CN111508090A

CN111508090A - 一种无人值守车辆进出停车场的识别与收费系统及其方法

Info

Publication number: CN111508090A
Application number: CN201910285557.7A
Authority: CN
Inventors: 赵宇鹏
Original assignee: Beijing Cloud Parking Technology Co ltd
Current assignee: Beijing Cloud Parking Technology Co ltd
Priority date: 2019-04-10
Filing date: 2019-04-10
Publication date: 2020-08-07
Also published as: CN116092206A

Abstract

本发明涉及一种无人值守车辆进出停车场的识别与收费系统及其方法。针对无牌车辆以及对出入停车场所车辆出入场是识别结果不匹配时的识别收费系统以及识别收费方法。该系统主要由ETC电子收费系统、车牌识别系统，车辆人工智能AI系统，远程通行求助系统，以及车控机组成，灵活针对ECT车、有牌车和无牌车，以及由于识别误差、出入场车辆物理结构或车牌改变等各种因素导致出入场车辆信息识别不一致的车辆进行全面的识别以及停车收费。同时还涉及到利用所述识别收费系统进行识别收费的方法，使得车辆进出场效率显著提升，真正实现了停车场的智能化、无人化管理。

Description

一种无人值守车辆进出停车场的识别与收费系统及其方法

技术领域

本发明涉及一种能够识别车辆信息的车辆识别与收费系统，尤其涉及到无牌车辆以及出入场式识别信息匹配不一致车辆的识别与收费系统，属于车辆识别系统领域。

背景技术

现有的无人值守收费系统在车辆进场需停车读卡，出场时回收停车卡，甚至也免不了人工现金支付找零的繁琐步骤。车辆进出场效率并没有显著提升。无人值守停车场本来的目的就是通过自助缴费机实现无人收费，真正实现了停车场的智能化、无人化，其主要目的是对车主停车便捷化、停车场周转率最大化的追求，上述的传统无人值守停车场在提升车主停车体验、改善停车场效益方面却不尽如人意。

车牌识别技术是基于图像处理与光学字符识别(OCR)的汽车牌照自动识别技术，主要运用“不同车辆的不同牌照”的思想来识别车辆。当车辆进入停车场时，系统利用车牌识别摄像机自动记录车辆照片，车牌号码，入场时间等数据；出场时，系统利用车牌识别摄像机自动记录车辆照片，车牌号码，出场时间等数据，与入场数据匹配计算停车费的支付情况，尤其是使用电子支付工具也应用到了停车场中，已完成缴费的车辆可无障碍的离开停车场，这种方法使得不需要人为读卡，让车辆识别技术直接获取车辆信息并进行识别匹配并同时完成收费的一站式操作。

但是摄像机识别车牌，由于受照明，车牌整洁程度，雨雪天气，车辆排队等客观因素的影响，识别结果会产生一定误差，白天最高达99.5％左右，夜间最高达98％左右，另外，对号牌故意遮挡，污损等情况也会降低识别率。有牌车部分识别错误甚至识别为无牌车，一旦在入口或者出口识别错误，出口就匹配不到准确的车辆，对于无人值守停车场来说，入场识别错误和无牌车辆入场就是一大痛点。并且由此导致的识别无效后仍然需要借助岗亭人工来弥补未完成支付的车辆的缴费工作，因此也不能完全实现无人值守，尤其是面对真正的无牌车辆，并不能使用摄像机识别车牌技术来完成识别和收费操作。

目前解决无牌车辆识别收费的技术只能解决无牌车辆入场的情况，而且操作复杂，对于入场车牌识别错的车辆到了出口还是需要人为介入。例如一天车流量达到1000辆车的停车场，ETC+摄像机识别准确率达到99.5％，那就有5辆车识别错(不包括无牌车辆入场)，这5辆车就需要人为介入处理，所以ETC摄像机识仍然不能达到真正的无人值守目的，也就是说目前市场上的所谓无人值守停车场都是太依赖于车牌识别准确率，这种单一的识别模式无法真正实现理想的无人值守功能。

发明内容

本发明为了解决无牌车辆和出入场车辆识别信息匹配不一致的车辆的收费问题，设计了一种无人值守车辆进出停车场的识别与收费系统。利用该识别与收费系统能真正实现各类车辆的识别并完成收费，实现停车场无人化和智能化管理。该无人值守车辆进出停车场的识别与收费系统主要包括以下的子系统以及车控机：

