CN112634625A - 一种智能识别路边车位被非法占用的方法及系统 - Google Patents

一种智能识别路边车位被非法占用的方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及车位管理技术领域，具体公开了一种车位管理效果好、效率高且管理成本低的智能识别路边车位被非法占用的方法，包括在监控装置内预设用于识别不同类别车辆及非车辆物体的数据模型；监控装置采集出入路侧车位的物体图像信息并代入数据模型内进行比较，以判断车位使用状态；当检测的物体图像信息与数据模型内的所有数据均不符时，判断车位处于空闲状态；当检测的物体图像信息比对结果为车辆时，判断车位处于正常使用状态；当检测的物体图像信息比对结果为非车辆物体时，判断车位处于非法占用状态，随后将车位使用状态信息反馈至监控中心并由监控中心在非法占用状态时，控制报警服务器发出预定的报警信号；以及对应上述方法的系统。

Description

一种智能识别路边车位被非法占用的方法及系统
技术领域
本发明涉及车位管理技术领域，特别是涉及一种智能识别路边车位被非法占用的方法及系统。
背景技术
随着汽车保有量的增长与车位供应不足矛盾的增长，“停车难”成为社会生活不可忽视的问题，且由于部分市民或商家通过在公用车位上设置“专用车位”、“请勿泊车”以及“禁止停车”等标语或设置警告牌或锥形桩等设施，使得正常车位被非法占用，这种非法占用公共资源的行为不仅加剧了停车问题，影响交通秩序，同时还会增加交通安全隐患。
目前主要通过城市管理部门开展“非法占用车位专项整治行动”，采取“广范围覆盖、全方位巡查、无缝隙监管”的方式，每天对城市的路边车位进行不间断、高频次、常态化的执法巡查，来达到对各类非法占用车位、违规停车等违法行为的制止，此种规范方式的效果较差，仅在一段时间内产生成效，需要耗费大量的人力成本和时间成本维持，难以达到根治标本的目的，无法真正解决车位非法占用的乱象。
发明内容
基于此，有必要针对传统车位非法占用管理方法效果差、人力及时间成本高的技术问题，提供一种智能识别路边车位被非法占用的方法及系统。
一种智能识别路边车位被非法占用的方法，该方法采用的系统包括：部署有AI识别程序、用于对预定车位进行监控并判断车位使用状态的监控装置；与所述监控装置通信连接的监控中心以及接收所述监控中心的指令并发出预警的报警服务器；
所述方法包括以下步骤：
S1)在所述监控装置内预设用于识别不同类别车辆及非车辆物体的数据模型；
S2)所述监控装置采集出入路侧车位的物体图像信息，并将所述物体图像信息代入所述数据模型内进行比较，以判断车位使用状态；
S3)当检测的物体图像信息与所述数据模型内的所有数据均不符时，判断车位处于空闲状态；当检测的物体图像信息比对结果为车辆时，判断车位处于正常使用状态；当检测的物体图像信息比对结果为非车辆物体时，判断车位处于非法占用状态，所述监控装置判断车位使用状态后，将车位的状态信息及对应的物体信息反馈至所述监控中心；
S4)所述监控中心在所述监控装置反馈车位处于非法占用状态时，控制所述报警服务器发出预定的报警信号。
在其中一个实施例中，所述监控装置同时监测多个车位的状态，所述监控中心与多个不同区域的监控装置通信连接。
在其中一个实施例中，所述监控中心包括存储装置及查询装置，所述存储装置用于存储预定车位的状态信息及物体信息，所述查询装置用于接收外部指令并向所述存储装置查询预定车位的使用状态。
在其中一个实施例中，所述数据模型包括车辆或非车辆物体的图形数据、分别对应每一条图形数据的判断数据以及非车辆物体的类别属性数据，当判断为车辆时，所述监控装置采集车辆的型号、颜色以及车牌信息并发送至所述监控中心；当判断为非车辆物体时，所述监控装置将非车辆物体的图像信息与非车辆物体的类别属性数据进行比对，判断非车辆物体的属性并将比对结果发送至所述监控中心。
在其中一个实施例中，非车辆物体的种类包括障碍物和标识物。
本发明还公开了一种智能识别路边车位被非法占用的系统，该系统包括监控装置、监控中心以及报警服务器；
所述监控装置部署有AI识别程序并预设有用于识别不同类别车辆及非车辆物体的数据模型，所述监控装置采集出入路侧车位的物体图像信息后，将物体图像信息代入所述数据模型内比较，当检测的物体图像信息与所述数据模型内的所有数据均不符时，判断车位处于空闲状态；当检测的物体图像信息比对结果为车辆时，判断车位处于正常使用状态；当检测的物体图像信息比对结果为非车辆物体时，判断车位处于非法占用状态；
