CN111460922A - 共享车辆停放区域三维模型图像识别停放是否合理的系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种共享车辆停放区域三维模型图像识别停放是否合理的系统,通过用户任意角度摄录共享车辆停放区域,拍摄用户停放共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间的角度和距离位置图像,在计算机处理器内构建三维模型,通过计算机计算、比对,计算出用户停放的共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间的角度和距离,在计算机处理器内预设的合理停放共享车辆的角度和距离范围内的,用户停放合理,不在合理角度和距离范围内的,用户停放不合理;进一步的采用构建共享车辆停放区域模型数据集,与用户拍摄的停放共享车辆区域的采样点云数据子集进行计算、比对、匹配,实现计算机图像识别用户停放共享车辆是否合理的系统。
Description
技术领域:
本技术涉及计算机图像识别技术,共享车辆停放的图像识别技术,特别是共享车辆停放在道路两侧的停车标线、盲道、栅栏一侧,进行识别停放是否规范合理的系统。
背景技术:
在现有技术中,采用拍摄二维平面图片,来识别共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间的角度和距离位置是否合理,由于是二维平面识别,产生用户必须用摄像头拍摄共享车辆时,必须与共享车辆保持正面直角拍摄,如果用户偏离一定角度拍摄共享车辆,就无法准确识别共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的角度和距离,造成拍照不方便和无法识别的技术缺陷;本发明系统方法,改进了原有的技术方法,在用户任意角度拍摄共享车辆和道路、停车标线、盲道、栅栏图像过程中,系统都可以识别出用户停放共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间的角度和距离位置是否合理,提高了技术水平,方便用户使用共享车辆的方法;本系统方法与二维平面识别相比,三维立体模型拥有更多的空间信息,拥有更高的可操作性和还原度;基于实际共享车辆和道路、停车标线、盲道、栅栏信息构建的三维模型,通过3D建模技术构建得到的三维模型,可用于精确计算共享车辆和道路、停车标线、盲道、栅栏相互之间的角度、距离位置,更用于共享车辆停放区域的物体信息的识别,基于共享车辆和道路、停车标线、盲道、栅栏实际形象构建得到的虚拟形象,拥有非常丰富的可塑性,三维模型得到一个与实际共享车辆和道路、停车标线、盲道、栅栏相同细节信息。
发明内容:
本发明提供一种共享车辆停放区域三维模型图像识别停放是否合理的系统,通过用户任意角度摄录共享车辆停放区域,拍摄用户停放共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间的角度和距离位置图像,在计算机处理器内构建三维模型,通过计算机计算、比对,计算出用户停放的共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间的角度和距离,在计算机处理器内预设的合理停放共享车辆的角度和距离范围内的,用户停放合理,不在合理角度和距离范围内的,用户停放不合理;进一步的采用构建共享车辆停放区域模型数据集,与用户拍摄的停放共享车辆区域的采样点云数据子集进行计算、比对、匹配,实现计算机图像识别用户停放共享车辆是否合理的系统和方法;
本发明实施例是这样实现的:所述用户使用共享车辆停放在道路两侧的停车标线、盲道、栅栏一侧锁车,共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏具有特征数据,通过摄像头采集共享车辆和车辆停放区域的图像,获得多帧图像,在单帧二维图像中,已知共享车辆识别码牌和车辆部件的尺寸、角度数据,将单帧二维图像输入三维图像模型中进行正映射,得到与二维图像对应的共享车辆法向量映射图和纹理映射图,构建三维模型;已知共享车辆识别码牌和车辆部件尺寸、角度数据,在三维模型中计算共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间的角度和距离位置;进一步的,多帧拍摄移动变量产生第一帧、第二帧、第三帧的构建三维模型进行计算,多个三维模型计算集成共享车辆停放区域空间上的三维立体模型,结合已知尺寸、角度数据,通过对三维立体模型进行计算,精确计算出共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间的角度和距离位置数据,转换成电信号输出到处理器内对比、计算,与预先设置的合理停放共享车辆的角度和距离位置阈值范围,在合理停放范围内的确定停放合理,不在合理停放范围内的停放不合理;在识别共享车辆识别码牌的同时,图像识别出该共享车辆号码,确认用户使用和停放的是这辆共享车辆;确认用户使用这辆共享车辆和停放共享车辆是否合理的识别结果,通过通讯网络传送到服务台系统,或用户端系统,信息提示或显示。
附图说明:
图1是摄像头多角度拍摄、采集共享车辆停放区域示意图;
具体实施方式:
以下结合附图和实施例,对本发明进一步说明,应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明;
如图1所示,在本发明实施例1中,所述摄像头7通过任意角度摄录共享车辆1停放区域,拍摄共享车辆1与道路2、停车标线4、盲道3、栅栏5之间各种角度和距离位置图像,多幅图像三维模型构建三维模型数据集,按照共享车辆1的停放各种角度和距离数据设置阈值范围,设置合理停放角度和距离范围,及不合理停放角度和距离范围;提供图像识别计算。
在计算机图像识别系统内,基于按照已知统一标准尺寸生产的共享车辆1产品,拍摄共享车辆1停放区域图像输入三维图像模型中进行正映射,得到与二维图像对应的共享车辆1法向量映射图和纹理映射图,构建共享车辆1三维模型子集,进行三维模型计算、对比匹配,计算共享车辆1停放与道路2、停车标线4、盲道3、栅栏5之间的角度和距离。
所述在对共享车辆1与道路2、停车标线4、盲道3、栅栏5进行图像识别的过程中,同时识别共享车辆1上的识别码牌6的号码,该识别号码6是确定用户使用的共享车辆1,与正在图像识别的共享车辆1是同一个车辆;所述识别码牌6按照一定角度安装在共享车辆1上,同时图像识别车架上的识别码牌6与道路2、停车标线4、盲道3、栅栏5之间角度和距离位置,用来确定共享车辆1停放是否规范合理。
