方式采用不同的采集方法。
因此，如何对种类不同、实现方式多样的停车场管理系统数据进行停车数据采集，建立各地区的静态停车数据库是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于自动侦测的停车数据采集方法，能有效实现对多种停车场管理系统进行数据的采集。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于自动侦测的停车数据采集方法，包括以下步骤：
S1：针对不同停车场管理系统数据进行特征值的抽取，并针对每个停车场管理系统形成相应的特征值集合；
S2：对当前需要进行数据采集的停车场管理系统进行自动侦测，将当前停车场管理系统特征值数据与所述特征值集合内的数据进行比对；
S3：若所述特征值集合内存在当前停车场管理系统特征值数据，则自动进行当前停车场管理系统数据的采集；若不存在，利用视频采集方式来对停车场的数据进行采集。
优选的，S1具体还包括以下内容：
(1)将数据库配置抽象化，针对数据库的链接配置抽象为通用的配置文件；
(2)针对不同种类停车场管理系统的停车数据进行分析，分析内容包括：数据库类型、车辆入场信息、车辆出场信息和车辆图片信息；
(3)根据分析结果，形成停车数据配置脚本，进而建立包括不同种类停车场管理系统的停车数据配置脚本库。
需要说明的是：步骤(1)中包括以下内容：将文件中数据库配置抽象为参数，将数据库类型、数据库地址、端口、连接用户名、密码作为参数配置，以适配不同的数据库系统；
步骤(2)内对停车数据进行分析的内容可以包括：对停车场数据库名称及类型、数据表名称及类型、入场数据项、出场数据项、道闸数据项作为自动探测的依据特征，在自动探测时，根据特征在特征集中检索来确定停车场种类。
优选的，S2中的比对内容包括：停车场数据库特征、出场数据特征和入场数据特征。
优选的，S3中的自动进行当前停车场管理系统数据的采集的具体包括以下方式：
(1)数据库方式：直接根据数据库设置和时间设定，对停车场管理系统数据库进行出入场数据的采集；
(2)云采集方式：通过停车场云平台进行数据采集，自动获取不同种类的停车场管理系统的配置脚本，自动通过网址访问、地址跳转、数据查询、结果获取的操作来实现停车数据采集；
优选的，所述视频采集方式具体包括以下内容：
比对失败后，自动转为视频采集方式，利用ONVIF协议实现与车辆抓拍摄像机连接，获取照片后，利用图像识别技术识别车牌，组合车辆进出时间、车道信息来实现停车数据的采集。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于自动侦测的停车数据采集方法，可自动侦测停车场系统的实现方式和数据结构，通过一个界面来实现多种模式的停车数据采集，通过顶层抽象来屏蔽网络层次的多样性，以兼容目前市场上的停车场系统，实现停车数据采集的自动化和通用化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种基于自动侦测的停车数据采集方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例公开了一种基于自动侦测的停车数据采集方法，包括以下步骤：
S1：针对不同停车场管理系统数据进行特征值的抽取，并针对每个停车场管理系统形成相应的特征值集合；
S2：对当前需要进行数据采集的停车场管理系统进行自动侦测，将当前停车场管理系统特征值数据与特征值集合内的数据进行比对；
S3：若特征值集合内存在当前停车场管理系统特征值数据，则自动进行当前停车场管理系统数据的采集；若不存在，利用视频采集方式来对停车场的数据进行采集。
为了进一步实现上述技术方案，S1具体还包括以下内容：
(1)将数据库配置抽象化，针对数据库的链接配置抽象为通用的配置文件；
(2)针对不同种类停车场管理系统的停车数据进行分析，分析内容包括：数据库类型、车辆入场信息、车辆出场信息和车辆图片信息；
(3)根据分析结果，形成停车数据配置脚本，进而建立包括不同种类停车场管理系统的停车数据配置脚本库。
为了进一步实现上述技术方案，S2中的比对内容包括：停车场数据库特征、出场数据特征和入场数据特征。
为了进一步实现上述技术方案，S3中的自动进行当前停车场管理系统数据的采集的具体包括以下方式：
(1)数据库方式：直接根据数据库设置和时间设定，对停车场管理系统数据库进行出入场数据的采集；
(2)云采集方式：通过停车场云平台进行数据采集，自动获取不同种类的停车场管理系统的配置脚本，自动通过网址访问、地址跳转、数据查询、结果获取的操作来实现停车数据采集；
为了进一步实现上述技术方案，视频采集方式具体包括以下内容：
比对失败后，自动转为视频采集方式，利用ONVIF协议实现与车辆抓拍摄像机连接，获取照片后，利用图像识别技术识别车牌，组合车辆进出时间、车道信息来实现停车数据的采集。
需要说明的是：对新的停车场数据进行采集时，采集软件需要和停车场系统服务器在一个网络内，保证网络畅通；
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (5)

