CN113989715A - 车辆违停检测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种车辆违停检测方法、装置、电子设备及存储介质，该检测方法包括：获取目标场所的监控视频；目标场所中设置有车辆禁停区域；对监控视频进行车辆跟踪检测，确定在车辆禁停区域内进行停放的目标车辆；根据车辆禁停区域的禁停信息，判断目标车辆是否违规停放。本公开实施例中，可以提高车辆违停检测的精准度。

Description

车辆违停检测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术领域，具体而言，涉及一种车辆违停检测方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着经济社会的发展，机动车保有量迅速增长，停车不规范现象日益严重，为了规范停车秩序，目前传统的监管措施是采用通过摄像头拍摄监控视频来进行检测违停行为的手段，但是此种方式仅仅是根据禁停区域是否停放车辆，而确定当前停放车辆是否违规，进而导致检测结果存在误差。

发明内容

本公开实施例至少提供一种车辆违停检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种车辆违停检测方法，包括：

获取目标场所的监控视频；所述目标场所中设置有车辆禁停区域；

对所述监控视频进行车辆跟踪检测，确定在所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆；

根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放。

本公开实施例中，在确定所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆，根据所述车辆禁停区域的禁停信息，进一步判断所述目标车辆是否违规停放。如此，通过对进入禁停区域的目标车辆的跟踪检测，具体地将车辆信息和禁停区域的禁停信息进行比对，再判断当前车辆是否违规停放，进而可以提高车辆违停判别的精准度。

根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述对所述监控视频进行车辆跟踪检测，确定在所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆，包括：

对所述监控视频进行车辆跟踪检测，在检测到存在车辆的车身与所述车辆禁停区域存在交集，且所述交集的面积大于预设阈值的情况下，将存在的所述车辆作为在所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆。

本公开实施例中，由于对车辆驶入禁停区域的面积做了限定，可以避免一些未完全驶入禁停区域的车辆被误判成违停车辆，进而提高了检测的准确率。

根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述禁停信息包括禁停时长，所述根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放，包括：

判断所述目标车辆在所述车辆禁停区域内的停放时长是否超过所述禁停时长，并在所述目标车辆在所述车辆禁停区域内的停放时长超过所述禁停时长的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

本公开实施例，根据目标车辆在所述车辆禁停区域内的停放时长是否超过所述禁停时长来判断目标车辆是否违规停放，可以避免将路过禁停区域的车辆或者暂时进入禁停区域的车辆进行误判，进而提高了检测的准确率。

根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述判断所述目标车辆在所述车辆禁停区域内的停放时长是否超过所述禁停时长，包括：

在检测到所述目标车辆停放在所述禁停区域的情况下开始计时；

在计时时间未达到所述禁停时长的过程中，持续跟踪检测所述目标车辆是否驶出所述禁停区域；

在所述目标车辆未驶出所述禁停区域的情况下，确定所述目标车辆在所述车辆禁停区域内停放时长超过所述禁停时长。

根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

若在所述计时时间未达到所述禁停时长的过程中，所述目标车辆驶出所述禁停区域，将所述计时时间清零。

本公开实施例中，可以避免一些驶入禁停区域但未超过允许停放时长的车辆被误判成违规车辆。

根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述禁停信息包括禁停时段；所述根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放，包括：

在所述目标车辆停放时间在所述禁停时段内的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

本公开实施例中，通过对车辆停放时段是否在禁停时段的设定，让违停行为的判定更加精准、灵活，避免了车辆停放在一些有禁停时段的场所产生的误判，进而提高了检测的准确率。

根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放，包括：

根据所述目标车辆的车辆相关信息及所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放。

根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述车辆相关信息包括车辆类型；所述禁停信息包括禁停车辆类型；

所述根据跟踪检测到的所述目标车辆的车辆相关信息和所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放，包括：

在所述目标车辆的车辆类型属于禁停车辆类型的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

本公开实施例中，通过对车辆类型是否在禁停车辆类型范围内的设定，让违停行为的判定更加精准、灵活，避免了一些车辆在进入有车型限制的场所产生的误判，进而提高了检测的准确率。

根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述车辆相关信息包括车辆号牌类型；所述禁停信息包括禁停车辆号牌类型；所述根据所述目标车辆的车辆相关信息和所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放，包括：

