CN113920482B - 一种车辆违停检测方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及车辆管控技术领域，具体公开了一种车辆违停检测方法，所述方法包括根据城建备案信息确定车辆的停放区域，根据所述停放区域确定检测节点；根据所述检测节点获取车辆通行信息，根据所述车辆通行信息计算所述停放区域的驻车数量；获取所述停放区域车位数量，根据所述车位数量和所述驻车数量确定违停概率；将所述违停概率与预设的概率阈值之间进行比对，当所述违停概率大于预设的概率阈值时，随机获取一线图像，根据所述一线图像生成违停信息。本发明通过智能设备进行车辆违停检测，极大的降低了人力成本，可以配合人工对车辆违停现象进行更加完善、更加全面的检测。

Description

一种车辆违停检测方法和系统

技术领域

本发明涉及车辆管控技术领域，具体是一种车辆违停检测方法和系统。

背景技术

随着生活质量的提高，很多家庭为了提高出行的便捷性，都会购买至少一辆私家车，因此，私家车的数量逐年递增。

但是，停车位的增长速度一定比不上私家车的增长速度，这就使得很多驾驶人会把车停放一些不允许停放的位置处，这些停放的位置有些不会对其它人造成影响，但也有一些会对交通产生影响，比如，将车停在道路上，变相的使得道路变窄，这显然是不合适的，也是管理人员重点管理对象。

可以想到，违停现象在时间和空间上均是动态的过程，人工检测的人力成本极高，如何提供新型的违停检测方式，降低人力成本，是本发明想要解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种车辆违停检测方法和系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种车辆违停检测方法，所述方法包括：