1.一种基于自动侦测的停车数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：针对不同停车场管理系统数据进行特征值的抽取，并针对每个停车场管理系统形成相应的特征值集合；
S2：对当前需要进行数据采集的停车场管理系统进行自动侦测，将当前停车场管理系统特征值数据与所述特征值集合内的数据进行比对；
S3：若所述特征值集合内存在当前停车场管理系统特征值数据，则自动进行当前停车场管理系统数据的采集；若不存在，利用视频采集方式来对停车场的数据进行采集。
2.根据权利要求1所述的一种基于自动侦测的停车数据采集方法，其特征在于，S1具体还包括以下内容：
(1)将数据库配置抽象化，针对数据库的链接配置抽象为通用的配置文件；
(2)针对不同种类停车场管理系统的停车数据进行分析，分析内容包括：数据库类型、车辆入场信息、车辆出场信息和车辆图片信息；
(3)根据分析结果，形成停车数据配置脚本，进而建立包括不同种类停车场管理系统的停车数据配置脚本库。
3.根据权利要求2所述的一种基于自动侦测的停车数据采集方法，其特征在于，S2中的比对内容包括：停车场数据库特征、出场数据特征和入场数据特征。
4.根据权利要求2所述的一种基于自动侦测的停车数据采集方法，其特征在于，S3中的自动进行当前停车场管理系统数据的采集的具体包括以下方式：
(1)数据库方式：直接根据数据库设置和时间设定，对停车场管理系统数据库进行出入场数据的采集；
(2)云采集方式：通过停车场云平台进行数据采集，自动获取不同种类的停车场管理系统的配置脚本，自动通过网址访问、地址跳转、数据查询、结果获取的操作来实现停车数据采集。
5.根据权利要求1所述的一种基于自动侦测的停车数据采集方法，其特征在于，所述视频采集方式具体包括以下内容：
比对失败后，自动转为视频采集方式，利用ONVIF协议实现与车辆抓拍摄像机连接，获取照片后，利用图像识别技术识别车牌，组合车辆进出时间、车道信息来实现停车数据的采集。
CN201911056562.7A 2019-10-31 2019-10-31 一种基于自动侦测技术的停车数据采集方法 Active CN110992700B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911056562.7A CN110992700B (zh) 2019-10-31 2019-10-31 一种基于自动侦测技术的停车数据采集方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911056562.7A CN110992700B (zh) 2019-10-31 2019-10-31 一种基于自动侦测技术的停车数据采集方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110992700A true CN110992700A (zh) 2020-04-10
CN110992700B CN110992700B (zh) 2021-03-12

Family

ID=70082862

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911056562.7A Active CN110992700B (zh) 2019-10-31 2019-10-31 一种基于自动侦测技术的停车数据采集方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110992700B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130066829A (ko) * 2011-12-13 2013-06-21 한국전자통신연구원 지능형 카메라 협업 기반 주차관리 시스템
CN103390247A (zh) * 2013-07-09 2013-11-13 孙炜一 基于物联网的数字化城市停车综合管理系统
US20170076603A1 (en) * 2015-09-11 2017-03-16 International Business Machines Corporation Determining a parking position based on visual and non-visual factors
CN206312373U (zh) * 2016-12-28 2017-07-07 安徽云软信息科技有限公司 基于云计算的停车场大数据采集发布系统
CN107730963A (zh) * 2016-11-23 2018-02-23 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 停车场控制系统
CN108228254A (zh) * 2017-12-29 2018-06-29 北京悦畅科技有限公司 应用于停车场的智能化问题处理方法、服务器和终端设备
CN109886459A (zh) * 2019-01-16 2019-06-14 同济大学 一种基于神经网络的公共停车场停车需求预测方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130066829A (ko) * 2011-12-13 2013-06-21 한국전자통신연구원 지능형 카메라 협업 기반 주차관리 시스템