在所述目标车辆的车辆号牌类型属于所述禁停车辆号牌类型的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

本公开实施例中，通过对车辆号牌类型是否在禁停号牌类型范围内的设定，让违停行为的判定更加精准、灵活，避免了一些号牌的车辆在进入有号牌限制的场所产生的误判，提高了检测的准确率。

根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放之后，所述方法还包括：

在确定所述目标车辆违规停放的情况下，获取所述目标车辆的号牌信息；并输出包括所述号牌信息的相应的告警信息。

本公开实施例中，通过判定违停车辆并自动向监测方输出相应的告警信息，提高了违停监管的效率，节省了监测方通过监控视频人工识别违停车辆号牌的时间。

根据第一方面，在一种可能的实施方式中，在所述输出包括所述号牌信息的相应的告警信息之前，所述方法还包括：

判断所述目标车辆是否为同一时间段内的首次违规停放车辆；

在所述目标车辆为所述同一时间段内首次违规停放车辆的情况下，输出包括所述号牌信息的相应的告警信息。

本公开实施例中，可以避免对同一违规车辆重复输出告警信息的情况发生，可以在提示监测方的同时提高用户体验。

根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述对所述监控视频进行车辆跟踪检测，包括：

对所述监控视频进行解码以获得图像帧；

根据车辆跟踪检测模型对所述图像帧进行跟踪检测。

第二方面，本公开实施例提供了一种车辆违停的检测装置，包括：

获取模块，用于获取目标场所的监控视频；所述目标场所中设置有车辆禁停区域；

检测模块，用于对所述监控视频进行车辆跟踪检测，确定在所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆；

判断模块，用于根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放。

根据第二方面，在一种可能的实施方式中，检测模块具体用于：

对所述监控视频进行车辆跟踪检测，在检测到存在车辆的车身与所述车辆禁停区域存在交集，且所述交集的面积大于预设阈值的情况下，将存在的所述车辆作为在所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆。

根据第二方面，在一种可能的实施方式中，判断模块具体用于：

在所述目标车辆在所述车辆禁停区域内的停放时长超过所述禁停时长的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

