CN113763747A - 一种基于图像识别的停车场智能找车方法和系统 - Google Patents

一种基于图像识别的停车场智能找车方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的停车场智能找车系统和方法，所述方法具体为采集多张车库样本图片，经过多轮训练、测试、和验证得到的车库场景模型；车载智能终端实时将拍摄的车辆周围环境，与训练好的模型库进行匹配识别当前是否处于车库中；如识别为车库，自动启动车辆环境录制及图像分析程序，根据停车场墙面、立柱、地面上的标识信息分析出停车位置；车主的智能终端可随时请求查询车载智能终端分析出的停车位置信息，也可请求查询车载智能终端上录制的图像信息，进行人工辅助识别；所述系统包括摄像模块、场景模型、场景模型、车位信息分析、信息存储。本发明提供一种停车场智能快速找车系统和方法，方便人们快速便捷地在停车场找到自己的车。

Description

一种基于图像识别的停车场智能找车方法和系统
技术领域
本发明涉及智能停车，特别是一种基于图像识别的停车场智能找车方法和系统。
背景技术
随着生活水平的提高，汽车已经成为人们出行的必备工具，为了满足停车的便利要求，各大商场、住宅区均建设了很多大型的停车场，但停车场的面积大、布局各异、区域划分复杂，如何让人们能在未记住停车位同时也缺少辅助找车系统或停车场工作人员帮助的情况下，快速找到自己的车，是需要解决的难题。现行的解决方案，在停车场每个车位安装定位装置，用户通过停车终端查找自己的车停放的位置，一是停车场需要改造，成本较高，二是用户终端操作不方便，需在停车场固定位置放置的查询机上进行查询，无法在随身携带的智能终端如手机上查询。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种基于图像识别的停车场智能找车方法和系统，方便人们快速便捷地在停车场找到自己的车。
技术方案：本发明所述的一种基于图像识别的停车场智能找车方法，包括以下步骤：
S1：拍摄车辆周围环境图像，传输给场景识别模块进行实时场景分析；
S2：场景识别模块将图像与场景模型进行匹配，判断车辆如进入车库环境，进入步骤S3，否则，终止本次处理；
S3：启动图像录制及车位信息分析程序；
S4：判断车辆停入车位后，拍摄车位前后左右4张照片；
S5：通过图像识别技术，根据步骤S4拍摄的图片，识别出车位信息；如识别成功，进入步骤S8；否则，进入步骤S6；
S6：分析车辆停入车位前1分钟的视频信息，识别出车位信息；如别成功，进入步骤S8；否则，进入步骤S7；
S7：用户通过智能终端，查看视频信息，通过人工判断停车位信息；
S8：用户通过智能终端，查看车位信息。
步骤S2中所述场景模型的匹配具体为：
S2.1：采集多张实际车库中包括车库入口、车库立柱、车库地面等图片数据作为判断车库的样本数据；
S2.2：样本数据分为训练集、测试集和验证集，并按6:2:2的比例划分；
S2.3：经过多轮测试和验证把最优的场景模型预置于车载智能终端。
所述车位信息包括楼层号、区域号、车位号。
所述用户智能终端包括智能手机、平板电脑、穿戴设备。
本发明所述的一种基于图像识别的停车场智能找车系统，包括以下模块：
摄像模块：用于拍摄车辆周围环境的图像，并传输给场景识别模块；
场景模型：采集多张实际车库的图片数据作为训练样本数据，经过多轮训练、测试和验证得到的车库的场景模型；
场景识别：用于将摄像模块拍摄的图像与场景模型进行匹配，识别当前车辆是否处在车库；
车位信息分析：用于根据拍摄的图像使用图像识别算法识别车位信息；
信息存储：用于存储图像及分析出的车位信息，供用户智能终端查询。
所述图像包括视频和图片。
本发明所述的一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的基于图像识别的停车场智能找车方法。
本发明所述的一种计算机设备，包括储存器、处理器及存储在存储器上并可再处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的基于图像识别的停车场智能找车方法。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下优点：
1、利用图像识别与机器深度学习算法的能力，通过不断添加各类样本数据，算法模型不断进行优化，从中挑出最优的算法模型，并把此模型预置在车载智能系统中，在实际场景中能够实时预测车辆周围环境识别是否处于车库环境；
2、利用图像识别技术，分析车辆停入车位过程中及停入后的视频及图片数据，识别出车辆所停的车位信息，方便人们快速便捷地在停车场找到自己的车。
附图说明
图1为本发明的步骤流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
实施例1：
如图1所示，本发明公开了一种基于图像识别的停车场智能找车方法，包括以下步骤：
S1：拍摄车辆周围环境图像，传输给场景识别模块进行实时场景分析；
S2：场景识别模块将图像与场景模型进行匹配，判断车辆如进入车库环境，进入步骤S3，否则，终止本次处理；
S3：启动图像录制及车位信息分析程序；
S4：判断车辆停入车位后，拍摄车位前后左右4张照片；
S5：通过图像识别技术，根据步骤S4拍摄的图片，识别出车位信息；如识别成功，进入步骤S8；否则，进入步骤S6；
S6：分析车辆停入车位前1分钟的视频信息，识别出车位信息；如别成功，进入步骤S8；否则，进入步骤S7；
S7：用户通过智能终端，查看视频信息，通过人工判断停车位信息；
S8：用户通过智能终端，查看车位信息。
步骤S2中所述场景模型的匹配具体为：
S2.1：采集多张实际车库中包括车库入口、车库立柱、车库地面等图片数据作为判断车库的样本数据；
S2.2：样本数据分为训练集、测试集和验证集，并按6:2:2的比例划分；
S2.3：经过多轮测试和验证把最优的场景模型预置于车载智能终端。
所述车位信息包括楼层号、区域号、车位号。
所述用户智能终端包括智能手机、平板电脑、穿戴设备。
实施例2：
本发明公开了一种基于图像识别的停车场智能找车系统，包括以下模块：
摄像模块：用于拍摄车辆周围环境的图像，并传输给场景识别模块；
场景模型：采集多张实际车库的图片数据作为训练样本数据，经过多轮训练、测试和验证得到的车库的场景模型；
场景识别：用于将摄像模块拍摄的图像与场景模型进行匹配，识别当前车辆是否处在车库；
车位信息分析：用于根据拍摄的图像使用图像识别算法识别车位信息；
信息存储：用于存储图像及分析出的车位信息，供用户智能终端查询。
所述图像包括视频和图片。
实施例3：
本发明公开了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的基于图像识别的停车场智能找车方法。
实施例4：
本发明公开了一种计算机设备，包括储存器、处理器及存储在存储器上并可再处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的基于图像识别的停车场智能找车方法。

