CN113223191A - 一种无感支付的设备及方法 - Google Patents

一种无感支付的设备及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113223191A
CN113223191A CN202010067964.3A CN202010067964A CN113223191A CN 113223191 A CN113223191 A CN 113223191A CN 202010067964 A CN202010067964 A CN 202010067964A CN 113223191 A CN113223191 A CN 113223191A
Authority
CN
China
Prior art keywords
license plate
information
outlet
entrance
image
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.)
Withdrawn
Application number
CN202010067964.3A
Other languages
English (en)
Inventor
候国华
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.)
Wuhan Deyunxiang Technology Development Co ltd
Original Assignee
Wuhan Deyunxiang Technology Development 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 Wuhan Deyunxiang Technology Development Co ltd filed Critical Wuhan Deyunxiang Technology Development Co ltd
Priority to CN202010067964.3A priority Critical patent/CN113223191A/zh
Publication of CN113223191A publication Critical patent/CN113223191A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07B—TICKET-ISSUING APPARATUS; FARE-REGISTERING APPARATUS; FRANKING APPARATUS
    • G07B15/00—Arrangements or apparatus for collecting fares, tolls or entrance fees at one or more control points
    • G07B15/02—Arrangements or apparatus for collecting fares, tolls or entrance fees at one or more control points taking into account a variable factor such as distance or time, e.g. for passenger transport, parking systems or car rental systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/53—Querying
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/62—Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
    • G06V20/625—License plates

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明提供一种无感支付的设备，该设备能够设置于小区入口处及出口处。小区入口处连通入口道路。小区出口处连通出口道路。设备包括：两个入口采集梁架、一个第一视频采集装置、一个第二视频采集装置、一个入口采集控制器及一个出门识别单元。本发明的目的是提供一种无感支付的设备，通过两次识别，对车辆的前部图像及车牌单独识别，在对车拍识别前，已从数据库中提取了备选车牌，从而提高了车牌识别的准确性及提升了识别效率。同时，本发明还提供无感支付的方法。

Description

一种无感支付的设备及方法
技术领域
本发明应用于小区车辆停车管理及费用缴纳管理过程中。本发明尤其涉及一种无感支付的设备及方法。
背景技术