根据第二方面，在一种可能的实施方式中，判断模块具体用于：

在检测到所述目标车辆停放在所述禁停区域的情况下开始计时；

在计时时间未达到所述禁停时长的过程中，持续跟踪检测所述目标车辆是否驶出所述禁停区域；

在所述目标车辆未驶出所述禁停区域的情况下，确定所述目标车辆在所述车辆禁停区域内停放时长超过所述禁停时长。

根据第二方面，在一种可能的实施方式中，判断模块具体用于：

若在所述计时时间未达到所述禁停时长的过程中，所述目标车辆驶出所述禁停区域，所述计时时间清零。

根据第二方面，在一种可能的实施方式中，所述禁停信息包括禁停时段；判断模块具体用于：

在所述目标车辆的停放时间在所述禁停时段内的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

根据第二方面，在一种可能的实施方式中，判断模块具体用于：

根据所述目标车辆的车辆相关信息及所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放。

根据第二方面，在一种可能的实施方式中，所述车辆相关信息包括车辆类型；所述禁停信息包括禁停车辆类型；判断模块具体用于：

在所述目标车辆的车辆类型属于禁停车辆类型的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

根据第二方面，在一种可能的实施方式中，所述车辆相关信息包括车辆号牌类型，所述禁停信息包括禁停车辆号牌类型；判断模块具体用于：

在所述目标车辆的车辆号牌类型属于所述禁停车辆号牌类型的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

根据第二方面，在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

输出模块，用于在确定所述目标车辆违规停放的情况下，获取所述目标车辆的号牌信息，并输出包括所述号牌信息的相应的告警信息。

根据第二方面，在一种可能的实施方式中，输出模块具体用于：

判断所述目标车辆是否为同一时间段内的首次违规停放车辆；

在所述目标车辆为所述同一时间段内首次违规停放车辆的情况下，输出包括所述号牌信息的相应的告警信息。

根据第二方面，在一种可能的实施方式中，所述检测模块具体用于：

对所述监控视频进行解码以获得图像帧；

根据车辆跟踪检测模型对所述图像帧进行跟踪检测。

第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如第一方面所述的车辆违停检测方法。

第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如第一方面所述的车辆违停检测方法。

为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本公开实施例所提供的一种车辆违停检测方法的流程图；

图2示出了本公开实施例所提供的一种目标场所的街道示意图；

图3示出了本公开实施例所提供的一种车辆驶入禁停区域的示意图；

图4示出了本公开实施例所提供的一种判断目标车辆是否超过禁停时长的方法流程图；

图5示出了本公开实施例所提供的另一种车辆违停检测方法的流程图；

图6示出了本公开实施例所提供的一种对车辆进行跟踪检测的方法流程图；

图7示出了本公开实施例所提供的一种车辆违停检测装置的结构示意图；

图8示出了本公开实施例所提供的另一种车辆违停检测装置的结构示意图；

图9示出了本公开实施例所提供的一种电子设备的示意图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

本文中术语“和/或”，仅仅是描述一种关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。

随着经济社会的发展，机动车保有量迅速增长，停车难、交通拥堵等问题已经成为城市发展的一大难题。停车位规划不足，叠加停车不规范，街边随意停放、禁停路段肆意停放、人行道上乱停放等停车乱象，使得交通问题越发严重。为了规范停车秩序，切实解决车辆乱停无序等问题，监管部门需投入大量人力进行停车秩序管理及违规停车执法，不仅人力成本高，且需要增加物力与财力成本，同时工作效率低。

经研究发现，目前，为了减少人力执法的成本，可以在需要检测是否存在车辆违规停放的目标场所(比如特定街道)安装摄像头，并通过摄像头所拍摄的视频对目标场所的违规停放车辆进行检测分析。然而，现有的检测方法仅仅是根据禁停区域是否停放车辆，而确定当前停放车辆是否违规，进而导致检测结果存在误差。比如若当前禁停区域仅仅是禁止大客车停放，而若当前停放的是小轿车时则没有违规，但是基于现有的检测方法则会判断当前停放的小轿车违规停放，进而导致计算机视觉的车辆违停检测未能取得良好的实用效果。

基于上述研究，本公开提供了一种车辆违停检测方法，首先获取目标场所的监控视频，所述目标场所中设置有车辆禁停区域，然后对所述监控视频进行车辆跟踪检测，确定在所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆，再根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放。如此，通过对进入禁停区域的目标车辆的跟踪检测，具体地将车辆信息和禁停区域的禁停信息进行比对，再判断当前车辆是否违规停放，进而提高了车辆违停判别的精准度。

为便于对本实施例进行理解，首先对本公开实施例所公开的一种车辆违停检测方法进行详细介绍，本公开实施例所提供的车辆违停检测方法的执行主体一般为具有一定计算能力的电子设备，该电子设备例如包括：终端设备或服务器或其它处理设备，终端设备可以为移动设备、用户终端、终端、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云存储、大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。在一些可能的实现方式中，该车辆违停检测方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。

参见图1所示，为本公开实施例所提供的一种车辆违停检测方法的流程示意图，其中，该方法可以应用于上述电子设备中，或应用于本地或云端的服务器中。图1所示的车辆违停检测方法包括以下S101～S103：

S101，获取目标场所的监控视频；所述目标场所中设置有车辆禁停区域。

示例地，目标场所是指城市道路中某一路段或者某一区域，该场所设置有至少一个摄像头，通过摄像头可以对该场所进行监控，维护该场所的交通秩序。

其中，车辆禁停区域是按照交通法规禁止机动车辆停放的某些特定的区域。

示例性地，参见图2所示，为某一目标场所的街道示意图，该目标场所中存在机动车辆允许停放区域和禁停区域，监管部门可以通过该场所设有的监控摄像头对驶入禁停区域的车辆进行监测，记录并惩治违停行为。

S102，对所述监控视频进行车辆跟踪检测，确定在所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆。

具体的，利用机动车检测跟踪模型，对驶入车辆禁停区域的车辆进行跟踪检测，当驶入车辆满足一定预设条件的情况下，判断该车辆为目标车辆。

示例性地，车辆检测跟踪模型是经过预先训练而形成的神经网络模型，其本身具有检测功能，能够对目标车辆进行检测。

在一些实施方式中，在检测到所述目标车辆的车身与所述车辆禁停区域存在交集，且所述交集的面积大于预设阈值的情况下，将存在的所述车辆作为在所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆。

示例性地，参见图3所示，当目标车辆的车身与禁停区域的交集面积超过预设阈值时，判断该目标车辆为在所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆。如此，可以避免一些未完全驶入禁停区域的车辆被误判成违停车辆。

本实施方式中，预设阈值可以是车身的50％，也即，当车身与禁停区域的交集面积超过车身的50％时，确定该目标车辆停放于禁停区域。其他实施方式中，预设阈值还可以是其他数值，比如车身与禁停区域的交集超过车身的60％或者70％，在此不做限定。

在一些实施方式中，还可以设置ROI(region of interest)，其中，ROI指感兴趣区域，在图像处理领域，ROI是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点，圈定该区域以便进行进一步处理。使用ROI圈定想读的目标，可以减少处理时间，增加精度。

需要说明的是，本公开实施例中，ROI可以仅包括车辆进行区域；但在其他实施方式中，ROI也可以整个图像帧区域，在此不做限定。

S103，根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放。

示例性地，所述禁停信息包括禁停时长，在一些实施实施方式中，可以判断所述目标车辆在所述车辆禁停区域内的停放时长是否超过所述禁停时长，并在所述目标车辆在所述车辆禁停区域内的停放时长超过所述禁停时长的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

其中，禁停时长是预先设置好的停放时长阈值，当目标车辆在车辆禁停区域内的停放时间超过停放时长阈值时，确定所述目标车辆违规停放，当目标车辆在车辆禁停区域内的停放时间未超过停放时长阈值时驶出禁停区域则确定目标车辆未发生违规停放。如此，可以避免将路过禁停区域的车辆或者暂时进入禁停区域的车辆进行误判，进而提高了检测的准确率。

参见图4所示，在判断所述目标车辆在所述车辆禁停区域内的停放时长是否超过所述禁停时长时，可以包括以下S1031～S1034：

S1031，在检测到所述目标车辆停放在所述禁停区域的情况下开始计时。

S1032，在计时时间未达到所述禁停时长的过程中，持续跟踪检测所述目标车辆是否驶出所述禁停区域；若是，则执行步骤S1034；若否，则执行步骤S1033。

S1033，确定所述目标车辆在所述车辆禁停区域内停放时长超过所述禁停时长。

S1034，将所述计时时间清零。

示例性地，请再次参阅图3，当车辆的车身与车辆禁停区域重叠面积超过预设阈值时，视为目标车辆停放于禁停区域，这时开始计时。

可以理解，在计时时间未达到所述禁停时长的过程中，若目标车辆离开，则该目标车辆并未违规停放，需要执行步骤S1034，将计时时间清零，如果目标车辆再次回到该车辆禁停区域，则需要执行步骤S1031，重新开始计时；若目标车辆在计时时间达到所述禁停时长的过程中，没有离开，则需要执行步骤S1033，确定目标车辆在所述车辆禁停区域内停放时长超过所述禁停时长。如此，可以避免一些驶入车辆禁停区域但未超过允许停放时长的车辆被误判成违规车辆。

在一些实施方式中，禁停信息包括禁停时段；所述根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放，包括：在所述目标车辆停放时间在所述禁停时段内的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

示例性地，一些场所并非是24小时都禁止停放车辆，而是有禁停时段的限制，例如城市道路中很多的小区周边，7：00-19：00禁止停车，19：00-7：00允许停车。假如在7：00-19：00的时间段有目标车辆停放，那么就判定该目标车辆是违规停放车辆。如此，通过对车辆停放时段是否在禁停时段的设定，让违停行为的判定更加精准、灵活，避免了车辆停放在一些有禁停时段的场所产生的误判，提高了检测的精确度。

在一些实施方式中，所述根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放，包括：根据所述目标车辆的车辆相关信息及所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放。

其中，所述目标车辆的车辆相关信息包括但不限于：车辆的类型、车辆号牌种类、车牌号码等。当目标车辆的属性信息在禁停区域规定的属性范围内时，确定该车辆违停。

在一些实施方式中，车辆相关信息包括车辆类型，禁停信息包括禁停车辆类型。所述根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放，包括：在所述目标车辆的车辆类型属于禁停车辆类型的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

其中，车辆类型包括但不限于：小型车、卡车、大货车、大型客车等等，在此不做限定。

示例性地，一些场所并非限制所有的车型停放，有些场所是禁止大型车停放，允许小型车停放，有些场所是只允许大型货车停放，而禁止其他车型停放，还有些场所只针对公交车大客气开放，禁止其他车型停放。比如在一个只允许小型车停放的场所，如果有大货车或者大型客车驶入并停放，则确定该车辆违规停放。如此，通过对车辆类型是否在禁停车辆类型范围内的设定，让违停行为的判定更加精准、灵活，避免了一些车辆在进入有车型限制的场所产生的误判，进而提高了检测的精确度。

在一些实施方式中，车辆相关信息包括车辆号牌类型，禁停信息包括禁停车辆号牌类型；所述根据所述目标车辆的车辆相关信息和所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放，包括：在所述目标车辆的车辆号牌类型属于所述禁停车辆号牌类型的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

其中，车辆号牌类型包括但不限于：大型汽车号牌、挂车号牌、大型新能源汽车号牌、小型汽车号牌,、小型新能源汽车号牌,、使馆汽车号牌、领馆汽车号牌、教练车号牌、警车汽车号牌、消防救援车辆、武警车牌、军用车牌等，在此不做限定。

可以理解，一些场所并非限制所有的车辆号牌停放，有的场所限制民用车号牌停放，而警车号牌、消防车号牌、救护车号牌可以停放。比如在一些部队场所只允许停放军车，如果有其他类型号牌的车辆驶入并停放，则确定该车辆违规停放。如此，通过对车辆号牌类型是否在禁停号牌类型范围内的设定，让违停行为的判定更加精准、灵活，避免了一些号牌的车辆在进入有号牌限制的场所产生的误判，提高了检测的精确度。

本公开实施例，通过获取目标场所的监控视频，所述目标场所中设置有车辆禁停区域，然后对所述监控视频进行车辆跟踪检测，确定在所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆，再根据车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放。如此，通过对视频源的检测规则的设置，包括车辆类型、车辆号牌、违停时长、禁停时段等检测模型的设置，让车辆违停检测方法更加灵活、更加全面，提高了车辆违停判别的精准度，并让车辆属性识别更丰富。

参见图5所示，为本公开提供的第二种车辆违停检测方法的流程图，与图1中的方法不同的是，该车辆违停检测方法还包括以下S104～S106：

S104，在目标车辆违规停放的情况下，获取所述目标车辆的号牌信息。

具体的，当判断目标车辆违规停放的情况下，利用车辆号牌检测模型，获取目标车辆的号牌信息。其中，号牌信息包括号牌的具体文字、数字、字母以及号牌的种类、颜色。

S105，判断目标车辆是否为同一时间段内的首次违规停放车辆。

可以理解，此步骤是判断是否有同一事件告警未处置的情况，也即，当某个车辆在同一场所同一时间段因违停产生告警的情况下，将不再重复判定该车辆违停。

S106，在所述目标车辆为所述同一时间段内首次违规停放车辆的情况下，输出包括所述号牌信息的相应的告警信息。

示例地，告警信息中除了号牌信息，还可以包括但不限于：违停开始时间、结束时间、发生地点、告警图片及检测框等信息，在此不做限定。

可以理解，当监控视频中存在违规车辆的情况下，监测方可以收到该车辆违停的告警信息，通过获取的违停车辆的号牌信息，可以对该违停车辆进行追溯并予以处罚。

示例性地，告警信息的形式可以是但不限于：文字、图片、语音等，在此不做限定。比如，输出信息可以是“京AXXXXX于9：00驶入XX街道XX马路，10：00离开，违规停车1小时”，并附有该车辆违停时的监控图像和提示语音。

本公开实施例中，通过判定违停车辆并自动向监测方输出相应的告警信息，提高了违停监管的效率，节省了监测方通过监控视频人工识别违停车辆号牌的时间。

在一些实施方式中，针对上述S102，在对所述监控视频进行车辆跟踪检测时，如图6所示，可以包括以下S1021～S1022：

S1021，对所述监控视频进行解码以获得图像帧。

S1022，根据车辆跟踪检测模型对所述图像帧进行跟踪检测。

可以理解，为了利用车辆跟踪检测模型进行检测，获取车辆和车牌的相关信息，需要将监控视频进行解码，从而得到视频最小的单元—图像帧，然后利用车辆跟踪检测模型对解码得到的图像帧进行跟踪监测，获取相关的车辆属性信息，从而输出告警信息。

需要说明的是，一般的视频中每秒钟通常有很多帧，比如每秒钟有24帧，如果电子设备(如服务器)对每一图像帧都进行检测，则计算量过大，会导致服务器过载，因此，在一些实施方式中，可以间隔预设时间或者每间隔预设数量的图像帧对所视频进行抽帧处理，如此可以缓解服务器的压力的同时提高处理效率。

本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。

基于同一技术构思，本公开实施例中还提供了与车辆违停检测方法对应的车辆违停检测装置，由于本公开实施例中的装置解决问题的原理与本公开实施例上述车辆违停检测方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

参照图7所示，为本公开实施例提供的一种车辆违停检测装置500的示意图，该车辆违停检测装置包括：

获取模块501，用于获取目标场所的监控视频；所述目标场所中设置有车辆禁停区域；

检测模块502，用于对所述监控视频进行车辆跟踪检测，确定在所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆；

判断模块503，用于根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放。

在一种可能的实施方式中，检测模块502具体用于：

对所述监控视频进行车辆跟踪检测，在检测到存在车辆的车身与所述车辆禁停区域存在交集，且所述交集的面积大于预设阈值的情况下，将存在的所述车辆作为在所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆。

在一种可能的实施方式中，判断模块503具体用于：

在所述目标车辆在所述车辆禁停区域内的停放时长超过所述禁停时长的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

在一种可能的实施方式中，判断模块503具体用于：

在检测到所述目标车辆停放在所述禁停区域的情况下开始计时；

在计时时间未达到所述禁停时长的过程中，持续跟踪检测所述目标车辆是否驶出所述禁停区域；

在所述目标车辆未驶出所述禁停区域的情况下，确定所述目标车辆在所述车辆禁停区域内停放时长超过所述禁停时长。

在一种可能的实施方式中，判断模块503具体用于：

若在所述计时时间未达到所述禁停时长的过程中，所述目标车辆驶出所述禁停区域，所述计时时间清零。

在一种可能的实施方式中，所述禁停信息包括禁停时段；判断模块503具体用于：

在所述目标车辆的停放时间在所述禁停时段内的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

在一种可能的实施方式中，判断模块503具体用于：

根据所述目标车辆的车辆相关信息及所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放。

在一种可能的实施方式中，所述车辆相关信息包括车辆类型；所述禁停信息包括禁停车辆类型；判断模块503具体用于：

在所述目标车辆的车辆类型属于禁停车辆类型的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

在一种可能的实施方式中，所述车辆相关信息包括车辆号牌类型，所述禁停信息包括禁停车辆号牌类型；判断模块503具体用于：

在所述目标车辆的车辆号牌类型属于所述禁停车辆号牌类型的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

参见图8所示，在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

输出模块504：用于在确定所述目标车辆违规停放的情况下，获取所述目标车辆的号牌信息，并输出包括所述号牌信息的相应的告警信息。

在一种可能的实施方式中，输出模块504具体用于：

判断所述目标车辆是否为同一时间段内的首次违规停放车辆；

在所述目标车辆为所述同一时间段内首次违规停放车辆的情况下，输出包括所述号牌信息的相应的告警信息。

在一种可能的实施方式中，所述检测模块502具体用于：

对所述监控视频进行解码以获得图像帧；

根据车辆跟踪检测模型对所述图像帧进行跟踪检测。

关于装置中的各模块的处理流程、以及各模块之间的交互流程的描述可以参照上述方法实施例中的相关说明，这里不再详述。

基于同一技术构思，本公开实施例还提供了一种电子设备。参照图9所示，为本公开实施例提供的电子设备700的结构示意图，包括处理器701、存储器702、和总线703。其中，存储器702用于存储执行指令，包括内存7021和外部存储器7022；这里的内存7021也称内存储器，用于暂时存放处理器701中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器7022交换的数据，处理器701通过内存7021与外部存储器7022进行数据交换。

本申请实施例中，存储器702具体用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器701来控制执行。也即，当电子设备700运行时，处理器701与存储器702之间通过总线703通信，使得处理器701执行存储器702中存储的应用程序代码，进而执行前述任一实施例中所揭示的方法。

其中，存储器702可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read－Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read－Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read－Only Memory，EEPROM)等。

处理器701可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(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。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。

可以理解的是，本申请实施例示意的结构并不构成对电子设备700的具体限定。在本申请另一些实施例中，电子设备700可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。

本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中的车辆违停检测方法的步骤。其中，该存储介质可以是易失性或非易失的计算机可读取存储介质。

本公开实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品载有程序代码，所述程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中的车辆违停检测方法的步骤，具体可参见上述方法实施例，在此不再赘述。

其中，上述计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software Development Kit，SDK)等等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能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，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本公开的具体实施方式，用以说明本公开的技术方案，而非对其限制，本公开的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (15)

1.一种车辆违停检测方法，其特征在于，包括：

获取目标场所的监控视频；所述目标场所中设置有车辆禁停区域；

对所述监控视频进行车辆跟踪检测，确定在所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆；

根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述监控视频进行车辆跟踪检测，确定在所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆，包括：

对所述监控视频进行车辆跟踪检测，在检测到存在车辆的车身与所述车辆禁停区域存在交集，且所述交集的面积大于预设阈值的情况下，将存在的所述车辆作为在所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述禁停信息包括禁停时长，所述根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放，包括：

判断所述目标车辆在所述车辆禁停区域内的停放时长是否超过所述禁停时长，并在所述目标车辆在所述车辆禁停区域内的停放时长超过所述禁停时长的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述判断所述目标车辆在所述车辆禁停区域内的停放时长是否超过所述禁停时长，包括：

在检测到所述目标车辆停放在所述禁停区域的情况下开始计时；

在计时时间未达到所述禁停时长的过程中，持续跟踪检测所述目标车辆是否驶出所述禁停区域；

在所述目标车辆未驶出所述禁停区域的情况下，确定所述目标车辆在所述车辆禁停区域内停放时长超过所述禁停时长。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若在所述计时时间未达到所述禁停时长的过程中，所述目标车辆驶出所述禁停区域，将所述计时时间清零。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述禁停信息包括禁停时段；所述根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放，包括：

在所述目标车辆的停放时间在所述禁停时段内的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放，包括：

根据所述目标车辆的车辆相关信息及所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述车辆相关信息包括车辆类型；所述禁停信息包括禁停车辆类型；

所述根据所述目标车辆的车辆相关信息和所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放，包括：

在所述目标车辆的车辆类型属于禁停车辆类型的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述车辆相关信息包括车辆号牌类型，所述禁停信息包括禁停车辆号牌类型；

所述根据所述目标车辆的车辆相关信息和所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放，包括：

在所述目标车辆的车辆号牌类型属于所述禁停车辆号牌类型的情况下，确定所述目标车辆违规停放。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放之后，所述方法还包括：

在确定所述目标车辆违规停放的情况下，获取所述目标车辆的号牌信息，并输出包括所述号牌信息的相应的告警信息。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述输出包括所述号牌信息的相应的告警信息，包括：

判断所述目标车辆是否为同一时间段内的首次违规停放车辆；

在所述目标车辆为所述同一时间段内首次违规停放车辆的情况下，输出包括所述号牌信息的相应的告警信息。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述监控视频进行车辆跟踪检测，包括：

对所述监控视频进行解码以获得图像帧；

根据车辆跟踪检测模型对所述图像帧进行跟踪检测。

13.一种车辆违停的检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标场所的监控视频；所述目标场所中设置有车辆禁停区域；

检测模块，用于对所述监控视频进行车辆跟踪检测，确定在所述车辆禁停区域内进行停放的目标车辆；

判断模块，用于根据所述车辆禁停区域的禁停信息，判断所述目标车辆是否违规停放。

14.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1-12任一所述的车辆违停检测方法。

15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-12任一所述的车辆违停检测方法。

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