所述监控中心与所述监控装置通信连接，用于接收所述监控装置发送的车位状态信息，并在所述监控装置判断所述车位处于非法占用状态时向所述报警服务器发送指令，使得所述报警服务器发出预定内容的预警信号。
在其中一个实施例中，所述监控装置同时监测多个车位的状态，所述监控中心与多个不同区域的监控装置通信连接。
在其中一个实施例中，所述监控中心包括用于接收所述监控装置反馈的空闲状态信号、正常使用状态信号及非法占用状态信号并进行显示的显示装置。
在其中一个实施例中，所述监控中心还包括存储装置及查询装置，所述存储装置用于存储预定车位的状态信息及物体信息，所述查询装置用于接收外部指令并向所述存储装置查询预定车位的使用状态。
在其中一个实施例中，所述数据模型包括车辆或非车辆物体的图形数据、分别对应每一条图形数据的判断数据以及非车辆物体的类别属性数据，当判断为车辆时，所述监控装置采集车辆的型号、颜色以及车牌信息并发送至所述监控中心；当判断为非车辆物体时，所述监控装置将非车辆物体的图像信息与非车辆物体的类别属性数据进行比对，判断非车辆物体的属性并将比对结果发送至所述监控中心。
实施本发明的智能识别路边车位被非法占用的方法及系统，基于AI识别技术，在建立对车辆和非车辆物体信息的数据模型基础上，将进入预定车位的物体的图像信息带入数据模型内进行比对判断，以确定车位的使用状态，并将车位使用状态信息发送至监控中心，监控中心则在车位处于非法占用状态时，进一步调度报警服务器发出预警信息，以利于工作人员及时响应车位非法占用现象，监控装置可采集车位状态信息，倒逼市民及商家约束自身不良占位行为，达到持续规范占位行为的目的，提升了车位非法占用管理的效果；监控装置及监控中心部署完成后，无需安排大量人员跟进维护，节省了人力成本及时间成本，提升了管理效率。
附图说明
图1为本发明一个实施例中智能识别路边车位被非法占用的方法的流程图；
图2为图1所示实施例中智能识别路边车位被非法占用的系统的模块结构示意图；
图3为本发明一个实施例中查询装置的查询界面。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
请一并参阅图1与图2，本发明提供了一种智能识别路边车位被非法占用的方法10，该方法10采用的系统20包括：部署有AI识别程序、用于对预定车位进行监控并判断车位使用状态的监控装置210；与监控装置210通信连接的监控中心220以及接收监控中心220的指令并发出预警的报警服务器230。
该方法10包括以下步骤：
S1)在监控装置210内预设用于识别不同类别车辆及非车辆物体的数据模型。
具体的，在AI识别程序内预设数据模型，该数据模型包括车辆或非车辆物体的图形数据、分别对应每一条图形数据的判断数据以及非车辆物体的类别属性数据。其中，车辆的数据模型包括车辆的图形以及对应该车辆图形的车辆型号数据；非车辆的数据模型包括物体类别以及每一物体类别对应的多个物体图像信息。用户可通过预先在监控装置210内输入不同型号及颜色的多种车型、不同种类及尺寸的非车辆物体的图像数据以及预定图像数据对应的文字判断数据，采用深度学习技术以大量的图像数据和文字判断数据作为训练数据，以建立识别不同类别车辆及非车辆物体的数据模型。
S2)监控装置210采集出入路侧车位的物体图像信息，并将物体图像信息代入数据模型内进行比较，以判断车位使用状态。
需要说明的是，监控装置210既可以仅获取预定车位的动态信息，即仅记录进出车位的物体图像信息，也可实时或定期获取预定车位的静态图像信息，以便于对车位的使用状态进行分析，用户可依据实际情况对监控装置210的数据采集方式进行选择，于此不再赘述。
S3)当检测的物体图像信息与数据模型内的所有数据均不符时，判断车位处于空闲状态；当检测的物体图像信息比对结果为车辆时，判断车位处于正常使用状态；当检测的物体图像信息比对结果为非车辆物体时，判断车位处于非法占用状态，监控装置210判断车位使用状态后，将车位的状态信息及对应的物体信息反馈至监控中心220。
具体的，监测装置判断进出车位或车位内的物体为车辆时，监控装置210将采集车辆的型号、颜色以及车牌等信息并发送至监控中心220进行存储；当判断进出车位或车位内的物体为非车辆物体时，监控装置210首先将非车辆物体的图像信息与非车辆物体的类别属性数据进行比对，判断非车辆物体的属性并将比对结果发送至监控中心220，即，将非车辆物体的种类信息发送至监控中心220，以便于用户或工作人员根据非车辆物体的信息制定相应的管理方案。