在车辆的无感支付过程中，通常采用一次识别的方法获取车牌的识别结果，缴纳停车或过路费用。现有的图像识别多为车牌识别，但车牌图像的状态存在多样性，其图像识别效率及结果受到多方面天气及光线因素的影响，其准确识别率较低且识别速度慢。在现有技术中，针对上述问题，多采无法识别后特别处理的方式给予解决。但此种方法降低了设备的使用率且提高了设备使用成本。
发明内容
本发明的目的是提供一种无感支付的设备，通过两次识别，对车辆的前部图像及车牌单独识别，在对车拍识别前，已从数据库中提取了备选车牌，从而提高了车牌识别的准确性及提升了识别效率。
本发明的另一个是提供一种无感支付的方法，通过建立识别模型对车辆前部图像及车牌多次识别，在对车辆前部预识别后，缩小其车牌的识别范围，提高了识别效率及识别的准确性。
本发明提供一种无感支付的设备，该设备能够设置于小区入口处及出口处。小区入口处连通入口道路。小区出口处连通出口道路。设备包括：
两个入口采集梁架，其沿入口道路的延伸方向依次设置，靠近小区入口的为第二入口采集梁架，远离小区入口的为第一入口采集梁架。入口采集梁架均包括：
一个支撑底座，其包括一个能够设置于入口道路路面且具有一个垂直于入口道路路面的延伸方向。沿延伸方向第一支撑底座具有一个顶端和一个底端。
一个支撑梁，其固定于第一支撑底座的顶端。
一个第一视频采集装置，其设置于第一入口采集梁架的支撑梁。第一视频采集装置具有第一采集控制端及第一采集输出端。
一个第二视频采集装置，其设置于第二入口采集梁架的支撑梁。第二视频采集装置具有第二采集控制端及第二采集输出端。
一个入口采集控制器，其具有：
多个输入端，其连接第一采集输出端及第二采集输出端。和
多个输出端。其连接第一采集控制端及第二采集控制端。
入口采集控制器获取多个车辆前部取样图像。从车辆前部取样图像中获取车牌部分的车牌区域取样图像。从车辆前部取样图像中去除车牌区域取样图像，获取车前部框架取样图像。
通过卷积神经网络训练车前部框架取样图像获取一个车前部框架模型。通过卷积神经网络训练车牌区域取样图像获取车牌图像模型。通过车前部框架模型识别车前部框架取样图像获取车前部取样识别结果。
通过车牌图像模型识别车牌区域取样图像获取车牌取样识别结果。建立前部取样识别结果与对应的车牌取样识别结果的关联，获取取样数据库。
入口采集控制器向第一采集控制端发送第一图像采集信息。第一视频采集装置接收当前车辆的第一前部图像且通过第一采集输出端发送到入口采集控制器的输入端。
入口采集控制器通过车前部框架模型识别第一前部图像，获取第一车前部框架识别结果。
根据第一车前部框架识别结果查询取样数据库获取多个车牌取样识别结果。
入口采集控制器向第二采集控制端发送第二图像采集信息。第二视频采集装置接收当前车辆的第二前部图像且通过第二采集输出端发送到入口采集控制器的输入端。
入口采集控制器通过车牌图像模型识别第二前部图像，获取第二车牌识别结果。
若第二车牌识别结果在多个车牌取样识别结果中，则确定第二车牌识别结果为进门车牌识别信息并生成进门信息。
一个出门识别单元，其能够获取出门处车辆的出门车牌识别信息。出门识别单元判断出门车牌识别信息是否为进门车牌识别信息，若是，则判断是否存在进门信息，若是，则根据当前车牌识别信息查询本地预存的车牌与缴费账户关联信息，获取当前缴费账户信息。根据进门信息、当前出门信息及单位小时缴费金额获取当前缴费金额。
根据当前缴费账号信息及当前缴费金额，通过设定缴费平台收费。
在本发明提供一种无感支付的设备的一种优选的实施方式中，出门识别单元包括：两个出口采集梁架，其沿出口道路的延伸方向依次设置，靠近小区出口的为第二出口采集梁架，远离小区出口的为第一出口采集梁架。出口采集梁架均包括：
一个支撑柱，其包括一个能够设置于出口道路路面且具有一个垂直于出口道路路面的延伸方向。沿延伸方向第一支撑柱具有一个上端和一个下端。
一个横梁，其固定于第一支撑柱的上端。
一个第一出口视频采集装置，其设置于第一出口采集梁架的横梁。第一出口视频采集装置具有第一出口采集控制端及第一出口采集输出端。
一个第二出口视频采集装置，其设置于第二出口采集梁架的横梁。第二出口视频采集装置具有第二出口采集控制端及第二出口采集输出端。
一个出口采集控制器，其具有：
多个输入端，其连接第一出口采集输出端及第二出口采集输出端。和
多个输出端。其连接第一出口采集控制端及第二出口采集控制端。
出口采集控制器从出口采集控制器获取车前部框架模型、车牌图像模型及取样数据库。
出口采集控制器向第一出口采集控制端发送第一出口图像采集信息。第一出口视频采集装置接收当前出口车辆的出口车辆前部图像且通过第一出口采集输出端发送到出口采集控制器的输入端。
出口采集控制器通过车前部框架模型识别出口车辆前部图像，获取出口车前部框架识别结果。
根据出口车前部框架识别结果查询取样数据库获取多个出口车牌取样识别结果。
出口采集控制器向第二出口采集控制端发送第二出口图像采集信息。第二出口视频采集装置接收当前出口车辆的第二出口前部图像且通过第二出口采集输出端发送到出口采集控制器的输入端。
出口采集控制器通过车牌图像模型识别第二出口前部图像，获取出门车牌识别信息。
若第二车牌识别结果在多个车牌取样识别结果中，则确定第二车牌识别结果为进门车牌识别信息并生成进门信息。