摄像子系统，包括摄像机，用于识别车牌；

ETC收费子系统，包括刷卡器，用于出口ETC刷卡缴费；

人工智能子系统，包括人工智能模块，所述人工智能模块通过深度学习获取车辆图像的特征信息；

远程通行求助子系统，包括远程通讯模块：用于司机远程求助以及内网故障时远程开闸功能；

车控机能够对所述摄像子系统、ETC收费子系统、人工智能子系统远程通行求助子系统进行控制。

该系统可以配置停车场内部服务器软件，用以存储车辆的出入场，月卡信息以及算费，实现数据资料信息的管理与查询。

其中，ETC收费子系统可以包括RSU系统，用于识别车辆上OBU并进行扣费操作。

优选地，所述特征信息由多个数据组成，分别代表灰度空间位置、长度、面积、距离、纹理等标志图像特征的信息；

优选地，所述远程通讯模块可以是4G打电话模块，用于司机远程求助以及内网故障时远程开闸功能。

停车场所入口与出口安装处无人值守车辆进出停车场的识别与收费系统时，车辆一旦入场，采用深度学习算法提取车辆的深度特征，包括车辆的环保标签位置，内饰品摆放的位置，车辆颜色、天窗、车型等可以区分唯一车辆的特征，车主在入口处不需要停车取卡或取票，抑或扫码。车辆出场时也采集车辆的深度特征，有ETC的车辆进行ETC扣费，无ETC车辆采用车牌号算费，剩下的无牌车辆或者出入场车牌号匹配不一致的车辆，则采用深度特征匹配，将当前出场车辆的特征分别和在场车辆特征匹配，寻找到最相似的车辆并且满足阈值，则匹配正确。据此本发明还提供一种三模识别(ETC+车牌识别+AI)识别通行车辆完成收费操作的方当车辆入场时进行如下步骤：

1)车辆压地感时，车控机给服务器一个信号，服务器控制摄像机抓拍图片，确保摄像子系统识别的是当前车辆的信息，获取当前车辆的车牌号和/或图片；

2)车控机通知ETC收费子系统搜索标签，尝试获取标签内的车牌号信息，如果没有搜索到或没有刷卡则进入步骤3)；

3)服务器得到摄像子系统返回的车牌号和/或图片后，使用人工智能子系统获取车辆的深度特征，并将所述深度特征，以及车牌号和/或图片作为一条通行记录保存在服务器的数据库中；

4)车控机进行通行判断和/或ETC防跟车判断，开闸后生成一条包含特征信息的记录给服务器存储；

当车辆出场时进行如下步骤：

2)车控机给通知ETC收费子系统打开搜索标签，尝试获取标签内的包括车牌号信息，如果没有搜索到或没有刷卡则进入步骤3)；

3)服务器得到摄像子系统返回的车牌号和/或图片后，使用人工智能模块获取车辆的深度特征，并将所述深度特征，以及车牌号和/或图片作为一条通行记录保存在服务器的数据库中；

4)车控机针对进出场的所述深度特征，以及车牌号和/或图片进行匹配计算，和/或ETC防跟车判断；

5)如果匹配成功车控机向服务器发起算费请求，装了ETC的车辆则ETC扣费；有牌车辆则使用车牌识别用电子支付或者刷卡缴费，开闸后生成一条记录给服务器存储；如果是无牌车辆或者出入场车牌号匹配不一致的车辆，算费操作失败，此时采用深度特征匹配，将当前出场车辆的特征信息分别和在场车辆特征信息匹配，寻找到最相似的车辆并且不超过阈值，则匹配正确，从而计算费用进行支付；

6)如果经过ETC、车牌识别、人工智能三种识别模式还找不到在场记录，则司机使用远程求助子系统。

本发明至少具备如下有益效果：

识别准确率由现在的200辆车需要人工介入一次提高到20000辆车才需要人工介入一次，实现真正的无人值守停车场。能够满足对无牌车辆以及进出场识别信息不匹配的车辆进行识别，且能够通过远程求助对车辆进行收费和出场服务，兼顾了绝大多数社会车辆类型的识别和付费操作。