在本发明实施例2中,所述构建模型数据集,通过采集一系列共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像,用多视图几何算法将匹配点生成稠密点云,进而对点云进行三角面片和纹理贴图合成虚拟场景;拍摄停放的共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏任意停放的角度和距离位置;采集的共享车辆停放区域的视频帧集合和点云数据集合,根据点云数据集合进行地图重构和点云拼接,得到共享车辆停放区域的三维空间模型点云数据集;从视频帧集合中,单帧呈现共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏的位置区域;从点云数据集合中确定出该共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的点云数据子集,用这个点云数据子集从预设的共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏模型集合中获取与该共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏匹配的三维模型,以及用该三维模型替换目标区域的点云模型中的共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏的点云模型;所述模型点云数据集中设置共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间角度和距离位置阈值,停放角度、距离位置合理范围,和停放角度、距离位置不合理范围的阈值。
获取共享车辆停放区域图像,将单帧二维图像输入三维图像模型中进行正映射,得到与二维图像对应的共享车辆法向量映射图和纹理映射图,构建三维模型并且生成共享车辆和道路、停车标线、盲道、栅栏表面均匀分布的采样点云数据子集,并计算采样点云数据子集与三维模型点云数据集的匹配关系;利用输入共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏间的采样点云数据子集与三维模型点云数据集一致性分割结果将错误匹配对划分到多个子区域,将每个子区域之间的匹配建模为二分图匹配问题,求得所述每个子区域之间的匹配,得到改善后的采样集匹配关系;根据所述采样点云数据子集通过分布估计算法迭代得到采样点与三维模型点云数据集之间的匹配关系;若所述集合的大小小于预设阈值,则判定正常匹配,否则判定错误匹配;根据所述采样集匹配并基于函数映射框架生成共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏表面的全局匹配关系,根据函数映射框架与所述模型子集匹配关系得到变换矩阵,并根据所述变换矩阵生成稠密匹配,得到所述共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏表面的全局匹配关系;所述三维模型点云数据集预设共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间角度和距离位置的阈值,匹配中符合共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的角度和距离位置的合理范围图像三维点集的,共享车辆停放合理,不符合角度和距离位置的合理范围图像三维点集的,共享车辆停放不合理,输出结果通过通讯设备网络传输到服务台系统,或用户端系统,信息提示或显示。
上述实施例三维成像构建特征集,用于对图像对比匹配;
在现有的图像识别方法,包括支持向量机算法、神经网络算法、K均值算法等,先构建共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的角度和距离位置图像数据集;用户再用摄像头拍摄自己停放的共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像在处理器内构建数据子集,与图像数据集,通过计算、对比、匹配得到用户停放共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间角度和距离是否合理的匹配结果;匹配中符合共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的角度和距离位置的合理范围图像三维点集的,共享车辆停放合理,不符合角度和距离位置的合理范围图像三维点集的,共享车辆停放不合理,输出结果通过通讯设备网络传输到服务台系统,或用户端系统,信息提示或显示。
本实施例采用的是支持向量机算法;
在本发明实施例3中,所述构建数据集;所述共享车辆在道路、停车标线、盲道、栅栏一侧用不同的角度和距离停放,通过摄像头任意角度采集多幅停放的共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的图像库,对图像库中的多幅共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏图像做以下步骤处理:
(1)对所有共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像进行预处理操作,包括去噪、空间尺度归一化和灰度归一化;将所有共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像处理成为标准图像;
(2)使用基于灰度形态学梯度和局部阈值分割的边缘检测方法,对所有标准共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像做边缘提取,从而得到多幅标准共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的边缘图像线段点集,使用稀疏矩阵来构建标准共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏边缘图像,以减少数据量;构建共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏特征集;