在本发明提供一种无感支付的设备的一种优选的实施方式中，进门信息中包括：入场时间。当前出门信息中包括出场时间。
根据进门信息、当前出门信息及单位小时缴费金额获取当前缴费金额的步骤还包括。
根据入场时间机入场时间获取停车时间。
根据停车时间及单位小时缴费金额获取当前缴费金额。
在本发明提供一种无感支付的设备的一种优选的实施方式中，入口采集控制器还包括：根据本地预存的车牌与缴费账户关联信息，获取预备支付当前缴费账户信息。入口采集控制器将预备支付当前缴费账户信息。
入口采集控制器判断预备支付当前缴费账户信息是否金额不足，若是，则生成备选账户切换信息，并根据备选账户切换信息更新本地预存的车牌与缴费账户关联信息。
在本发明提供一种无感支付的设备的一种优选的实施方式中，还包括：一个指示灯，其连接于入口采集控制器的输出端。当入口采集控制器接收到当前车辆的第二前部图像时，向输出端发送指示灯驱动信息。
指示灯根据接收到指示灯驱动信息发光。
同时，本发明还提供了一种无感支付的方法，方法包括以下步骤：
步骤S101，入口采集控制器获取多个车辆前部取样图像。从车辆前部取样图像中获取车牌部分的车牌区域取样图像。从车辆前部取样图像中去除车牌区域取样图像，获取车前部框架取样图像。
步骤S102，通过卷积神经网络训练车前部框架取样图像获取一个车前部框架模型。通过卷积神经网络训练车牌区域取样图像获取车牌图像模型。通过车前部框架模型识别车前部框架取样图像获取车前部取样识别结果。
步骤S103，通过车牌图像模型识别车牌区域取样图像获取车牌取样识别结果。建立前部取样识别结果与对应的车牌取样识别结果的关联，获取取样数据库。
步骤S104，通过车前部框架模型识别第一前部图像，获取第一车前部框架识别结果。根据第一车前部框架识别结果查询取样数据库获取多个车牌取样识别结果。
步骤S105，通过车牌图像模型识别第二前部图像，获取第二车牌识别结果。若第二车牌识别结果在多个车牌取样识别结果中，则确定第二车牌识别结果为进门车牌识别信息并生成进门信息。
步骤S106，出口采集控制器能够获取出门处车辆的出门车牌识别信息。出门识别单元判断出门车牌识别信息是否为进门车牌识别信息，若是，则判断是否存在进门信息，若是，则根据当前车牌识别信息查询本地预存的车牌与缴费账户关联信息，获取当前缴费账户信息。
步骤S107，根据进门信息、当前出门信息及单位小时缴费金额获取当前缴费金额。根据当前缴费账号信息及当前缴费金额，通过设定缴费平台收费。
在本发明提供一种无感支付方法的一种优选的实施方式中，步骤S106还包括：
出口采集控制器通过车前部框架模型识别出口车辆前部图像，获取出口车前部框架识别结果。根据出口车前部框架识别结果查询取样数据库获取多个出口车牌取样识别结果。
出口采集控制器向第二出口采集控制端发送第二出口图像采集信息。第二出口视频采集装置接收当前出口车辆的第二出口前部图像且通过第二出口采集输出端发送到出口采集控制器的输入端。
出口采集控制器通过车牌图像模型识别第二出口前部图像，获取出门车牌识别信息。
若第二车牌识别结果在多个车牌取样识别结果中，则确定第二车牌识别结果为进门车牌识别信息并生成进门信息。
在本发明提供一种无感支付方法的一种优选的实施方式中，进门信息中包括：入场时间。当前出门信息中包括出场时间。步骤S107中还包括根据进门信息、当前出门信息及单位小时缴费金额获取当前缴费金额的步骤还包括。根据入场时间机入场时间获取停车时间。根据停车时间及单位小时缴费金额获取当前缴费金额。
在本发明提供一种无感支付方法的一种优选的实施方式中，步骤S105中还还包括：根据本地预存的车牌与缴费账户关联信息，获取预备支付当前缴费账户信息。入口采集控制器将预备支付当前缴费账户信息。
入口采集控制器判断预备支付当前缴费账户信息是否金额不足，若是，则生成备选账户切换信息，并根据备选账户切换信息更新本地预存的车牌与缴费账户关联信息。
在本发明提供一种无感支付方法的一种优选的实施方式中，还包括：步骤S105中还包括：获取当前车辆的第二前部图像，且能够发送指示灯驱动信息。
下文将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施例的特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。
附图说明
图1是用于说明在本发明的一种实施方式中，无感支付的设备的组成示意图。
图2是用于说明在本发明的另一种实施方式中，无感支付的设备的组成示意图。
图3是用于说明在本发明的一种实施方式中，无感支付的方法的流程示意图。
具体实施方式
为了对发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式，在各图中相同的标号表示结构相同或结构相似但功能相同的部件。
在本文中，“示意性”表示“充当实例、例子或说明”，不应将在本文中被描述为“示意性”的任何图示、实施方式解释为一种更优选的或更具优点的技术方案。为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本示例性实施例相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构及真实比例。