附图说明

图1为入场车辆流程图；

图2为出场车辆流程图；

具体实施方式

现在对本发明的系统和方法进行具体的实施方式的介绍：

实施例1：地下停车场有牌车辆

在从地面通向地下车库的路段末设置调试、维修系统的设备和必要的工具，都一一陈列于可容纳1-2人的岗亭内部，并在岗亭左右分别设置出口和入口放闸，并安装摄像子系统，包括高清摄像机，用于识别车牌；人工智能子系统，包括人工智能模块，所述人工智能模块通过深度学习获取车辆图像的特征信息；

在出口处安装ETC收费子系统，包括刷卡器，用于出口ETC刷卡缴费；4G打电话模块，用于司机远程求助以及内网故障时远程开闸功能；

在岗亭周围或内部设置车控机能够对所述摄像子系统、ETC收费子系统、人工智能子系统远程通行求助子系统进行控制。使用服务器级别电脑作为车控机，其中可以安装后台管理软件，尤其可以是车场内部服务器软件。

当车辆入场如图1：

1)车辆压地感时，车控机给服务器一个信号，服务器控制摄像机抓拍图片，确保摄像机识别的是当前车辆的信息，获取当前车辆的车牌号以及图片等信息；

2)车控机给通知ETC收费子系统打开搜索标签，尝试获取标签内的车牌号等信息，没有搜索到或没有刷卡，即进入步骤3)；

3)服务器得到摄像机返回的车辆信息和图片信息后，使用人工智能模块获取车辆的深度特征，并将车辆特征以及车牌号等信息作为一条通行记录保存在数据库中；

4)车控机进行通行判断，开闸后生成一条包含特征空间的记录给后台管理软件存储；

当车辆出场如图2：

1)压地感时，车控机给服务器一个信号，服务器控制摄像机抓拍图片，确保摄像机识别的是当前车辆，获取当前车辆的车牌号和/或图片；

2)车控机给通知ETC收费子系统打开搜索标签，尝试获取标签内的包括车牌号在内的车辆信息，没有搜索到或没有刷卡，即进入步骤3)；

3)服务器得到摄像机返回的车辆信息和图片后，使用人工智能模块获取车辆的深度特征，并将车辆特征以及车牌号等信息作为一条通行记录保存在数据库中；

4)车控机针对进出场的车辆信息和图片进行匹配计算；

5)如果匹配成功车控机向后台管理软件发起算费请求，使用车牌识别用电子支付或者刷卡缴费，开闸后生成一条记录给后台管理软件存储。

实施例2：市区地面停车场ETC车辆

在道路非机动车道转入有停车服务的酒店的地面停车场入口处设置本发明的系统，具体是：

在设置岗亭，并在岗亭左右分别设置出口和入口放闸，并安装摄像子系统，包括高清摄像机，用于识别车牌；人工智能子系统，包括人工智能模块，所述人工智能模块通过深度学习获取车辆图像的特征信息；

在出口处安装ETC收费子系统，包括刷卡器，用于出口ETC刷卡缴费；4G打电话模块，用于司机远程求助酒店泊车人员以及内网故障时远程开闸功能；

在酒店内机房车控机能够对所述摄像子系统、ETC收费子系统、人工智能子系统远程通行求助子系统进行控制。使用服务器级别电脑作为车控机，其中安装后台管理软件，尤其可以是服务器软件。