进一步的，一实施例中，非车辆物体的种类包括障碍物和标识物。其中，障碍物包括警告牌、锥形桩、体积较大的树枝或棍棒或具有破坏性威胁车辆安全的物品；标识物包括“专用车位”、“请勿泊车”以及“禁止停车”等标语，在非车辆物体的种类为标识物时，监控装置210内设置有相应的文字识别插件，以便于明确非车辆物体的种类。
S4)监控中心220在监控装置210反馈车位处于非法占用状态时，控制报警服务器230发出预定的报警信号。
具体的，在监控装置210监测到车位处于非法占用状态时，报警服务器230可以声音信号、具有警示作用的图像或文字信号或者结合声音信号及图像文字信号的方式提示工作人员，以便于工作人员及时响应车位非法占用行为。
请参阅图2，本发明还公开了一种智能识别路边车位被非法占用的系统20，该系统20包括监控装置210、监控中心220以及报警服务器230，其中，监控装置210用于获取预定位置车位范围内的图像信息，并将获取的图像信息与预设的数据模型进行匹配，以判断车位的使用状态。监控中心220用于接收监控装置210发送的车位使用状态信息并调度警服务器发出预警信号，以便于工作人员及时响应车位非法占用行为。
一实施例中，监控装置210同时监测多个车位的状态，监控中心220与多个不同区域的监控装置210通信连接。如此，仅需在一条街上设置一个或少数几个监控装置210即可实现对整街车位的监控，同样的，监控中心220通过与多个不同区域的监控装置210通信连接，以便于统一处理各区域监控装置210发送的车位信息，并进行分区处理。
监控装置210部署有AI识别程序并预设有用于识别不同类别车辆及非车辆物体的数据模型，监控装置210采集出入路侧车位的物体图像信息后，将物体图像信息代入数据模型内比较，当检测的物体图像信息与数据模型内的所有数据均不符时，判断车位处于空闲状态；当检测的物体图像信息比对结果为车辆时，判断车位处于正常使用状态；当检测的物体图像信息比对结果为非车辆物体时，判断车位处于非法占用状态。
一实施例中，数据模型包括车辆或非车辆物体的图形数据、分别对应每一条图形数据的判断数据以及非车辆物体的类别属性数据，当判断为车辆时，监控装置210采集车辆的型号、颜色以及车牌信息并发送至监控中心220；当判断为非车辆物体时，监控装置210将非车辆物体的图像信息与非车辆物体的类别属性数据进行比对，判断非车辆物体的属性并将比对结果发送至监控中心220。
进一步的，一实施例中，监控装置210为高位设置的高清视频识别器。如此，通过一个监控装置210即可实现对同一路侧上的多个停车位的监控，从而提升车位管理的效率。
监控中心220与监控装置210通信连接，用于接收监控装置210发送的车位状态信息，并在监控装置210判断车位处于非法占用状态时向报警服务器230发送指令，使得报警服务器230发出预定内容的预警信号。
一实施例中，监控中心220包括用于接收监控装置210反馈的空闲状态信号、正常使用状态信号及非法占用状态信号并进行显示的显示装置221。优选的，可以通过相应的算法对显示装置221的显示界面进行显示，便于用户及时了解每一车位的状态信息，以利于对城市道路车位进行统一调度，从而降低交通压力。
进一步的，一实施例中，监控中心220还包括存储装置222及查询装置223，存储装置222用于存储预定车位的状态信息及物体信息，查询装置223用于接收外部指令并向存储装置222查询预定车位的使用状态。优选的，监控中心220与城市交通网络或安全管理系统20进行数据共享。请参阅图3，图3示出了查询装置223的查询界面，该查询界面可以包括车位号、车位的状态信息以及车位内的物体信息，车位内的物体信息可以包括车辆车型、颜色及车牌号，或物体的类别尺寸或文字及图像标识物的内容，以便于实现城市车辆联网管理，进而利于城市交通及治安等管理工作的进行。
实施本发明的智能识别路边车位被非法占用的方法10及系统20，基于AI识别技术，在建立对车辆和非车辆物体信息的数据模型基础上，将进入预定车位的物体的图像信息带入数据模型内进行比对判断，以确定车位的使用状态，并将车位使用状态信息发送至监控中心220，监控中心220则在车位处于非法占用状态时，进一步调度报警服务器230发出预警信息，以利于工作人员及时响应车位非法占用现象，监控装置210可采集车位状态信息，倒逼市民及商家约束自身不良占位行为，达到持续规范占位行为的目的，提升了车位非法占用管理的效果；监控装置210及监控中心220部署完成后，无需安排大量人员跟进维护，节省了人力成本及时间成本，提升了管理效率。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种智能识别路边车位被非法占用的方法，其特征在于，采用的系统包括：部署有AI识别程序、用于对预定车位进行监控并判断车位使用状态的监控装置；与所述监控装置通信连接的监控中心以及接收所述监控中心的指令并发出预警的报警服务器；