本发明提供一种无感支付的设备，该设备能够设置于小区入口处及出口处。小区入口处连通入口道路。小区出口处连通出口道路。设备包括：
两个入口采集梁架，其沿入口道路的延伸方向依次设置，靠近小区入口的为第二入口采集梁架，远离小区入口的为第一入口采集梁架。入口采集梁架均包括：
一个支撑底座，其包括一个能够设置于入口道路路面且具有一个垂直于入口道路路面的延伸方向。沿延伸方向第一支撑底座具有一个顶端和一个底端。
一个支撑梁，其固定于第一支撑底座的顶端。
一个第一视频采集装置，其设置于第一入口采集梁架的支撑梁。第一视频采集装置具有第一采集控制端22及第一采集输出端21。
一个第二视频采集装置，其设置于第二入口采集梁架的支撑梁。第二视频采集装置具有第二采集控制端32及第二采集输出端31。
一个入口采集控制器10，如图1所示，其具有处理器40：
多个输入端11，其连接第一采集输出端21及第二采集输出端31。和
多个输出端12，其连接第一采集控制端22及第二采集控制端32。
入口采集控制器10获取多个车辆前部取样图像。从车辆前部取样图像中获取车牌部分的车牌区域取样图像。从车辆前部取样图像中去除车牌区域取样图像，获取车前部框架取样图像。
通过卷积神经网络训练车前部框架取样图像获取一个车前部框架模型。通过卷积神经网络训练车牌区域取样图像获取车牌图像模型。通过车前部框架模型识别车前部框架取样图像获取车前部取样识别结果。
通过车牌图像模型识别车牌区域取样图像获取车牌取样识别结果。建立前部取样识别结果与对应的车牌取样识别结果的关联，获取取样数据库。
入口采集控制器10向第一采集控制端22发送第一图像采集信息。第一视频采集装置接收当前车辆的第一前部图像且通过第一采集输出端21发送到入口采集控制器10的输入端。
入口采集控制器10通过车前部框架模型识别第一前部图像，获取第一车前部框架识别结果。
根据第一车前部框架识别结果查询取样数据库获取多个车牌取样识别结果。
入口采集控制器10向第二采集控制端32发送第二图像采集信息。第二视频采集装置接收当前车辆的第二前部图像且通过第二采集输出端31发送到入口采集控制器10的输入端。
入口采集控制器10通过车牌图像模型识别第二前部图像，获取第二车牌识别结果。
若第二车牌识别结果在多个车牌取样识别结果中，则确定第二车牌识别结果为进门车牌识别信息并生成进门信息。
一个出门识别单元，其能够获取出门处车辆的出门车牌识别信息。出门识别单元判断出门车牌识别信息是否为进门车牌识别信息，若是，则判断是否存在进门信息，若是，则根据当前车牌识别信息查询本地预存的车牌与缴费账户关联信息，获取当前缴费账户信息。
根据进门信息、当前出门信息及单位小时缴费金额获取当前缴费金额。
根据当前缴费账号信息及当前缴费金额，通过设定缴费平台收费。
从而，本发明通过对待识别图像的二次识别，提高了识别精度同时缩短了识别时间，提升了识别效率。
在本发明提供一种无感支付的设备的一种优选的实施方式中，出门识别单元包括：两个出口采集梁架，其沿出口道路的延伸方向依次设置，靠近小区出口的为第二出口采集梁架，远离小区出口的为第一出口采集梁架。出口采集梁架均包括：
一个支撑柱，其包括一个能够设置于出口道路路面且具有一个垂直于出口道路路面的延伸方向。沿延伸方向第一支撑柱具有一个上端和一个下端。
一个横梁，其固定于第一支撑柱的上端。
一个第一出口视频采集装置，其设置于第一出口采集梁架的横梁。第一出口视频采集装置具有第一出口采集控制端及第一出口采集输出端。
一个第二出口视频采集装置，其设置于第二出口采集梁架的横梁。第二出口视频采集装置具有第二出口采集控制端及第二出口采集输出端。
一个出口采集控制器，其具有：
多个输入端，其连接第一出口采集输出端及第二出口采集输出端。和
多个输出端。其连接第一出口采集控制端及第二出口采集控制端。
出口采集控制器从出口采集控制器获取车前部框架模型、车牌图像模型及取样数据库。
出口采集控制器向第一出口采集控制端发送第一出口图像采集信息。第一出口视频采集装置接收当前出口车辆的出口车辆前部图像且通过第一出口采集输出端发送到出口采集控制器的输入端。
出口采集控制器通过车前部框架模型识别出口车辆前部图像，获取出口车前部框架识别结果。
根据出口车前部框架识别结果查询取样数据库获取多个出口车牌取样识别结果。
出口采集控制器向第二出口采集控制端发送第二出口图像采集信息。第二出口视频采集装置接收当前出口车辆的第二出口前部图像且通过第二出口采集输出端发送到出口采集控制器的输入端。
出口采集控制器通过车牌图像模型识别第二出口前部图像，获取出门车牌识别信息。
若第二车牌识别结果在多个车牌取样识别结果中，则确定第二车牌识别结果为进门车牌识别信息并生成进门信息。从而提高车辆在出口的车牌图像识别率。
在本发明提供一种无感支付的设备的一种优选的实施方式中，进门信息中包括：入场时间。当前出门信息中包括出场时间。