当车辆入场：

1)车辆压地感时，电脑给服务器一个信号，服务器控制摄像机抓拍图片，确保摄像机识别的是当前车辆的信息，获取当前车辆的车牌号以及图片等信息；

2)电脑给通知ETC收费子系统打开搜索标签，获取到标签内的车牌号等信息

3)电脑进行通行判断，开闸后生成一条包含特征空间的记录给后台管理软件存储；

当车辆出场：

1)压地感时，电脑给服务器一个信号，服务器控制摄像机抓拍图片，确保摄像机识别的是当前车辆，获取当前车辆的车牌号和/或图片；

2)车控机给通知ETC收费子系统打开搜索标签，获取到标签内的包括车牌号在内的车辆信息

3)车控机针对进出场的车辆信息和图片进行匹配计算；

4)匹配成功电脑向后台管理软件发起算费请求，使用车牌识别用电子支付或者刷卡缴费，开闸后生成一条记录给后台管理软件存储。

实施例3：高速路服务区地面停车场无牌车或出入场匹配不一致的车辆

对于无牌新车或嫌疑车辆进行识别，安装系统可以仿照实施例1或2。

当车辆入场：

1)车辆压地感时，车控机给服务器一个信号，服务器控制摄像机抓拍图片，确保摄像机识别的是当前车辆的信息，获取当前车辆图片；

3)服务器得到摄像机返回的图片后，使用人工智能模块获取车辆的深度特征，并将车辆特征作为一条通行记录保存在数据库中；

当车辆出场：

1)压地感时，车控机给服务器一个信号，服务器控制摄像机抓拍图片，确保摄像机识别的是当前车辆，获取当前车辆的图片；

3)服务器得到摄像机返回的图片后，使用人工智能模块获取车辆的深度特征，并将车辆特征以及车牌号等信息作为一条通行记录保存在数据库中；

4)车控机针对进出场的图片进行匹配计算；

5)如果匹配成功车控机向后台管理软件发起算费请求，使用车牌识别用电子支付或者刷卡缴费，开闸后生成一条记录给后台管理软件存储。如果匹配不成功则不开闸，要求司机求助远程服务，或通过车控机通知服务区人员是否进行远程开闸服务或决定达到出口现场人工操作。

Claims

1.一种无人值守车辆进出停车场的识别与收费系统，其包括：摄像子系统，用于识别车牌；ETC收费子系统，用于出口ETC缴费；其特征在于：所述系统还包括：

人工智能子系统，通过深度学习获取车辆图像的特征信息；

远程通行求助子系统，用于司机远程求助和/或实现远程开闸功能；

车控机，对所述摄像子系统、ETC收费子系统、人工智能子系统，和远程通行求助子系统进行控制。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：配置于停车场内部服务器，用以存储车辆的出入场，卡信息以及算费，实现数据资料信息的管理与查询。

3.如权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述的摄像子系统包括摄像机；所述的ETC收费子系统包括刷卡器和/或RSU系统；所述的人工智能子系统包括能通过深度学习获取车辆图像的特征信息的人工智能模块；所述的远程通讯模块包括4G打电话模块。

4.如权利要求3所述的系统，其特征在于所述特征信息由多个数据组成，包括代表灰度空间位置、长度、面积、距离、纹理的标志图像特征的信息。

5.一种利用权利要求2-4中任一系统对进出停车场的车辆进行识别和收费的方法，其特征在于：

当车辆入场时进行如下步骤：

2)车控机通知ETC收费子系统搜索标签，尝试获取标签内的车辆信息，系统使用人工智能子系统获取车辆的深度特征后，识别到当前车辆类型，和电子标签的信息进行比较，判断当前标签是否使用了其他车的标签，后台自动告警；如果没有搜索到或没有刷卡则进入步骤3)；

3)服务器得到摄像子系统返回的车牌号和/或图片，对于无牌车辆系统暂不开闸，系统使用人工智能子系统获取车辆的深度特征后，识别到当前车辆类型，对于摩托车、三轮车等禁止入场，无牌机动车则允许入场。

4)车辆入场后，将特征数据以及车牌数据上传至云平台，云平台利用大数据对相同车牌号的车辆进行特征比对，超过误差范围则认为当前车辆套牌，系统自动告警。

5)车控机进行通行判断和/或ETC防跟车判断，开闸后生成一条包含特征信息的记录给服务器存储；

当车辆出场时进行如下步骤：

5)如果匹配成功车控机向服务器发起算费请求，装了ETC的车辆则ETC扣费；有牌车辆则利用AI识别车型后进行不同算费，用电子支付或者刷卡缴费，开闸后生成一条记录给服务器存储；如果是无牌车辆或者出入场车牌号匹配不一致的车辆，算费操作失败，此时采用深度特征匹配，将当前出场车辆的特征信息分别和在场车辆特征信息匹配，寻找到最相似的车辆并且不超过阈值，则匹配正确，并利用AI识别车型后进行不同算费，用电子支付或者刷卡缴费；

6)如果经过ETC、车牌识别、人工智能三种识别模式还找不到在场记录的，则司机使用远程求助子系统。