(3)在图像特征集中预设共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间的角度和距离位置阈值的点云子集,角度和距离位置在合理停放范围内的为合理停放的特征点云子集,角度和距离位置不在合理停放范围内的为不合理停放的特征点云子集;
(4)使用支持向量机作为共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏识别的数据分类方法,分别采用不同的边缘距离度量方法提取边缘线段特征,并使用训练样本集,为每一个共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏训练一个分类器,从而得到一个完整的共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏识别方法。
所述用户使用共享车辆后停放在道路两侧的停车标线、盲道、栅栏一侧锁车,用户通过摄像头拍摄共享车辆停放区域图像,图像转化为电信号在处理器内,对共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像进行预处理,包括共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像的采集、噪声的去噪、空间尺寸归一化和光照补偿等,利用基于灰度形态学梯度和局部阈值分割的方法获得共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏边缘图像;用标准方差和边缘线段间长度差的Hausdorff距离算法,用于共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏边缘图像的特征信息,具体的步骤如下:
(1)对采集的共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像进行预处理;通过对摄像头采集的共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像的噪声的去噪及修复,采用空间尺寸归一化和光照补偿,得到标准共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像;确定的分量阈值找出符合要求的色彩区域,区分色彩高饱和区和低饱和区、分割色彩高饱和区和色彩低饱和区,噪声区域由周围的色彩区域进行修复填充;
(2)共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像边缘特征提取:用灰度形态学梯度和局部阈值分割相结合的方法提取共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏边缘的特征,得到标准共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏边缘图像;其主要边缘轮廓分为共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏识别的特征线段,用Hausdorff距离确定共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏特征向量;
(3)利用标准方差及边缘线段间长度差的Hausdorff距离度量;
(4)采用边缘距离度量方法提取边缘线段特征,获得的共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏边缘图像线段特征点云子集,与共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的特征集进行计算、匹配过程,得到所述共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏表面的全局匹配关系;在特征集中预设共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的角度和距离位置阈值,角度和距离位置在合理停放范围内的为合理停放的特征点云子集,角度和距离位置不在合理停放范围内的为不合理停放的特征点云子集,匹配中符合共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的角度和距离位置的合理范围图像点云子集的,共享车辆停放合理,不符合角度和距离位置的合理范围图像点云子集的,共享车辆停放不合理,输出结果通过通讯设备网络传输到服务台系统,或用户端系统,信息提示或显示。
在本发明实施例中,所述共享车辆包括;共享单车、共享滑板车、共享电动车、共享摩托车、共享汽车。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改,等同于替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种共享车辆停放区域三维模型图像识别停放是否合理的系统,其中所述共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏、摄像头,其特征在于:用户使用共享车辆停放在道路两侧的停车标线、盲道、栅栏一侧锁车,共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏具有特征数据,通过摄像头采集共享车辆和车辆停放区域的图像,获得多帧图像,在单帧二维图像中,已知共享车辆识别码牌和车辆部件的尺寸、角度数据,将单帧二维图像输入三维图像模型中进行正映射,得到与二维图像对应的共享车辆法向量映射图和纹理映射图,构建三维模型;已知共享车辆识别码牌和车辆部件尺寸、角度数据,在三维模型中计算共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间的角度和距离位置;进一步的,多帧拍摄移动变量产生第一帧、第二帧、第三帧的构建三维模型进行计算,多个三维模型计算集成共享车辆停放区域空间上的三维立体模型,结合已知尺寸、角度数据,通过对三维立体模型进行计算,精确计算出共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间的角度和距离位置数据,转换成电信号输出到处理器内对比、计算,与预先设置的合理停放共享车辆的角度和距离位置阈值范围,在合理停放范围内的确定停放合理,不在合理停放范围内的停放不合理;在识别共享车辆识别码牌的同时,图像识别出该共享车辆号码,确认用户使用和停放的是这辆共享车辆;确认用户使用这辆共享车辆和停放共享车辆是否合理的识别结果,通过通讯网络传送到服务台系统,或用户端系统,信息提示或显示。