根据进门信息、当前出门信息及单位小时缴费金额获取当前缴费金额的步骤还包括。
根据入场时间机入场时间获取停车时间。根据停车时间及单位小时缴费金额获取当前缴费金额。从而，可更精准的获取缴费金额。
在本发明提供一种无感支付的设备的一种优选的实施方式中，入口采集控制器10还包括：根据本地预存的车牌与缴费账户关联信息，获取预备支付当前缴费账户信息。入口采集控制器10将预备支付当前缴费账户信息。
入口采集控制器10判断预备支付当前缴费账户信息是否金额不足，若是，则生成备选账户切换信息，并根据备选账户切换信息更新本地预存的车牌与缴费账户关联信息。从而，通过对账户的金额预估，实现实时缴费。
在本发明提供一种无感支付的设备的一种优选的实施方式中，如图2所示，还包括：一个指示灯50，其连接于入口采集控制器10的输出端。当入口采集控制器10接收到当前车辆的第二前部图像时，向输出端发送指示灯驱动信息。指示灯根据接收到指示灯驱动信息发光。从而，可更直观的判断出图像信息的采集结果。
同时，本发明还提供了一种无感支付的方法，如图3所示，方法包括以下步骤：
步骤S101，获取车前部框架取样图像。
本步骤中，入口采集控制器10获取多个车辆前部取样图像。从车辆前部取样图像中获取车牌部分的车牌区域取样图像。从车辆前部取样图像中去除车牌区域取样图像，获取车前部框架取样图像。
步骤S102，获取车前部取样识别结果。
本步骤中，通过卷积神经网络训练车前部框架取样图像获取一个车前部框架模型。通过卷积神经网络训练车牌区域取样图像获取车牌图像模型。通过车前部框架模型识别车前部框架取样图像获取车前部取样识别结果。
步骤S103，获取取样数据库。
本步骤中，通过车牌图像模型识别车牌区域取样图像获取车牌取样识别结果。建立前部取样识别结果与对应的车牌取样识别结果的关联，获取取样数据库。
步骤S104，获取多个车牌取样识别结果。
本步骤中，通过车前部框架模型识别第一前部图像，获取第一车前部框架识别结果。根据第一车前部框架识别结果查询取样数据库获取多个车牌取样识别结果。
步骤S105，进门车牌识别信息并生成进门信息。
本步骤中，通过车牌图像模型识别第二前部图像，获取第二车牌识别结果。若第二车牌识别结果在多个车牌取样识别结果中，则确定第二车牌识别结果为进门车牌识别信息并生成进门信息。
步骤S106，获取当前缴费账户信息。
本步骤中，出口采集控制器能够获取出门处车辆的出门车牌识别信息。出门识别单元判断出门车牌识别信息是否为进门车牌识别信息，若是，则判断是否存在进门信息，若是，则根据当前车牌识别信息查询本地预存的车牌与缴费账户关联信息，获取当前缴费账户信息。
步骤S107，通过设定缴费平台收费。
本步骤中，根据进门信息、当前出门信息及单位小时缴费金额获取当前缴费金额。根据当前缴费账号信息及当前缴费金额，通过设定缴费平台收费。
在本发明提供一种无感支付方法的一种优选的实施方式中，步骤S106还包括：
出口采集控制器通过车前部框架模型识别出口车辆前部图像，获取出口车前部框架识别结果。根据出口车前部框架识别结果查询取样数据库获取多个出口车牌取样识别结果。
出口采集控制器向第二出口采集控制端发送第二出口图像采集信息。第二出口视频采集装置接收当前出口车辆的第二出口前部图像且通过第二出口采集输出端发送到出口采集控制器的输入端。
出口采集控制器通过车牌图像模型识别第二出口前部图像，获取出门车牌识别信息。
若第二车牌识别结果在多个车牌取样识别结果中，则确定第二车牌识别结果为进门车牌识别信息并生成进门信息。
在本发明提供一种无感支付方法的一种优选的实施方式中，进门信息中包括：入场时间。当前出门信息中包括出场时间。步骤S107中还包括根据进门信息、当前出门信息及单位小时缴费金额获取当前缴费金额的步骤还包括。根据入场时间机入场时间获取停车时间。根据停车时间及单位小时缴费金额获取当前缴费金额。
在本发明提供一种无感支付方法的一种优选的实施方式中，步骤S105中还还包括：根据本地预存的车牌与缴费账户关联信息，获取预备支付当前缴费账户信息。入口采集控制器10将预备支付当前缴费账户信息。
入口采集控制器10判断预备支付当前缴费账户信息是否金额不足，若是，则生成备选账户切换信息，并根据备选账户切换信息更新本地预存的车牌与缴费账户关联信息。
在本发明提供一种无感支付方法的一种优选的实施方式中，还包括：步骤S105中还包括：获取当前车辆的第二前部图像，且能够发送指示灯驱动信息。
应当理解，虽然本说明书是按照各个实施方式中描述的，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种无感支付的设备，其特征在于，该设备能够设置于小区入口处及出口处；所述小区入口处连通入口道路；所述小区出口处连通出口道路；所述设备包括：
两个入口采集梁架，其沿所述入口道路的延伸方向依次设置，靠近所述小区入口的为第二入口采集梁架，远离所述小区入口的为第一入口采集梁架；所述入口采集梁架均包括：
一个支撑底座，其包括一个能够设置于入口道路路面且具有一个垂直于所述入口道路路面的延伸方向；沿所述延伸方向所述第一支撑底座具有一个顶端和一个底端；