根据城建备案信息确定车辆的停放区域，根据所述停放区域确定检测节点；

根据所述检测节点获取车辆通行信息，根据所述车辆通行信息计算所述停放区域的驻车数量；

获取所述停放区域车位数量，根据所述车位数量和所述驻车数量确定违停概率；

将所述违停概率与预设的概率阈值之间进行比对，当所述违停概率大于预设的概率阈值时，随机获取一线图像，根据所述一线图像生成违停信息。

作为本发明技术方案进一步的限定：所述根据城建备案信息确定车辆的停放区域，根据所述停放区域确定检测节点的步骤包括：

建立与城建信息库的连接通道，读取城建备案信息，根据所述城建备案信息中的区划信息定位园区；其中，所述园区包括工业园区和住宅园区；

对所述园区进行编号，得到园区序号，根据所述园区序号对道路进行编号，得到道路序号；

根据预设的区域半径确定车辆的停放区域，标记所述停放区域中与其它区域连通的道路；

获取标记的道路与所述停放区域的边界之间的交点，根据道路序号生成交点序号，得到含有交点序号检测节点。

作为本发明技术方案进一步的限定：所述根据所述检测节点获取车辆通行信息，根据所述车辆通行信息计算所述停放区域的驻车数量的步骤包括：

实时获取路况图像，对所述路况图像进行轮廓识别，根据轮廓识别结果确定动态车辆；

对动态车辆进行特征识别，根据特征识别结果判断所述动态车辆的前进方向；

根据所述前进方向确定修正符号，根据所述修正符号获取动态车辆的修正数量；

获取所述停放区域中的现有车辆数量，根据所述修正数量和所述现有车辆数量实时计算所述停放区域的驻车数量。

作为本发明技术方案进一步的限定：所述获取所述停放区域车位数量，根据所述车位数量和所述驻车数量确定违停概率的步骤包括：

分别获取所述停放区域中各园区的车位数量和各道路的车位数量；

根据各园区的车位数量和各道路的车位数量计算所述停放区域的总车位数量；

计算所述驻车数量和所述总车位数量的百分比值，并将所述百分比值输入预设的概率函数，得到违停概率。

作为本发明技术方案进一步的限定：所述随机获取一线图像，根据所述一线图像生成违停信息的步骤包括：

根据预设的违停记录随机确定目标区域，获取所述目标区域的序号；

根据所述序号确定所述目标区域的位置，根据所述位置生成运动指令并向检测端发送；

接收检测端获取到的一线图像，根据所述一线图像确定违停车辆；其中，所述一线图像的名称为所述目标区域的序号；

根据所述违停车辆修正所述违停记录，根据所述违停车辆和所述目标区域的序号生成违停信息。

作为本发明技术方案进一步的限定：所述接收检测端获取到的一线图像，根据所述一线图像确定违停车辆的步骤包括：

接收检测端获取到的一线图像，根据所述一线图像的获取时间对所述一线图像进行排序；

依次对排序后的一线图像进行内容识别，标记车辆区域，并确定所述车辆区域的中心点；

计算各一线图像中各中心点的偏移距离，根据所述偏移距离和一线图像的获取时间确定静止车辆；

将所述静止车辆与一线图像中的车位区域进行比对，根据比对结果确定违停车辆。

作为本发明技术方案进一步的限定：所述随机获取一线图像，根据所述一线图像生成违停信息的步骤还包括：

定时对所述停放区域进行全面检测，根据全面检测结果更新所述违停记录；

实时接收用户发送的含有举报位置的举报请求，并根据所述举报位置对所述举报请求进行分类；

计算不同举报位置的举报请求数量，根据所述举报请求数量将所述举报位置转换为目标区域。

本发明技术方案还提供了一种车辆违停检测系统，所述系统包括：

检测节点确定模块，用于根据城建备案信息确定车辆的停放区域，根据所述停放区域确定检测节点；

驻车数量计算模块，用于根据所述检测节点获取车辆通行信息，根据所述车辆通行信息计算所述停放区域的驻车数量；

违停概率确定模块，用于获取所述停放区域车位数量，根据所述车位数量和所述驻车数量确定违停概率；

违停信息生成模块，用于将所述违停概率与预设的概率阈值之间进行比对，当所述违停概率大于预设的概率阈值时，随机获取一线图像，根据所述一线图像生成违停信息。

作为本发明技术方案进一步的限定：所述违停信息生成模块包括：

序号获取单元，用于根据预设的违停记录随机确定目标区域，获取所述目标区域的序号；

指令生成单元，用于根据所述序号确定所述目标区域的位置，根据所述位置生成运动指令并向检测端发送；

图像识别单元，用于接收检测端获取到的一线图像，根据所述一线图像确定违停车辆；其中，所述一线图像的名称为所述目标区域的序号；

处理执行单元，用于根据所述违停车辆修正所述违停记录，根据所述违停车辆和所述目标区域的序号生成违停信息。

作为本发明技术方案进一步的限定：所述图像识别单元包括：

排序子单元，用于接收检测端获取到的一线图像，根据所述一线图像的获取时间对所述一线图像进行排序；

中心点确定子单元，用于依次对排序后的一线图像进行内容识别，标记车辆区域，并确定所述车辆区域的中心点；

距离分析子单元，用于计算各一线图像中各中心点的偏移距离，根据所述偏移距离和一线图像的获取时间确定静止车辆；

比对子单元，用于将所述静止车辆与一线图像中的车位区域进行比对，根据比对结果确定违停车辆。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明根据车辆通行信息计算所述停放区域的驻车数量，根据所述驻车数量确定违停概率，当所述违停概率大于预设的概率阈值时，随机获取一线图像，根据所述一线图像生成违停信息；本发明通过智能设备进行车辆违停检测，极大的降低了人力成本，可以配合人工对车辆违停现象进行更加完善、更加全面的检测。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。

图1示出了车辆违停检测方法的流程框图。

图2示出了车辆违停检测方法的第一子流程框图。

图3示出了车辆违停检测方法的第二子流程框图。

图4示出了车辆违停检测方法的第三子流程框图。

图5示出了车辆违停检测方法的第四子流程框图。

图6示出了车辆违停检测方法的第五子流程框图。

图7示出了车辆违停检测方法的第六子流程框图。

图8示出了车辆违停检测系统的组成结构框图。

图9示出了车辆违停检测系统中违停信息生成模块的组成结构框图。

图10示出了违停信息生成模块中图像识别单元的组成结构框图。

具体实施方式

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。

实施例1

图1示出了车辆违停检测方法的流程框图，本发明实施例中，一种车辆违停检测方法，所述方法包括：

步骤S100：根据城建备案信息确定车辆的停放区域，根据所述停放区域确定检测节点；

本发明技术方案面对的是区域，至于区域的大小不做限定，具体的区域划分可以借鉴供电区域的划分，这些区域的情况在城建备案信息中都有涉及，只要具备权限，获取过程非常容易；一般情况下，上述停放区域的范围就是东西三至四个街道，南北三至四个街道组成的封闭区域。