2.一种如权利要求1所述共享车辆停放区域三维模型图像识别停放是否合理的系统,其特征在于:所述摄像头通过任意角度摄录共享车辆停放区域,拍摄共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间各种角度和距离位置图像,多幅图像三维模型构建三维模型数据集,按照共享车辆的停放各种角度和距离数据设置阈值范围,设置合理停放角度和距离范围,及不合理停放角度和距离范围;提供图像识别计算。
3.根据权利要求1所述共享车辆停放区域三维模型图像识别停放是否合理的系统,其特征在于:所述在计算机图像识别系统内,基于按照已知统一标准尺寸生产的共享车辆产品,拍摄共享车辆停放区域图像输入三维图像模型中进行正映射,得到与二维图像对应的共享车辆法向量映射图和纹理映射图,构建共享车辆三维模型子集,进行三维模型计算、对比匹配,计算共享车辆停放与道路、停车标线、盲道、栅栏之间的角度和距离。
4.根据权利要求1所述共享车辆停放区域三维模型图像识别停放是否合理的系统,其特征在于:所述在对共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏进行图像识别的过程中,同时识别共享车辆上的识别码牌的号码,该识别号码是确定用户使用的共享车辆,与正在图像识别的共享车辆是同一个车辆;所述识别码牌按照一定角度安装在共享车辆上,同时图像识别车架上的识别码牌与道路、停车标线、盲道、栅栏之间角度和距离位置,用来确定共享车辆停放是否规范合理。
5.根据权利要求1所述共享车辆停放区域三维模型图像识别停放是否合理的系统,其特征在于:所述构建模型数据集,通过采集一系列共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像,用多视图几何算法将匹配点生成稠密点云,进而对点云进行三角面片和纹理贴图合成虚拟场景;拍摄停放的共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏任意停放的角度和距离位置;采集的共享车辆停放区域的视频帧集合和点云数据集合,根据点云数据集合进行地图重构和点云拼接,得到共享车辆停放区域的三维空间模型点云数据集;从视频帧集合中,单帧呈现共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏的位置区域;从点云数据集合中确定出该共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的点云数据子集,用这个点云数据子集从预设的共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏模型集合中获取与该共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏匹配的三维模型,以及用该三维模型替换目标区域的点云模型中的共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏的点云模型;所述模型点云数据集中设置共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间角度和距离位置阈值,停放角度、距离位置合理范围,和停放角度、距离位置不合理范围的阈值。
6.根据权利要求1所述共享车辆停放区域三维模型图像识别停放是否合理的系统,其特征在于:所述获取共享车辆停放区域图像,将单帧二维图像输入三维图像模型中进行正映射,得到与二维图像对应的共享车辆法向量映射图和纹理映射图,构建三维模型并且生成共享车辆和道路、停车标线、盲道、栅栏表面均匀分布的采样点云数据子集,并计算采样点云数据子集与三维模型点云数据集的匹配关系;利用输入共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏间的采样点云数据子集与三维模型点云数据集一致性分割结果将错误匹配对划分到多个子区域,将每个子区域之间的匹配建模为二分图匹配问题,求得所述每个子区域之间的匹配,得到改善后的采样集匹配关系;根据所述采样点云数据子集通过分布估计算法迭代得到采样点与三维模型点云数据集之间的匹配关系;若所述集合的大小小于预设阈值,则判定正常匹配,否则判定错误匹配;根据所述采样集匹配并基于函数映射框架生成共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏表面的全局匹配关系,根据函数映射框架与所述模型子集匹配关系得到变换矩阵,并根据所述变换矩阵生成稠密匹配,得到所述共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏表面的全局匹配关系;所述三维模型点云数据集预设共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间角度和距离位置的阈值,匹配中符合共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的角度和距离位置的合理范围图像三维点集的,共享车辆停放合理,不符合角度和距离位置的合理范围图像三维点集的,共享车辆停放不合理,输出结果通过通讯设备网络传输到服务台系统,或用户端系统,信息提示或显示。
7.根据权利要求1所述共享车辆停放区域三维模型图像识别停放是否合理的系统,其特征在于:所述构建共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的角度和距离位置图像数据集;用户再用摄像头拍摄自己停放的共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像在处理器内构建数据子集,与图像数据集,通过计算、对比、匹配得到用户停放共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间角度和距离是否合理的匹配结果;匹配中符合共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的角度和距离位置的合理范围图像三维点集的,共享车辆停放合理,不符合角度和距离位置的合理范围图像三维点集的,共享车辆停放不合理,输出结果通过通讯设备网络传输到服务台系统,或用户端系统,信息提示或显示。