一个支撑梁，其固定于所述第一支撑底座的顶端；
一个第一视频采集装置，其设置于所述第一入口采集梁架的支撑梁；所述第一视频采集装置具有第一采集控制端及第一采集输出端；
一个第二视频采集装置，其设置于所述第二入口采集梁架的支撑梁；所述第二视频采集装置具有第二采集控制端及第二采集输出端；
一个入口采集控制器，其具有：
多个输入端，其连接所述第一采集输出端及所述第二采集输出端；和
多个输出端；其连接所述第一采集控制端及所述第二采集控制端；
所述入口采集控制器获取多个车辆前部取样图像；从所述车辆前部取样图像中获取车牌部分的车牌区域取样图像；从所述车辆前部取样图像中去除所述车牌区域取样图像，获取车前部框架取样图像；
通过卷积神经网络训练所述车前部框架取样图像获取一个车前部框架模型；通过卷积神经网络训练所述车牌区域取样图像获取车牌图像模型；通过所述车前部框架模型识别所述车前部框架取样图像获取车前部取样识别结果；
通过所述车牌图像模型识别所述车牌区域取样图像获取车牌取样识别结果；建立所述前部取样识别结果与对应的车牌取样识别结果的关联，获取取样数据库；
所述入口采集控制器向所述第一采集控制端发送第一图像采集信息；第一视频采集装置接收当前车辆的第一前部图像且通过第一采集输出端发送到所述入口采集控制器的输入端；
所述入口采集控制器通过所述车前部框架模型识别所述第一前部图像，获取第一车前部框架识别结果；
根据所述第一车前部框架识别结果查询所述取样数据库获取多个车牌取样识别结果；
所述入口采集控制器向所述第二采集控制端发送第二图像采集信息；第二视频采集装置接收当前车辆的第二前部图像且通过第二采集输出端发送到所述入口采集控制器的输入端；
所述入口采集控制器通过所述车牌图像模型识别所述第二前部图像，获取第二车牌识别结果；
若所述第二车牌识别结果在所述多个车牌取样识别结果中，则确定所述第二车牌识别结果为进门车牌识别信息并生成进门信息；
一个出门识别单元，其能够获取出门处车辆的出门车牌识别信息；所述出门识别单元判断出门车牌识别信息是否为所述进门车牌识别信息，若是，则判断是否存在进门信息，若是，则根据所述当前车牌识别信息查询本地预存的车牌与缴费账户关联信息，获取当前缴费账户信息；
根据所述进门信息、当前出门信息及单位小时缴费金额获取当前缴费金额；
根据所述当前缴费账号信息及所述当前缴费金额，通过设定缴费平台收费。
2.如权利要求1所述的设备，其中，所述出门识别单元包括：
两个出口采集梁架，其沿所述出口道路的延伸方向依次设置，靠近所述小区出口的为第二出口采集梁架，远离所述小区出口的为第一出口采集梁架；所述出口采集梁架均包括：
一个支撑柱，其包括一个能够设置于出口道路路面且具有一个垂直于所述出口道路路面的延伸方向；沿所述延伸方向所述第一支撑柱具有一个上端和一个下端；
一个横梁，其固定于所述第一支撑柱的上端；
一个第一出口视频采集装置，其设置于所述第一出口采集梁架的横梁；所述第一出口视频采集装置具有第一出口采集控制端及第一出口采集输出端；
一个第二出口视频采集装置，其设置于所述第二出口采集梁架的横梁；所述第二出口视频采集装置具有第二出口采集控制端及第二出口采集输出端；
一个出口采集控制器，其具有：
多个输入端，其连接所述第一出口采集输出端及所述第二出口采集输出端；和
多个输出端；其连接所述第一出口采集控制端及所述第二出口采集控制端；
所述出口采集控制器从所述出口采集控制器获取车前部框架模型、车牌图像模型及取样数据库；
所述出口采集控制器向所述第一出口采集控制端发送第一出口图像采集信息；第一出口视频采集装置接收当前出口车辆的出口车辆前部图像且通过第一出口采集输出端发送到所述出口采集控制器的输入端；
所述出口采集控制器通过所述车前部框架模型识别所述出口车辆前部图像，获取出口车前部框架识别结果；
根据所述出口车前部框架识别结果查询所述取样数据库获取多个出口车牌取样识别结果；
所述出口采集控制器向所述第二出口采集控制端发送第二出口图像采集信息；第二出口视频采集装置接收当前出口车辆的第二出口前部图像且通过第二出口采集输出端发送到所述出口采集控制器的输入端；
所述出口采集控制器通过所述车牌图像模型识别所述第二出口前部图像，获取出门车牌识别信息；
若所述第二车牌识别结果在所述多个车牌取样识别结果中，则确定所述第二车牌识别结果为进门车牌识别信息并生成进门信息。
3.如权利要求1所述的设备，其中，所述进门信息中包括：入场时间；所述当前出门信息中包括出场时间；
根据所述进门信息、当前出门信息及单位小时缴费金额获取当前缴费金额的步骤还包括；根据所述入场时间机所述入场时间获取停车时间；
根据所述停车时间及单位小时缴费金额获取当前缴费金额。
4.如权利要求1所述的设备，其中，所述入口采集控制器还包括：
根据所述本地预存的车牌与缴费账户关联信息，获取预备支付当前缴费账户信息；所述入口采集控制器将所述预备支付当前缴费账户信息；
所述入口采集控制器判断所述预备支付当前缴费账户信息是否金额不足，若是，则生成备选账户切换信息，并根据所述备选账户切换信息更新所述本地预存的车牌与缴费账户关联信息。