步骤S200：根据所述检测节点获取车辆通行信息，根据所述车辆通行信息计算所述停放区域的驻车数量；

步骤S200是本发明的核心步骤，在进行车辆违停检测过程之前，计算所述停放区域内的驻车数量，如果所述停放区域内的车辆数量过多，就可以认为在这一区域内存在违停现象，然后进一步进行检测；相反的，如果驻车数量很少，那么就不需要对该停放区域进行违停检测。

步骤S300：获取所述停放区域车位数量，根据所述车位数量和所述驻车数量确定违停概率；

步骤S400：将所述违停概率与预设的概率阈值之间进行比对，当所述违停概率大于预设的概率阈值时，随机获取一线图像，根据所述一线图像生成违停信息；

步骤S300至步骤S400提供了一种根据驻车数量对停放区域进行违停检测的具体方案，通过驻车数量与车位数量确定一个违停概率，如果所述违停概率过高，就需要进行进一步的检测，进一步检测需要借助检测端，用于获取一线图像；检测端可以是固定式的图像获取设备，也可以是具体图像获取功能的无人机，具体不做限定。

图2示出了车辆违停检测方法的第一子流程框图，所述根据城建备案信息确定车辆的停放区域，根据所述停放区域确定检测节点的步骤包括步骤S101至步骤S104：

步骤S101：建立与城建信息库的连接通道，读取城建备案信息，根据所述城建备案信息中的区划信息定位园区；其中，所述园区包括工业园区和住宅园区；

步骤S102：对所述园区进行编号，得到园区序号，根据所述园区序号对道路进行编号，得到道路序号；

步骤S103：根据预设的区域半径确定车辆的停放区域，标记所述停放区域中与其它区域连通的道路；

步骤S104：获取标记的道路与所述停放区域的边界之间的交点，根据道路序号生成交点序号，得到含有交点序号检测节点。

上述内容对停放区域中的各个子区域进行了细化，将所述停放区域区分为园区和道路，这两者都是可以设置停车位的区域，容易想到，停放区域的边界与道路之间是存在交叉点的，这些交叉点一般是各个岔路口，在确定检测节点之后，需要对所述检测节点进行编号。

图3示出了车辆违停检测方法的第二子流程框图，所述根据所述检测节点获取车辆通行信息，根据所述车辆通行信息计算所述停放区域的驻车数量的步骤包括步骤S201至步骤S204：

步骤S201：实时获取路况图像，对所述路况图像进行轮廓识别，根据轮廓识别结果确定动态车辆；

步骤S202：对动态车辆进行特征识别，根据特征识别结果判断所述动态车辆的前进方向；

步骤S203：根据所述前进方向确定修正符号，根据所述修正符号获取动态车辆的修正数量；

步骤S204：获取所述停放区域中的现有车辆数量，根据所述修正数量和所述现有车辆数量实时计算所述停放区域的驻车数量。

根据步骤S101至步骤S104确定的检测节点，可以获取相对于所述停放区域的进出车辆，也就是上述的修正数量，修正数量只能够反映一段时间内的车辆变化信息，想要计算驻车数量，还需要获取现有车辆数量。可以想到，现有车辆数量仅需要获取一次即可。