8.根据权利要求1所述共享车辆停放区域三维模型图像识别停放是否合理的系统,其特征在于:所述构建数据集;所述共享车辆在道路、停车标线、盲道、栅栏一侧用不同的角度和距离停放,通过摄像头任意角度采集多幅停放的共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的图像库,对图像库中的多幅共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏图像做以下步骤处理:
(1)对所有共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像进行预处理操作,包括去噪、空间尺度归一化和灰度归一化;将所有共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像处理成为标准图像;
(2)使用基于灰度形态学梯度和局部阈值分割的边缘检测方法,对所有标准共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像做边缘提取,从而得到多幅标准共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的边缘图像线段点集,使用稀疏矩阵来构建标准共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏边缘图像,以减少数据量;构建共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏特征集;
(3)在图像特征集中预设共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏之间的角度和距离位置阈值的点云子集,角度和距离位置在合理停放范围内的为合理停放的特征点云子集,角度和距离位置不在合理停放范围内的为不合理停放的特征点云子集;
(4)使用支持向量机作为共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏识别的数据分类方法,分别采用不同的边缘距离度量方法提取边缘线段特征,并使用训练样本集,为每一个共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏训练一个分类器,从而得到一个完整的共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏识别方法。
9.根据权利要求1所述共享车辆停放区域三维模型图像识别停放是否合理的系统,其特征在于:所述用户使用共享车辆后停放在道路两侧的停车标线、盲道、栅栏一侧锁车,用户通过摄像头拍摄共享车辆停放区域图像,图像转化为电信号在处理器内,对共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像进行预处理,包括共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像的采集、噪声的去噪、空间尺寸归一化和光照补偿等,利用基于灰度形态学梯度和局部阈值分割的方法获得共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏边缘图像;用标准方差和边缘线段间长度差的Hausdorff距离算法,用于共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏边缘图像的特征信息,具体的步骤如下:
(1)对采集的共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像进行预处理;通过对摄像头采集的共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像的噪声的去噪及修复,采用空间尺寸归一化和光照补偿,得到标准共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像;确定的分量阈值找出符合要求的色彩区域,区分色彩高饱和区和低饱和区、分割色彩高饱和区和色彩低饱和区,噪声区域由周围的色彩区域进行修复填充;
(2)共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏图像边缘特征提取:用灰度形态学梯度和局部阈值分割相结合的方法提取共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏边缘的特征,得到标准共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏边缘图像;其主要边缘轮廓分为共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏识别的特征线段,用Hausdorff距离确定共享车辆、道路、停车标线、盲道、栅栏特征向量;
(3)利用标准方差及边缘线段间长度差的Hausdorff距离度量;
(4)采用边缘距离度量方法提取边缘线段特征,获得的共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏边缘图像线段特征点云子集,与共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的特征集进行计算、匹配过程,得到所述共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏表面的全局匹配关系;在特征集中预设共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的角度和距离位置阈值,角度和距离位置在合理停放范围内的为合理停放的特征点云子集,角度和距离位置不在合理停放范围内的为不合理停放的特征点云子集,匹配中符合共享车辆与道路、停车标线、盲道、栅栏的角度和距离位置的合理范围图像点云子集的,共享车辆停放合理,不符合角度和距离位置的合理范围图像点云子集的,共享车辆停放不合理,输出结果通过通讯设备网络传输到服务台系统,或用户端系统,信息提示或显示。
10.根据权利要求1所述共享车辆停放区域三维模型图像识别停放是否合理的系统,其特征在于:所述共享车辆包括;共享单车、共享滑板车、共享电动车、共享摩托车、共享汽车。
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