Claims (8)

1.一种基于图像识别的停车场智能找车方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：拍摄车辆周围环境图像，传输给场景识别模块进行实时场景分析；
S2：场景识别模块将图像与场景模型进行匹配，判断车辆如进入车库环境，进入步骤S3，否则，终止本次处理；
S3：启动图像录制及车位信息分析程序；
S4：判断车辆停入车位后，拍摄车位前后左右4张照片；
S5：通过图像识别技术，根据步骤S4拍摄的图片，识别出车位信息；如识别成功，进入步骤S8；否则，进入步骤S6；
S6：分析车辆停入车位前1分钟的视频信息，识别出车位信息；如识别成功，进入步骤S8；否则，进入步骤S7；
S7：用户通过智能终端，查看视频信息，通过人工判断停车位信息；
S8：用户通过智能终端，查看车位信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的停车场智能找车方法，其特征在于，步骤S2中所述场景模型的匹配具体为：
S2.1：采集多张实际车库中包括车库入口、车库立柱、车库地面等图片数据作为判断车库的样本数据；
S2.2：样本数据分为训练集、测试集和验证集，并按6:2:2的比例划分；
S2.3：经过多轮测试和验证把最优的场景模型预置于车载智能终端。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的停车场智能找车方法，其特征在于，所述车位信息包括楼层号、区域号、车位号。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的停车场智能找车方法，其特征在于，所述用户智能终端包括智能手机、平板电脑、穿戴设备。
5.一种基于图像识别的停车场智能找车系统，其特征在于，包括以下模块：
摄像模块：用于拍摄车辆周围环境的图像，并传输给场景识别模块；
场景模型：采集多张实际车库的图片数据作为训练样本数据，经过多轮训练、测试和验证得到的车库的场景模型；
场景识别：用于将摄像模块拍摄的图像与场景模型进行匹配，识别当前车辆是否处在车库；
车位信息分析：用于根据拍摄的图像使用图像识别算法识别车位信息；
信息存储：用于存储图像及分析出的车位信息，供用户智能终端查询。
6.根据权利要求5所述的一种基于图像识别的停车场智能找车系统，其特征在于，所述图像包括视频和图片。
7.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的基于图像识别的停车场智能找车方法。
8.一种计算机设备，包括储存器、处理器及存储在存储器上并可再处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的基于图像识别的停车场智能找车方法。
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