图4示出了车辆违停检测方法的第三子流程框图，所述获取所述停放区域车位数量，根据所述车位数量和所述驻车数量确定违停概率的步骤包括步骤S301至步骤S303：

步骤S301：分别获取所述停放区域中各园区的车位数量和各道路的车位数量；

步骤S302：根据各园区的车位数量和各道路的车位数量计算所述停放区域的总车位数量；

步骤S303：计算所述驻车数量和所述总车位数量的百分比值，并将所述百分比值输入预设的概率函数，得到违停概率。

上述内容的目的是根据驻车数量确定违停概率，如果一个区域的停车位很多，那么该区域的违停现象几乎是不存在的，违停现象只会发生在一个区域内的停车位都被占用并且车主又不想到远处停车的情况下，因此，确定违停概率还需要计算区域内的车位数量，车位数量的计算过程借助城建备案信息即可轻易完成。

图5示出了车辆违停检测方法的第四子流程框图，所述随机获取一线图像，根据所述一线图像生成违停信息的步骤包括步骤S401至步骤S404：

步骤S401：根据预设的违停记录随机确定目标区域，获取所述目标区域的序号；

步骤S402：根据所述序号确定所述目标区域的位置，根据所述位置生成运动指令并向检测端发送；

步骤S403：接收检测端获取到的一线图像，根据所述一线图像确定违停车辆；其中，所述一线图像的名称为所述目标区域的序号；

步骤S404：根据所述违停车辆修正所述违停记录，根据所述违停车辆和所述目标区域的序号生成违停信息。

当一个区域内存在违停现象时，则需要进行进一步的检测，确定后续的处理措施，进一步检测的方式是通过图像进行检测的，图像获取过程由检测端完成，可以想到，检测端的数量有限，并且违停检测的目的更多是警示，而不是惩罚，因此，选取一些“重点”区域进行进一步检测即可；所述“重点区域”就是一些容易发生违停现象的区域，大多数情况下，它们都是道路，不是园区。

图6示出了车辆违停检测方法的第五子流程框图，所述接收检测端获取到的一线图像，根据所述一线图像确定违停车辆的步骤包括步骤S4031至步骤S4034：

步骤S4031：接收检测端获取到的一线图像，根据所述一线图像的获取时间对所述一线图像进行排序；

步骤S4032：依次对排序后的一线图像进行内容识别，标记车辆区域，并确定所述车辆区域的中心点；

步骤S4033：计算各一线图像中各中心点的偏移距离，根据所述偏移距离和一线图像的获取时间确定静止车辆；

步骤S4034：将所述静止车辆与一线图像中的车位区域进行比对，根据比对结果确定违停车辆。

步骤S4031至步骤S4034提供了一种具体的根据一线图像确定违停车辆的技术方案，违停车辆的前提是静止车辆，暂时的停车并不能算违停，只有长时间停车的车辆，才有可能被认定为违停车辆；至于是否为违停，则需要将它与车位区域进行比对，如果该车辆大部分在车位区域，就可以认为它是合格的。我们想要检测的是明显占用道路，影响交通的静止车辆。

图7示出了车辆违停检测方法的第六子流程框图，所述随机获取一线图像，根据所述一线图像生成违停信息的步骤还包括步骤S405至步骤S407：

步骤S405：定时对所述停放区域进行全面检测，根据全面检测结果更新所述违停记录；

步骤S406：实时接收用户发送的含有举报位置的举报请求，并根据所述举报位置对所述举报请求进行分类；

步骤S407：计算不同举报位置的举报请求数量，根据所述举报请求数量将所述举报位置转换为目标区域。

步骤S405至步骤S407是对步骤S401的补充，目标区域是违停现象较多的区域，这一区域肯定不是静态的，有很多目标区域在经过一次处理后，就会变的越来越好，而一些原本不是目标区域的区域，因为某些人的错误示范，很有可能变成目标区域，因此，步骤S405至步骤S407使得目标区域变成了动态区域。