所述方法包括以下步骤：
S1)在所述监控装置内预设用于识别不同类别车辆及非车辆物体的数据模型；
S2)所述监控装置采集出入路侧车位的物体图像信息，并将所述物体图像信息代入所述数据模型内进行比较，以判断车位使用状态；
S3)当检测的物体图像信息与所述数据模型内的所有数据均不符时，判断车位处于空闲状态；当检测的物体图像信息比对结果为车辆时，判断车位处于正常使用状态；当检测的物体图像信息比对结果为非车辆物体时，判断车位处于非法占用状态，所述监控装置判断车位使用状态后，将车位的状态信息及对应的物体信息反馈至所述监控中心；
S4)所述监控中心在所述监控装置反馈车位处于非法占用状态时，控制所述报警服务器发出预定的报警信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监控装置同时监测多个车位的状态，所述监控中心与多个不同区域的监控装置通信连接。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监控中心包括存储装置及查询装置，所述存储装置用于存储预定车位的状态信息及物体信息，所述查询装置用于接收外部指令并向所述存储装置查询预定车位的使用状态。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据模型包括车辆或非车辆物体的图形数据、分别对应每一条图形数据的判断数据以及非车辆物体的类别属性数据，当判断为车辆时，所述监控装置采集车辆的型号、颜色以及车牌信息并发送至所述监控中心；当判断为非车辆物体时，所述监控装置将非车辆物体的图像信息与非车辆物体的类别属性数据进行比对，判断非车辆物体的属性并将比对结果发送至所述监控中心。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，非车辆物体的种类包括障碍物和标识物。
6.一种智能识别路边车位被非法占用的系统，其特征在于，包括监控装置、监控中心以及报警服务器；
所述监控装置部署有AI识别程序并预设有用于识别不同类别车辆及非车辆物体的数据模型，所述监控装置采集出入路侧车位的物体图像信息后，将物体图像信息代入所述数据模型内比较，当检测的物体图像信息与所述数据模型内的所有数据均不符时，判断车位处于空闲状态；当检测的物体图像信息比对结果为车辆时，判断车位处于正常使用状态；当检测的物体图像信息比对结果为非车辆物体时，判断车位处于非法占用状态；
所述监控中心与所述监控装置通信连接，用于接收所述监控装置发送的车位状态信息，并在所述监控装置判断所述车位处于非法占用状态时向所述报警服务器发送指令，使得所述报警服务器发出预定内容的预警信号。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述监控装置同时监测多个车位的状态，所述监控中心与多个不同区域的监控装置通信连接。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述监控中心包括用于接收所述监控装置反馈的空闲状态信号、正常使用状态信号及非法占用状态信号并进行显示的显示装置。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述监控中心还包括存储装置及查询装置，所述存储装置用于存储预定车位的状态信息及物体信息，所述查询装置用于接收外部指令并向所述存储装置查询预定车位的使用状态。
10.根据权利要求6-9任一项所述的系统，其特征在于，所述数据模型包括车辆或非车辆物体的图形数据、分别对应每一条图形数据的判断数据以及非车辆物体的类别属性数据，当判断为车辆时，所述监控装置采集车辆的型号、颜色以及车牌信息并发送至所述监控中心；当判断为非车辆物体时，所述监控装置将非车辆物体的图像信息与非车辆物体的类别属性数据进行比对，判断非车辆物体的属性并将比对结果发送至所述监控中心。
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