5.如权利要求1所述的设备，其中，还包括：
一个指示灯，其连接于所述入口采集控制器的输出端；当所述入口采集控制器接收到所述当前车辆的第二前部图像时，向所述输出端发送指示灯驱动信息；
所述指示灯根据接收到所述指示灯驱动信息发光。
6.一种无感支付的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤S101，入口采集控制器获取多个车辆前部取样图像；从所述车辆前部取样图像中获取车牌部分的车牌区域取样图像；从所述车辆前部取样图像中去除所述车牌区域取样图像，获取车前部框架取样图像；
步骤S102，通过卷积神经网络训练所述车前部框架取样图像获取一个车前部框架模型；通过卷积神经网络训练所述车牌区域取样图像获取车牌图像模型；通过所述车前部框架模型识别所述车前部框架取样图像获取车前部取样识别结果；
步骤S103，通过所述车牌图像模型识别所述车牌区域取样图像获取车牌取样识别结果；建立所述前部取样识别结果与对应的车牌取样识别结果的关联，获取取样数据库；
步骤S104，通过所述车前部框架模型识别第一前部图像，获取第一车前部框架识别结果；根据所述第一车前部框架识别结果查询所述取样数据库获取多个车牌取样识别结果；
步骤S105，通过所述车牌图像模型识别第二前部图像，获取第二车牌识别结果；若所述第二车牌识别结果在所述多个车牌取样识别结果中，则确定所述第二车牌识别结果为进门车牌识别信息并生成进门信息；
步骤S106，出口采集控制器能够获取出门处车辆的出门车牌识别信息；所述出门识别单元判断出门车牌识别信息是否为所述进门车牌识别信息，若是，则判断是否存在进门信息，若是，则根据所述当前车牌识别信息查询本地预存的车牌与缴费账户关联信息，获取当前缴费账户信息；
步骤S107，根据所述进门信息、当前出门信息及单位小时缴费金额获取当前缴费金额；根据所述当前缴费账号信息及所述当前缴费金额，通过设定缴费平台收费。
7.如权利要求6所述的方法，其中，所述步骤S106还包括：
所述出口采集控制器通过所述车前部框架模型识别所述出口车辆前部图像，获取出口车前部框架识别结果；根据所述出口车前部框架识别结果查询所述取样数据库获取多个出口车牌取样识别结果；
所述出口采集控制器向所述第二出口采集控制端发送第二出口图像采集信息；第二出口视频采集装置接收当前出口车辆的第二出口前部图像且通过第二出口采集输出端发送到所述出口采集控制器的输入端；
所述出口采集控制器通过所述车牌图像模型识别所述第二出口前部图像，获取出门车牌识别信息；
若所述第二车牌识别结果在所述多个车牌取样识别结果中，则确定所述第二车牌识别结果为进门车牌识别信息并生成进门信息。
8.如权利要求6所述的方法，其中，所述进门信息中包括：入场时间；所述当前出门信息中包括出场时间；
所述步骤S107中还包括根据所述进门信息、当前出门信息及单位小时缴费金额获取当前缴费金额的步骤还包括；根据所述入场时间机所述入场时间获取停车时间；根据所述停车时间及单位小时缴费金额获取当前缴费金额。
9.如权利要求6所述的方法，其中，所述步骤S105中还还包括：
根据所述本地预存的车牌与缴费账户关联信息，获取预备支付当前缴费账户信息；所述入口采集控制器将所述预备支付当前缴费账户信息；
所述入口采集控制器判断所述预备支付当前缴费账户信息是否金额不足，若是，则生成备选账户切换信息，并根据所述备选账户切换信息更新所述本地预存的车牌与缴费账户关联信息。
10.如权利要求6所述的方法，其中，还包括：所述步骤S105中还包括：
获取所述当前车辆的第二前部图像，且能够发送指示灯驱动信息。
CN202010067964.3A 2020-01-21 2020-01-21 一种无感支付的设备及方法 Withdrawn CN113223191A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010067964.3A CN113223191A (zh) 2020-01-21 2020-01-21 一种无感支付的设备及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010067964.3A CN113223191A (zh) 2020-01-21 2020-01-21 一种无感支付的设备及方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113223191A true CN113223191A (zh) 2021-08-06

Family

ID=77084989

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010067964.3A Withdrawn CN113223191A (zh) 2020-01-21 2020-01-21 一种无感支付的设备及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113223191A (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103324920A (zh) * 2013-06-27 2013-09-25 华南理工大学 基于车辆正面图像与模板匹配的车型自动识别方法
CN104239898A (zh) * 2014-09-05 2014-12-24 浙江捷尚视觉科技股份有限公司 一种快速卡口车辆比对和车型识别方法
CN104680594A (zh) * 2013-11-30 2015-06-03 西安奥赛福科技有限公司 高速公路不停车收费系统用etc车道
CN105321350A (zh) * 2014-08-05 2016-02-10 北京大学 套牌车检测方法及装置
CN106557579A (zh) * 2016-11-28 2017-04-05 中通服公众信息产业股份有限公司 一种基于卷积神经网络的车辆型号检索系统及方法
CN110633289A (zh) * 2019-10-23 2019-12-31 北京筑梦园科技有限公司 一种车牌号确定方法、服务器及停车管理系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103324920A (zh) * 2013-06-27 2013-09-25 华南理工大学 基于车辆正面图像与模板匹配的车型自动识别方法
CN104680594A (zh) * 2013-11-30 2015-06-03 西安奥赛福科技有限公司 高速公路不停车收费系统用etc车道
CN105321350A (zh) * 2014-08-05 2016-02-10 北京大学 套牌车检测方法及装置
CN104239898A (zh) * 2014-09-05 2014-12-24 浙江捷尚视觉科技股份有限公司 一种快速卡口车辆比对和车型识别方法
CN106557579A (zh) * 2016-11-28 2017-04-05 中通服公众信息产业股份有限公司 一种基于卷积神经网络的车辆型号检索系统及方法
CN110633289A (zh) * 2019-10-23 2019-12-31 北京筑梦园科技有限公司 一种车牌号确定方法、服务器及停车管理系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11200756B2 (en) Method for detecting parked vehicles and billing parking charges
CN107195004B (zh) 三摄像机车牌识别收费系统及车牌精确识别方法
CN111415429A (zh) 基于etc的停车费自动支付方法及etc设备、停车管理系统
WO2007077988A1 (ja) 移動体課金システム、移動体課金システムによる移動体課金方法
CN108399656A (zh) 一种高速公路非现金自助缴费系统以及自助缴费方法
CN114866579B (zh) 基于etc设备的车辆服务管理系统
CN108717737A (zh) 一种高速公路云平台收费系统及收费方法
CN104700654A (zh) 停车位预定方法及系统
CN108335388B (zh) 车辆放行处理方法、装置和存储介质
CN107480973A (zh) 一种高速公路收费移动支付方法
CN211669680U (zh) 基于etc的停车场收费系统
CN110349275A (zh) 一种用于停车场的无感支付方法及系统
CN111415428A (zh) 基于etc设备的车辆自助支付实现方法及装置
CN107516433B (zh) 停车场停车控制方法及装置
CN107424228A (zh) 停车场计费方法及装置
CN114022965A (zh) 一种高速公路行驶车辆的轨迹跟踪方法及系统
CN112070919B (zh) Etc扣费异常时的处理方法及装置
CN113223191A (zh) 一种无感支付的设备及方法
KR100382460B1 (ko) 요금 징수방법
CN113223190A (zh) 一种无感支付的监控设备及方法
CN107730640A (zh) 费用结算方法及装置
CN112200920B (zh) 停车场etc收费系统
KR102142392B1 (ko) 유료 도로에서의 실시간 차량 관리 시스템 및 방법
CN109215148B (zh) 一种车辆自动缴费系统及方法
CN112308994B (zh) 基于etc车载终端的通信实现方法及装置

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
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20210806

WW01 Invention patent application withdrawn after publication