实施例2

图8示出了车辆违停检测系统的组成结构框图，本发明实施例中，一种车辆违停检测系统，所述系统10包括：

检测节点确定模块11，用于根据城建备案信息确定车辆的停放区域，根据所述停放区域确定检测节点；

驻车数量计算模块12，用于根据所述检测节点获取车辆通行信息，根据所述车辆通行信息计算所述停放区域的驻车数量；

违停概率确定模块13，用于获取所述停放区域车位数量，根据所述车位数量和所述驻车数量确定违停概率；

违停信息生成模块14，用于将所述违停概率与预设的概率阈值之间进行比对，当所述违停概率大于预设的概率阈值时，随机获取一线图像，根据所述一线图像生成违停信息。

图9示出了车辆违停检测系统中违停信息生成模块的组成结构框图，所述违停信息生成模块14包括：

序号获取单元141，用于根据预设的违停记录随机确定目标区域，获取所述目标区域的序号；

指令生成单元142，用于根据所述序号确定所述目标区域的位置，根据所述位置生成运动指令并向检测端发送；

图像识别单元143，用于接收检测端获取到的一线图像，根据所述一线图像确定违停车辆；其中，所述一线图像的名称为所述目标区域的序号；

处理执行单元144，用于根据所述违停车辆修正所述违停记录，根据所述违停车辆和所述目标区域的序号生成违停信息。

图10示出了违停信息生成模块中图像识别单元的组成结构框图，所述图像识别单元143包括：

排序子单元1431，用于接收检测端获取到的一线图像，根据所述一线图像的获取时间对所述一线图像进行排序；

中心点确定子单元1432，用于依次对排序后的一线图像进行内容识别，标记车辆区域，并确定所述车辆区域的中心点；

距离分析子单元1433，用于计算各一线图像中各中心点的偏移距离，根据所述偏移距离和一线图像的获取时间确定静止车辆；

比对子单元1434，用于将所述静止车辆与一线图像中的车位区域进行比对，根据比对结果确定违停车辆。

上述车辆违停检测方法所能实现的功能均由计算机设备完成，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述车辆违停检测方法的功能。

处理器从存储器中逐条取出指令、分析指令，然后根据指令要求完成相应操作，产生一系列控制命令，使计算机各部分自动、连续并协调动作，成为一个有机的整体，实现程序的输入、数据的输入以及运算并输出结果，这一过程中产生的算术运算或逻辑运算均由运算器完成；所述存储器包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM），所述只读存储器用于存储计算机程序，所述存储器外部设有保护装置。

示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。

本领域技术人员可以理解，上述服务设备的描述仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比上述描述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器可以是中央处理单元（Central Processing Unit，CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 （Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现成可编程门阵列 （Field-Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，上述处理器是上述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个用户终端的各个部分。

上述存储器可用于存储计算机程序和/或模块，上述处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现上述终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等）等；存储数据区可存储根据泊位状态显示系统的使用所创建的数据（比如不同产品种类对应的产品信息采集模板、不同产品提供方需要发布的产品信息等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card， SMC），安全数字（Secure Digital， SD）卡，闪存卡（Flash Card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例系统中的全部或部分模块/单元，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于计算机可读介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个系统实施例的功能。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (6)

1.一种车辆违停检测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据城建备案信息确定车辆的停放区域，根据所述停放区域确定检测节点；