CN103390247A (zh) * 2013-07-09 2013-11-13 孙炜一 基于物联网的数字化城市停车综合管理系统
US20170076603A1 (en) * 2015-09-11 2017-03-16 International Business Machines Corporation Determining a parking position based on visual and non-visual factors
CN107730963A (zh) * 2016-11-23 2018-02-23 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 停车场控制系统
CN206312373U (zh) * 2016-12-28 2017-07-07 安徽云软信息科技有限公司 基于云计算的停车场大数据采集发布系统
CN108228254A (zh) * 2017-12-29 2018-06-29 北京悦畅科技有限公司 应用于停车场的智能化问题处理方法、服务器和终端设备
CN109886459A (zh) * 2019-01-16 2019-06-14 同济大学 一种基于神经网络的公共停车场停车需求预测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李璧鲁: "停车场管理平台的设计与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 *
梁红梅等: "小区高清视频监控和停车场管理系统的设计", 《自动化技术与应用》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110992700B (zh) 2021-03-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11120282B2 (en) Traffic violation vehicle identification system, server and non-transitory recording medium in which vehicle control program is recorded
CN106097722B (zh) 利用视频进行路侧车位自动化监管的系统和方法
CN104200671A (zh) 一种基于大数据平台的虚拟卡口管理方法及系统
CN108765975B (zh) 路侧垂直停车场管理系统及方法
CN105513369A (zh) 无人收费云停车场管理系统及其实现方法
CN109714576B (zh) 基于视频监控的车辆识别方法、装置、系统及服务器
CN102622580A (zh) 一种人脸检测识别方法及系统
CN105551261A (zh) 换牌车辆检测方法及其系统
CN103914682A (zh) 一种车牌识别方法及系统
CN105303826A (zh) 一种违章侧方停车取证装置及方法
CN104660969A (zh) 基于gis地图和视频实现高清智能卡口管理的系统及方法
CN112509325A (zh) 一种基于视频深度学习的非现场违法自动甄别方法
CN204833705U (zh) 一种黄网格线违法停车自动抓拍系统
CA3101864A1 (en) Systems and methods for identifying vehicles using wireless device identifiers
CN112581769A (zh) 一种基于人工智能识别技术非机动车违法视频分析系统
CN114023076B (zh) 一种基于多源异构数据的特定车辆追踪方法
US20120147179A1 (en) Method and system for providing intelligent access monitoring, intelligent access monitoring apparatus
CN110992700B (zh) 一种基于自动侦测技术的停车数据采集方法
CN112201044B (zh) 道路违规车辆识别方法及系统、存储介质及终端
CN112950942A (zh) 一种基于视频分析的机动车违停智能检测方法
Chandrasekaran et al. Computer vision based parking optimization system
CN112637548A (zh) 一种基于摄像机的信息关联预警方法及装置
CN112215038A (zh) 特定车辆识别系统、方法及存储介质
CN114627420B (zh) 一种城市管理违规事件信息采集方法及系统
CN112712626A (zh) 基于车牌信息的车辆验证方法、装置、计算机设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant