CN114255584B - 一种停放车辆的定位方法、系统、存储介质和电子设备 - Google Patents

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CN114255584B CN202111563040.3A CN202111563040A CN114255584B CN 114255584 B CN114255584 B CN 114255584B CN 202111563040 A CN202111563040 A CN 202111563040A CN 114255584 B CN114255584 B CN 114255584B
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Abstract

本申请提供一种停放车辆的定位方法，包括：获取待检测车辆对应的视频数据；根据所述视频数据确定所述待检测车辆的二维检测框；根据所述二维检测框和车位框之间的相交点确定所述待检测车辆所占用的实际车位区域；根据所述实际车位区域确定所述待检测车辆对应车位的车位号。本申请通过检测待检测车辆的三维检测框和二维检测框，基于类三维投影法来计算车位号，对于不同倾角、不同视角下的监控场景，均有较高的准确率，鲁棒性很强，能适应不同监控场景，实现对车辆不规范停车的自动检测。本申请还提供一种停放车辆的定位系统、计算机可读存储介质和电子设备，具有上述有益效果。

Description

一种停放车辆的定位方法、系统、存储介质和电子设备
技术领域
本申请涉及信息监控领域，特别涉及一种停放车辆的定位方法、系统、存储介质和电子设备。
背景技术
路边停车常常出现各种不规范停车行为，例如：逆向停车，压线停车，跨位停车等，此类行为不仅妨碍其他车辆、行人的通行，而且对于跨位停车的行为还会造成其他车辆无法正常停车，少收费等后果。由于目前对于不规范停车的监督仍是以人工为主，很难覆盖如此多的车辆，无法做到及时的处理与处罚。
而利用监控探头路测停车时由于监控相机的安装角度和安装高度不尽相同，在实际监控中使得监控相机获取的监控图像中的车位区域小于实际车位区域，对车位号的计算造成干扰，难以对跨位、压线等不规范停车进行判定。
发明内容
本申请的目的是提供一种停放车辆的定位方法、定位系统、计算机可读存储介质和电子设备，能够精确检测车辆停放是否规范。
为解决上述技术问题，本申请提供一种停放车辆的定位方法，具体技术方案如下：
获取待检测车辆对应的视频数据；
根据所述视频数据确定所述待检测车辆的二维检测框；
根据所述二维检测框和车位框之间的相交点确定所述待检测车辆所占用的实际车位区域；其中，所述实际车位区域为所述待检测车辆在真实车位上的投影；
根据所述实际车位区域确定所述待检测车辆对应车位的车位号。
可选的，根据所述实际车位区域确定所述待检测车辆对应车位的车位号包括：
根据所述实际车位区域与真实车位区域外接矩形的相交比例确定所述待检测车辆对应车位的车位号；其中，所述实际车位区域的下边界为所述二维检测框的下边界，所述实际车位区域的上边界为由所述二维检测框与上车道线的交点构成的线段。
可选的，根据所述实际车位区域与真实车位区域外接矩形的相交比例确定所述待检测车辆对应车位的车位号之前，还包括：
根据所述视频数据中待检测车辆的车身目标框和车道线确定初始车位；
确定所述初始车位对应真实车位区域的外接矩形。
可选的，根据所述实际车位区域与真实车位区域外接矩形的相交比例确定所述待检测车辆对应车位的车位号包括：
若所述实际车位区域占真实车位区域对应外接矩形的比例大于第一阈值，确定所述待检测车辆对应车位的车位号为所述初始车位。
若所述实际车位区域占真实车位区域对应外接矩形的比例小于或等于第一阈值，根据车位号排序顺序确定所述待检测车辆对应车位的车位号。
可选的，还包括：
对所述待检测车辆进行跨位检测；
若所述待检测车辆跨位，输出跨位的车位号。
可选的，对所述待检测车辆进行跨位检测包括：
确定待检测车辆对应的所述车位号；
计算所述车位号对应初始车位的车位高度；
计算所述待检测车辆下边沿与所述初始车位上车道线的第一相对位置；
根据所述第一相对位置确定所述待检测车辆的越界比例；
若所述越界比例小于跨位阈值，确定所述待检测车辆跨位。
可选的，还包括：
根据所述待检测车辆的检测框与所述初始车位的外边界线之间的第二相对位置对所述待检测车辆进行压线检测；
若所述待检测车辆压线，输出所述待检测车辆的车位号和压线车位号。
本申请还提供一种停放车辆的定位系统，包括：
获取模块，用于获取待检测车辆对应的视频数据；
检测框生成模块，用于根据所述视频数据确定所述待检测车辆的二维检测框；
区域定位模块，用于根据所述二维检测框和车位框之间的相交点确定所述待检测车辆所占用的实际车位区域；其中，所述实际车位区域为所述待检测车辆在真实车位上的投影；
车位号确定模块，用于根据所述实际车位区域确定所述待检测车辆对应车位的车位号。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
本申请还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现如上所述的方法的步骤。
本申请提供一种停放车辆的定位方法，包括：获取待检测车辆对应的视频数据；根据所述视频数据确定所述待检测车辆的二维检测框；根据所述二维检测框和车位框之间的相交点确定所述待检测车辆所占用的实际车位区域；根据所述实际车位区域确定所述待检测车辆对应车位的车位号。
本申请通过检测待检测车辆的二维检测框，先根据二维检测框和实际车位的车位框之间的相交点确定待检测车辆占用的实际车位区域，从而在实际车位区域确定相应的车位号，基于类三维投影法来计算车位号，对于不同倾角、不同视角下的监控场景，均有较高的准确率，鲁棒性很强，能适应不同监控场景，实现对车辆不规范停车的自动检测。
本申请还提供一种停放车辆的定位系统、计算机可读存储介质和电子设备，具有上述有益效果，此处不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，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申请的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例所提供的停放车辆的定位方法的流程图；
图2为本申请实施例所提供的待检测车辆二维检测框的示意图；
图3为本申请实施例所提供的待检测车辆三维检测框的示意图；
图4为本申请实施例所提供的跨位检测过程的流程图；
图5为本申请实施例所提供的待检测车辆跨位示意图；
图6为本申请实施例所提供的停放车辆的定位系统结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参考图1，图1为本申请实施例所提供的停放车辆的定位方法的流程图，该方法包括：
S101：获取待检测车辆对应的视频数据；
本步骤旨在获取待检测车辆对应的视频数据，需要注意的是，所谓待检测车辆，指经由本申请实施例检测其对应车位号的车辆。对于车辆监控，其视频画面中通常存在多个车辆，则需要确认车位号的车辆均可以作为本申请中的待检测车辆。其次，本申请实施例主要针对于机动车。
在此对于如何获取视频数据不作限定，可以直接将监控摄像头所获取的视频作为本步骤中的视频数据，当然也可以将其他摄像头拍摄的视频数据作为本步骤中的视频数据。
此外，容易理解的是，由于该视频数据可以为监控视频数据，则本步骤处于持续执行状态，即可以周期性获取待检测车辆的视频数据，从而持续监控待检测车辆的停车状态。
S102：根据所述视频数据确定所述待检测车辆的二维检测框；
本步骤旨在确定待检测车辆的二维检测框，所谓二维检测框，指待检测车辆在视频数据所在平面内的最小外接矩形。而三维检测框，则为检测车辆在视频数据所包含的空间中待检测车辆的最小外接长方体。该过程均可以由相关算法模拟实现。
需要说明的是，通过分析二维检测框和三维检测框之间的关系，对于待检测的目标车辆，其三维检测框和二维检测框之间的相同点是目标的下边界位置相同。
S103：根据所述二维检测框和车位框之间的相交点确定所述待检测车辆所占用的实际车位区域；
本步骤旨在确定待检测车辆占用的实际车位区域。容易理解的是，为了确定待检测车辆实际的车位号，需要判断其实际占用的车位区域位于哪个实际车位区域内。具体的，本步骤根据二维检测框和车位框之间的相交点，确定待检测车辆占用的实际车位区域。该实际车位区域实质为待检测车辆其实际停放时在真实车位对应的投影区域，简单来说，即待检测车辆的实际占地区域。
S104：根据所述实际车位区域确定所述待检测车辆对应车位的车位号。
本步骤旨在确定待检测车辆对应车位的车位号，可以根据实际车位区域与真实车位区域外接矩形的相交比例确定待检测车辆对应车位的车位号，也即将待检测车辆在车位区域内的投影与真实车位区域外接矩形进行相交区域的比例检测。投影区域的下边界为二维检测框的下边界，投影的上边界为由二维检测框与上车道线的交点构成的线段。
容易理解的是，在执行本步骤时，可以先根据视频数据中待检测车辆的车身目标框和车道线确定初始车位，再确定初始车位对应真实车位区域的外接矩形。所谓初始车位，为视频数据中真实存在的标准车位，即规范停车时的车位范围，但由于监控摄像头的安装角度，使得视频数据中显示的车位区域通常为四边形，因此采用真实车位区域的外接矩形。本步骤中初始车位指视频数据中待检测车辆所在位置设定的所在车位。根据检测到的车身目标框和预先确定的车道线，通过基本的位置关系可以获得一个初始车位。此后可以根据实际车位区域对应的投影占真实车位区域对应外接矩形的比例确定待检测车辆对应车位的车位号。
更具体的，在根据实际车位区域对应的投影与真实车位区域对应外接矩形的相交比例确定待检测车辆对应车位的车位号时，可以包括如下过程：
若实际车位区域对应的投影占真实车位区域的比例大于第一阈值，确定待检测车辆对应车位的车位号为初始车位。
若实际车位区域对应的投影占真实车位区域的比例小于或等于第一阈值，根据车位号排序顺序确定待检测车辆对应车位的车位号。
如果待检测车辆的实际车位区域占真实车位区域的比例较高，即大于第一阈值，可以确定待检测车辆停车较规范，将初始车位作为其对应的车位号。否则，需要根据车位号排序顺序确定待检测车辆的车位号，通常为初始车位加一或者减一。
本申请通过检测待检测车辆的二维检测框，先根据二维检测框和实际车位的车位框之间的相交点确定待检测车辆占用的实际车位区域，从而在实际车位区域确定相应的车位号。参见图2和图3，图2为本申请实施例所提供的待检测车辆二维检测框的示意图，而图3为本申请实施例所提供的待检测车辆三维检测框的示意图，容易从图2和图3看出，虽然二维检测框和三维检测框的结构不同，但三维检测框和二维检测框的下边界一致，因此可以确定投影区域的下边界即为车身检测框的下边界。因此，本申请实施例只需确定二维检测框的下边界即可，等同于待检测车辆三维检测框的下边界。利用如上文所述的类三维投影法来计算车位号，对于不同倾角、不同视角下的监控场景，均有较高的准确率，鲁棒性很强，能适应不同监控场景，实现对车辆不规范停车的自动检测。
为了更清楚的描述上述过程，下文采用相应的表达式及公式对本实施例进行描述：
在车辆停放时，获取到相应的视频数据。此后可以根据检测到的车身目标框和预先确定的车道线，通过基本的位置关系可以获得一个初始车位InitWay。
假设视频数据中包含四个由近及远的车位，四个车位的车位号从远到近依次为：1～4，对于最上方的车辆，通过车身检测框的下边界位置可以判断它位于1、2车道线之间，因此可以确定最上方的待检测车辆的初始车位InitWay为1。
由于真实车位区域的车道线已预先确定，但是由于存在不同的场景，为了保证计算的准确率使用真实车位区域的外接矩形进行后续处理。
设真实车位区域的外接矩形为：bBox(x,y,w,h),而该车位区域的上、下两条车道线对应线段两端端点分别为：
headA(x1,y1),tailA(x2,y2),headB(x3,y3),tailB(x4,y4)；
则通过这两条车道线可以得到真实车位的外接矩形bBox，其中x1至x4均为横坐标，y1至y4均为纵坐标。
此后获取车辆目标框在实际车位区域上的投影，并确定投影面积。
在路侧停车的场景中，车辆目标框在实际车位区域上的投影区域，需要明确投影之后的矩形框在图像上的上、下边界。
当待检测车辆在车位内停稳以后，该待检测车辆在实际车位中投影区域的上边界即为二维检测的矩形框与目标车位上方车道线的交点。
真实车位区域的车道线已预先确定，根据车道线首尾点可以确定车道线的直线方程，1车位的上车道线的斜率和截距分别为：
斜率：slopeA＝(x1-x2)/(y1-y2)
截距：InterceptA＝x1-slopeA*y1
同理可得，1车位的下车道线的斜率和截距分别slopeB和InterceptB。
再确定车辆检测框与上车道线的两个交点。设车辆检测框的区域为nowBox(xn,yn,wn,hn),其与当前车位的上车道线的两个交点A(xa,ya)、B(xb,yb)的纵坐标分别为：
ya＝(xn-InterceptA)/(slopeA)
yb＝(xn+wn-InterceptA)/(slopeA)
由两个纵坐标即可得车辆检测框与上车道线的两个交点。再根据两个交点确定实际车位区域。设投影区域为projBox(xp,yp,wp,hp)；根据上述已经确定的交点A和交点B，可以确定投影区域的上边界：
yp＝min(ya,yb)
左边界：
xp＝max(xn,x)
宽度：
wp＝min(xn+wn，x+wn)-xp
高度：
hp＝yn+hn-yp
综上，投影区域的面积应为Sp＝wp*hp。
再根据实际车位区域确定待检测车辆对应车位的车位号，即确定投影区域与初始车位的真实车位区域的相交比例，而投影区域与初始车位的真实区域相交比例为：
IOU＝Sp/(w*h)
设第一阈值为Tw，若IOU大于第一阈值Tw表示待检测车辆停放的车位号就是初始车位号InitWay，否则目标车辆的车位号即为InitWay-1。当然，若四个车位的车位号从远到近依次减小，则相应的目标车辆的车位号即为InitWay+1。需要说明的是，当IOU＞Tw时需要进一步判断是否跨位。在此对于第一阈值的大小不作具体限定，优选的，可以设阈值为Tw＝0.2。
在上述实施例的基础上，基于优选的实施例，由于实际停车时存在占用多个车道的现象。因此，需要实时地对此类情况进行自动化判别并及时上报后台，启动人为干预。本实施例在上述实施例的基础上，实现判断停在车位的待检测车辆是否存在跨位行为，还可以输出待检测车辆在跨位时实际占用的具体车位，便于人工精准处理。
对待检测车辆进行跨位检测，即针对待检测车辆是否同时横跨两个车位进行检测，若实际车位区域对应的投影与真实车位区域的相交比例小于跨位阈值，即可以对待检测车辆进行跨位检测。若确定待检测车辆跨位，输出跨位的车位号。但需要注意的是，该实际车位区域对应的投影并非指待检测车辆俯视角度的投影，而是以视频数据的监测角度来看待检测车辆产生的投影。确定跨位后，还可以输出初始车位的车位号，以及跨位的车位号，用于上报或者记录等相关处理。
在此对于如何执行跨位检测不作具体限定，参见图4，图4为本申请实施例所提供的跨位检测过程的流程图，下文提供一种优选的跨位检测方式：
S201：确定待检测车辆对应的所述车位号；
S202：计算所述车位号对应初始车位的车位高度；
S203：计算所述待检测车辆下边沿与所述初始车位上车道线的第一相对位置；
S204：根据所述第一相对位置确定所述待检测车辆的越界比例；
S205：若所述越界比例小于跨位阈值，确定所述待检测车辆跨位。
为了更加清楚的描述上述过程，下文采用相应的公式进行说明：
首先根据车位号计算模块获得该待检测车辆的车位号ParkOrder。
此后计算初始车位的车位高度Hway：
Hway＝(y3+y4)/2-(y1+y2)/2
再计算当前目标下边沿处于初始车位InitWay的位置，可以分为如下步骤：
当前车位的上边界距离目标下边沿的距离Lw:
Lw＝(yn+hn)-(y1+y2)/2
当前目标下边沿处于初始车位InitWay的位置Rway:
Rway＝Lw/Hway
例如可以得到第2条车道线到检测框下边沿的竖直距离占整个二车道高度的比例，表示越界比例。
最后根据越界比例和跨位阈值之间的大小确定目标车辆是否跨位并输出跨位的车位号：
设越界阈值为Tc，若越界比例小于Tc表示当前第二车位的第二车道线到待检测车辆检测框的下边沿的距离较短，说明待检测车辆已跨位，且占用的两个车位号分别为InitWay和InitWay-1。当然，若四个车位的车位号从远到近依次减小，则相应的待检测车辆的车位号即为InitWay+1。否则待检测车辆不存在跨位，正常输出车位号即可。图5为本申请实施例所提供的待检测车辆跨位示意图，其中图5中白线至待检测车辆对应黑色虚线框下边的距离表示越界比例，容易看出，图5中越界比例小于越界阈值时，待检测车辆处于跨越前后两个车位的状态。而一旦越界比例大于越界阈值，表明该待检测车辆大部分位于后一个车位，此时认为待检测车辆停放于后一车位内。
在此对于越界阈值Tc不作具体限定，优选的，越界阈值可以为Tc＝0.6。
由于实际停车时存在车辆一半区域在车位外的情况，虽然对前后两侧车位影响较小，该车辆的停放位置仅一半区域停在车位内，容易影响过车的正常行驶。因此，需要实时地对此类情况进行自动化判别并及时上报后台，启动人为干预。
在上述实施例的基础上，作为优选的实施例，若实际车位区域对应的投影与真实车位区域的相交比例小于第一预设值，根据待检测车辆的检测框与初始车位的外边界线之间的第二相对位置对待检测车辆进行压线检测。若待检测车辆压线，输出待检测车辆的车位号和压线车位号。本实施例不仅可以判断停在车位的目标是否存在压线行为，而且可以输出当前的车辆停在哪个车位上，便于人工精准处理。
具体的，首先判断目标车辆是否压线。当车辆停稳时，根据目标的下边界和监控区域的外边界线的相对位置判断目标车辆是否存在压线行为。由于监控区域的外边界线已预先知道，且其斜率和截距分别为：slopeC和InterceptC，因此，车身检测框的下边界在该外边界上对应的横坐标xc为：
xc＝InterceptC+slopeC*(yn+hn)
然后，判断车身检测框的中心点是否在横坐标xc之外，即：
(xn+wn/2)＞xc
若满足该条件表示目标车辆存在压线行为，反之为正常停车。
此后可以输出压线的车位号。若存在压线行为，则需要进一步获取当前压线的车位号。
首先，已经获得了目标车辆的检测框在实际车位区域上的投影区域LineProjBox(xp，yp，wp，hp)，直接找到该区域在监控区域外边界上对应的横坐标,并确定目标车辆的检测框在车位区域的占比Rin。然后，就可以根据占比Rin确定若整个车辆停在车位内时，投影区域占真实车位区域的比例ProjToLane：
ProjToLane＝(wp*hp/Rin)*(w*h)          (15)
最后，根据该相交比例确定车位号。设第三阈值为Tl，若ProjToLane大于Tl表示车辆停放的车位号就是初始车位号InitWay，否则目标车辆的车位号即为InitWay-1。当然，若四个车位的车位号从远到近依次减小，则相应的目标车辆的车位号即为InitWay+1。在此对于第三阈值Tl同样不作下定，例如可以设第三阈值为Tl＝0.3。
下面对本申请实施例提供的停放车辆的定位系统进行介绍，下文描述的定位系统与上文描述的停放车辆的定位方法可相互对应参照。
图6为本申请实施例所提供的停放车辆的定位系统结构示意图，本申请还提供一种停放车辆的定位系统，包括：
获取模块，用于获取待检测车辆对应的视频数据；
检测框生成模块，用于根据所述视频数据确定所述待检测车辆的二维检测框；
区域定位模块，用于根据所述二维检测框和车位框之间的相交点确定所述待检测车辆所占用的实际车位区域；
车位号确定模块，用于根据所述实际车位区域确定所述待检测车辆对应车位的车位号。
基于上述实施例，作为优选的实施例，车位号确定模块为根据所述实际车位区域与真实车位区域外接矩形的相交比例确定所述待检测车辆对应车位的车位号；其中，所述实际车位区域的下边界为所述二维检测框的下边界，所述实际车位区域的上边界为由所述二维检测框与上车道线的交点构成的线段。
基于上述实施例，作为优选的实施例，还包括：
初始车位确定模块，用于根据所述视频数据中待检测车辆的车身目标框和车道线确定初始车位；确定所述初始车位对应真实车位区域的外接矩形；
则车位号确定模块为用于所述实际车位区域占真实车位区域根据所述实际车位区域占真实车位区域对应外接矩形的比例确定所述待检测车辆对应车位的车位号的模块。
基于上述实施例，作为优选的实施例，车位号确定模块包括：
第一车位号确定单元，用于若所述实际车位区域占真实车位区域对应外接矩形的比例大于第一阈值，确定所述待检测车辆对应车位的车位号为所述初始车位。
第二车位号确定单元，用于若所述实际车位区域占真实车位区域对应外接矩形的比例小于或等于第一阈值，根据车位号排序顺序确定所述待检测车辆对应车位的车位号。
基于上述实施例，作为优选的实施例，还包括：
跨位检测模块，用于对所述待检测车辆进行跨位检测；若所述待检测车辆跨位，输出跨位的车位号。
基于上述实施例，作为优选的实施例，跨位检测模块包括：
车位号确定单元，用于确定待检测车辆对应的所述车位号；
第一计算单元，用于计算所述车位号对应初始车位的车位高度；
第二计算单元，用于计算所述待检测车辆下边沿与所述初始车位上车道线的第一相对位置；
跨位判断单元，用于根据所述第一相对位置确定所述待检测车辆的越界比例，若所述越界比例小于跨位阈值，确定所述待检测车辆跨位。
基于上述实施例，作为优选的实施例，还包括：
压线检测模块，用于根据所述待检测车辆的检测框与所述初始车位的外边界线之间的第二相对位置对所述待检测车辆进行压线检测；若所述待检测车辆压线，输出所述待检测车辆的车位号和压线车位号。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，该计算机程序被执行时可以实现上述实施例所提供的步骤。该存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，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。
本申请还提供了一种电子设备，可以包括存储器和处理器，所述存储器中存有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时，可以实现上述实施例所提供的步骤。当然所述电子设备还可以包括各种网络接口，电源等组件。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例提供的系统而言，由于其与实施例提供的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (9)

1.一种停放车辆的定位方法，其特征在于，包括：
获取待检测车辆对应的视频数据；
根据所述视频数据确定所述待检测车辆的二维检测框；
根据所述二维检测框和车位框之间的相交点确定所述待检测车辆所占用的实际车位区域；其中，所述实际车位区域为所述待检测车辆在真实车位上的投影；
根据所述实际车位区域确定所述待检测车辆对应车位的车位号；
其中，根据所述实际车位区域确定所述待检测车辆对应车位的车位号包括：
根据所述实际车位区域与真实车位区域外接矩形的相交比例确定所述待检测车辆对应车位的车位号；其中，所述实际车位区域的下边界为所述二维检测框的下边界，所述实际车位区域的上边界为由所述二维检测框与上车道线的交点构成的线段。
2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，根据所述实际车位区域与真实车位区域外接矩形的相交比例确定所述待检测车辆对应车位的车位号之前，还包括：
根据所述视频数据中待检测车辆的车身目标框和车道线确定初始车位；
确定所述初始车位对应真实车位区域的外接矩形。
3.根据权利要求2所述的定位方法，其特征在于，根据所述实际车位区域与真实车位区域外接矩形的相交比例确定所述待检测车辆对应车位的车位号包括：
若所述实际车位区域占真实车位区域对应外接矩形的比例大于第一阈值，确定所述待检测车辆对应车位的车位号为所述初始车位；
若所述实际车位区域占真实车位区域对应外接矩形的比例小于或等于第一阈值，根据车位号排序顺序确定所述待检测车辆对应车位的车位号。
4.根据权利要求2所述的定位方法，其特征在于，还包括：
对所述待检测车辆进行跨位检测；
若所述待检测车辆跨位，输出跨位的车位号。
5.根据权利要求4所述的定位方法，其特征在于，对所述待检测车辆进行跨位检测包括：
确定待检测车辆对应的所述车位号；
计算所述车位号对应初始车位的车位高度；
计算所述待检测车辆下边沿与所述初始车位上车道线的第一相对位置；
根据所述第一相对位置确定所述待检测车辆的越界比例；
若所述越界比例小于跨位阈值，确定所述待检测车辆跨位。
6.根据权利要求2所述的定位方法，其特征在于，还包括：
根据所述待检测车辆的检测框与所述初始车位的外边界线之间的第二相对位置对所述待检测车辆进行压线检测；
若所述待检测车辆压线，输出所述待检测车辆的车位号和压线车位号。
7.一种停放车辆的定位系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待检测车辆对应的视频数据；
检测框生成模块，用于根据所述视频数据确定所述待检测车辆的二维检测框；
区域定位模块，用于根据所述二维检测框和车位框之间的相交点确定所述待检测车辆所占用的实际车位区域；其中，所述实际车位区域为所述待检测车辆在真实车位上的投影；
车位号确定模块，用于根据所述实际车位区域确定所述待检测车辆对应车位的车位号；
其中，车位号确定模块为根据所述实际车位区域与真实车位区域外接矩形的相交比例确定所述待检测车辆对应车位的车位号；其中，所述实际车位区域的下边界为所述二维检测框的下边界，所述实际车位区域的上边界为由所述二维检测框与上车道线的交点构成的线段。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的停放车辆的定位方法的步骤。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现如权利要求1-6任一项所述的停放车辆的定位方法的步骤。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115131892B (zh) * 2022-05-27 2024-06-04 广州高新兴机器人有限公司 基于巡逻机器人的异常停车检测方法、装置、介质及设备
CN115641727B (zh) * 2022-10-18 2023-06-16 重庆交通大学 基于视频识别的车位管理方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013061895A (ja) * 2011-09-15 2013-04-04 Yupiteru Corp 制御システム、車載装置、及びプログラム
KR102019390B1 (ko) * 2019-01-14 2019-09-09 주식회사 에스아이티 무인 주차요금 징수장치
CN110533950A (zh) * 2018-05-25 2019-12-03 杭州海康威视数字技术股份有限公司 车位使用状况的检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN110853366A (zh) * 2019-11-20 2020-02-28 浙江大华技术股份有限公司 一种检测车辆停放位置方法及装置
CN111563469A (zh) * 2020-05-13 2020-08-21 南京师范大学 一种不规范停车行为识别方法及装置
CN111784857A (zh) * 2020-06-22 2020-10-16 浙江大华技术股份有限公司 一种停车位管理方法、装置以及计算机存储介质
CN111814765A (zh) * 2020-08-31 2020-10-23 蔻斯科技(上海)有限公司 车辆压线的确定方法、装置、设备和存储介质
CN112419733A (zh) * 2020-10-16 2021-02-26 杭州智行星科技有限公司 一种用户不规范停车的检测方法、装置、设备和存储介质
CN112885108A (zh) * 2020-12-23 2021-06-01 爱泊车美好科技有限公司 一种基于深度学习算法的停车位上车辆换车检测方法及系统

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107665603B (zh) * 2017-09-06 2020-06-16 哈尔滨工程大学 一种判定车位占用的实时检测方法
CN110598512B (zh) * 2018-06-13 2022-05-06 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种车位检测方法及装置
CN111191485B (zh) * 2018-11-14 2023-08-08 广州汽车集团股份有限公司 一种车位检测方法及其系统、汽车
KR102160281B1 (ko) * 2018-12-28 2020-09-25 주식회사 블루인텔리전스 무인 자율 주행 경로 안내 방법 및 이에 적합한 무인 자율 주행 지원 시스템
JP7437666B2 (ja) * 2019-03-01 2024-02-26 Ｉｈｉ運搬機械株式会社 駐車設備とその入庫案内方法
CN110299028B (zh) * 2019-07-31 2022-06-14 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 一种停车越线检测的方法、装置、设备以及可读存储介质
CN110688902B (zh) * 2019-08-30 2022-02-11 智慧互通科技股份有限公司 一种检测停车位内车辆区域的方法及装置
CN110991452B (zh) * 2019-12-03 2023-09-19 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 一种车位框检测方法、装置、设备及可读存储介质
US11989951B2 (en) * 2020-04-30 2024-05-21 Boe Technology Group Co., Ltd. Parking detection method, system, processing device and storage medium
CN111552764B (zh) * 2020-05-15 2023-07-25 汇智机器人科技(深圳)有限公司 一种车位检测方法、装置、系统及机器人和存储介质
CN111768648B (zh) * 2020-06-10 2022-02-15 浙江大华技术股份有限公司 车辆出入确定方法及系统
CN111862672B (zh) * 2020-06-24 2021-11-23 北京易航远智科技有限公司 基于顶视图的停车场车辆自定位及地图构建方法
CN113240734B (zh) * 2021-06-01 2024-05-17 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 一种基于鸟瞰图的车辆跨位判断方法、装置、设备及介质
CN113706919A (zh) * 2021-08-20 2021-11-26 云往(上海)智能科技有限公司 一种路边停车位判断方法及智慧停车系统

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013061895A (ja) * 2011-09-15 2013-04-04 Yupiteru Corp 制御システム、車載装置、及びプログラム
CN110533950A (zh) * 2018-05-25 2019-12-03 杭州海康威视数字技术股份有限公司 车位使用状况的检测方法、装置、电子设备及存储介质
KR102019390B1 (ko) * 2019-01-14 2019-09-09 주식회사 에스아이티 무인 주차요금 징수장치
CN110853366A (zh) * 2019-11-20 2020-02-28 浙江大华技术股份有限公司 一种检测车辆停放位置方法及装置
CN111563469A (zh) * 2020-05-13 2020-08-21 南京师范大学 一种不规范停车行为识别方法及装置
CN111784857A (zh) * 2020-06-22 2020-10-16 浙江大华技术股份有限公司 一种停车位管理方法、装置以及计算机存储介质
CN111814765A (zh) * 2020-08-31 2020-10-23 蔻斯科技(上海)有限公司 车辆压线的确定方法、装置、设备和存储介质
CN112419733A (zh) * 2020-10-16 2021-02-26 杭州智行星科技有限公司 一种用户不规范停车的检测方法、装置、设备和存储介质
CN112885108A (zh) * 2020-12-23 2021-06-01 爱泊车美好科技有限公司 一种基于深度学习算法的停车位上车辆换车检测方法及系统

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