根据所述检测节点获取车辆通行信息，根据所述车辆通行信息计算所述停放区域的驻车数量；

获取所述停放区域车位数量，根据所述车位数量和所述驻车数量确定违停概率；

将所述违停概率与预设的概率阈值之间进行比对，当所述违停概率大于预设的概率阈值时，随机获取一线图像，根据所述一线图像生成违停信息；

所述随机获取一线图像，根据所述一线图像生成违停信息的步骤包括：

根据预设的违停记录随机确定目标区域，获取所述目标区域的序号；

根据所述序号确定所述目标区域的位置，根据所述位置生成运动指令并向检测端发送；

接收检测端获取到的一线图像，根据所述一线图像确定违停车辆；其中，所述一线图像的名称为所述目标区域的序号；

根据所述违停车辆修正所述违停记录，根据所述违停车辆和所述目标区域的序号生成违停信息；

所述接收检测端获取到的一线图像，根据所述一线图像确定违停车辆的步骤包括：

接收检测端获取到的一线图像，根据所述一线图像的获取时间对所述一线图像进行排序；

依次对排序后的一线图像进行内容识别，标记车辆区域，并确定所述车辆区域的中心点；

计算各一线图像中各中心点的偏移距离，根据所述偏移距离和一线图像的获取时间确定静止车辆；

将所述静止车辆与一线图像中的车位区域进行比对，根据比对结果确定违停车辆。

2.根据权利要求1所述的车辆违停检测方法，其特征在于，所述根据城建备案信息确定车辆的停放区域，根据所述停放区域确定检测节点的步骤包括：

建立与城建信息库的连接通道，读取城建备案信息，根据所述城建备案信息中的区划信息定位园区；其中，所述园区包括工业园区和住宅园区；

对所述园区进行编号，得到园区序号，根据所述园区序号对道路进行编号，得到道路序号；

根据预设的区域半径确定车辆的停放区域，标记所述停放区域中与其它区域连通的道路；

获取标记的道路与所述停放区域的边界之间的交点，根据道路序号生成交点序号，得到含有交点序号检测节点。

3.根据权利要求1所述的车辆违停检测方法，其特征在于，所述根据所述检测节点获取车辆通行信息，根据所述车辆通行信息计算所述停放区域的驻车数量的步骤包括：

实时获取路况图像，对所述路况图像进行轮廓识别，根据轮廓识别结果确定动态车辆；

对动态车辆进行特征识别，根据特征识别结果判断所述动态车辆的前进方向；

根据所述前进方向确定修正符号，根据所述修正符号获取动态车辆的修正数量；

获取所述停放区域中的现有车辆数量，根据所述修正数量和所述现有车辆数量实时计算所述停放区域的驻车数量。

4.根据权利要求2所述的车辆违停检测方法，其特征在于，所述获取所述停放区域车位数量，根据所述车位数量和所述驻车数量确定违停概率的步骤包括：

分别获取所述停放区域中各园区的车位数量和各道路的车位数量；

根据各园区的车位数量和各道路的车位数量计算所述停放区域的总车位数量；

计算所述驻车数量和所述总车位数量的百分比值，并将所述百分比值输入预设的概率函数，得到违停概率。

5.根据权利要求1所述的车辆违停检测方法，其特征在于，所述随机获取一线图像，根据所述一线图像生成违停信息的步骤还包括：

定时对所述停放区域进行全面检测，根据全面检测结果更新所述违停记录；

实时接收用户发送的含有举报位置的举报请求，并根据所述举报位置对所述举报请求进行分类；

计算不同举报位置的举报请求数量，根据所述举报请求数量将所述举报位置转换为目标区域。

6.一种车辆违停检测系统，其特征在于，所述系统包括：

检测节点确定模块，用于根据城建备案信息确定车辆的停放区域，根据所述停放区域确定检测节点；

驻车数量计算模块，用于根据所述检测节点获取车辆通行信息，根据所述车辆通行信息计算所述停放区域的驻车数量；

违停概率确定模块，用于获取所述停放区域车位数量，根据所述车位数量和所述驻车数量确定违停概率；

违停信息生成模块，用于将所述违停概率与预设的概率阈值之间进行比对，当所述违停概率大于预设的概率阈值时，随机获取一线图像，根据所述一线图像生成违停信息；

所述违停信息生成模块包括：

序号获取单元，用于根据预设的违停记录随机确定目标区域，获取所述目标区域的序号；

指令生成单元，用于根据所述序号确定所述目标区域的位置，根据所述位置生成运动指令并向检测端发送；

图像识别单元，用于接收检测端获取到的一线图像，根据所述一线图像确定违停车辆；其中，所述一线图像的名称为所述目标区域的序号；

处理执行单元，用于根据所述违停车辆修正所述违停记录，根据所述违停车辆和所述目标区域的序号生成违停信息；

所述图像识别单元包括：

排序子单元，用于接收检测端获取到的一线图像，根据所述一线图像的获取时间对所述一线图像进行排序；

中心点确定子单元，用于依次对排序后的一线图像进行内容识别，标记车辆区域，并确定所述车辆区域的中心点；

距离分析子单元，用于计算各一线图像中各中心点的偏移距离，根据所述偏移距离和一线图像的获取时间确定静止车辆；

比对子单元，用于将所述静止车辆与一线图像中的车位区域进行比对，根据比对结果确定违停车辆。

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