CN114255600A - 停车检测方法、设备及存储介质 - Google Patents

停车检测方法、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114255600A
CN114255600A CN202210095186.8A CN202210095186A CN114255600A CN 114255600 A CN114255600 A CN 114255600A CN 202210095186 A CN202210095186 A CN 202210095186A CN 114255600 A CN114255600 A CN 114255600A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
state information
detection
parking
detected
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.)
Pending
Application number
CN202210095186.8A
Other languages
English (en)
Inventor
张驰
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.)
Hangzhou Hikvision Digital Technology Co Ltd
Original Assignee
Hangzhou Hikvision Digital Technology 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 Hangzhou Hikvision Digital Technology Co Ltd filed Critical Hangzhou Hikvision Digital Technology Co Ltd
Priority to CN202210095186.8A priority Critical patent/CN114255600A/zh
Publication of CN114255600A publication Critical patent/CN114255600A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/017Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/14Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas
    • G08G1/145Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas where the indication depends on the parking areas

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本申请公开了一种停车检测方法、设备及存储介质,用以解决现有技术中无法准确检测车辆停车状态的问题。所述方法应用于停车检测设备,包括:当检测到目标车辆驶入预设检测区域时,通过停车检测设备上安装的多个探测装置对所述目标车辆的车辆状态信息进行检测;将各所述探测装置检测到的车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配;根据匹配结果,若存在至少一个探测装置检测到的所述车辆状态信息与所述停车状态信息相匹配,则确定所述目标车辆处于停车状态。该技术方案能够提升停车检测的准确度。

Description

停车检测方法、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及车辆检测技术领域,尤其涉及一种停车检测方法、设备及存储介质。
背景技术
随着安防及安检的智能化程度日益提升,车辆巡检出入口逐渐由人车核验一体巡检机检测替代人检,而机器检测在初期总会存在各类问题,需要逐渐解决这些问题,以使机器更加智能化。因此,如何提高机器的感知力,使机器检测更好地服务于安防及安检领域,成为目前亟待解决的一大难题。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种停车检测方法、设备及存储介质,用以解决现有技术中无法准确检测车辆停车状态的问题。
为解决上述技术问题,本申请实施例是这样实现的:
一方面,本申请实施例提供一种停车检测方法,应用于停车检测设备,所述方法包括:
当检测到目标车辆驶入预设检测区域时,通过所述停车检测设备上安装的多个探测装置对所述目标车辆的车辆状态信息进行检测;
将各所述探测装置检测到的所述车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配;
根据匹配结果,若存在至少一个所述探测装置检测到的所述车辆状态信息与所述停车状态信息相匹配,则确定所述目标车辆处于停车状态。
另一方面,本申请实施例提供一种停车检测设备,包括设备本体、多个探测装置和控制器,各所述探测装置和所述控制器分别安装于所述设备本体上,且各所述探测装置对应的探测位置不同;其中:
所述探测装置,用于当检测到目标车辆驶入预设检测区域时,通过各所述探测装置对所述目标车辆的车辆状态信息进行检测,并将所述车辆状态信息传输至所述控制器;
所述控制器,用于将各所述探测装置检测到的所述车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配;根据匹配结果,若存在至少一个所述探测装置检测到所述车辆状态信息与所述停车状态信息相匹配,则确定所述目标车辆处于停车状态。
再一方面,本申请实施例提供一种停车检测设备,包括处理器和与所述处理器电连接的存储器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器用于从所述存储器调用并执行所述计算机程序以实现上述停车检测方法。
再一方面,本申请实施例提供一种存储介质,用于存储计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时以实现上述停车检测方法。
采用本申请实施例的技术方案,停车检测设备在检测到目标车辆驶入预设检测区域时,通过停车检测设备上安装的多个探测装置对目标车辆的车辆状态信息进行检测,并将各探测装置检测到的车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配。根据匹配结果,若存在至少一个探测装置检测到的车辆状态信息与所述停车状态信息相匹配,则确定目标车辆处于停车状态。由于在停车检测设备上安装有多个探测装置,因此,在其中某个探测装置被外界因素干扰(如探测区域内出现干扰目标)的情况下,其他探测装置仍然能够不受干扰地进行停车检测,从而避免了其中某个探测装置被外界因素干扰时导致停车检测不准确的情况,提升停车检测的准确度。
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中记载的一些实施例,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,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本申请一实施例的一种停车检测设备的示意性框图;
图2是根据本申请一实施例的一种停车检测方法的示意性流程图;
图3是根据本申请一实施例的一种停车检测设备的示意性场景图;
图4是根据本申请另一实施例的一种停车检测方法的示意性流程图;
图5是根据本申请另一实施例的一种停车检测设备的示意性场景图;
图6是根据本申请再一实施例的一种停车检测设备的示意性场景图;
图7是根据本申请再一实施例的一种停车检测方法的示意性流程图;
图8是根据本申请另一实施例的一种停车检测设备的示意性框图。
具体实施方式
本申请实施例提供一种停车检测方法、设备及存储介质,用以解决现有技术中无法准确检测车辆停车状态的问题。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案,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,所描述的实施例仅仅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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本申请保护的范围。
图1是根据本申请一实施例的一种停车检测设备的示意性框图。如图1所示,停车检测设备设包括备本体110、多个探测装置120(图1仅示出一个)和控制器130,各探测装置120和控制器130分别安装于设备本体110上,且各探测装置120对应的探测位置不同;其中:
探测装置120,用于当检测到目标车辆驶入预设检测区域时,对目标车辆的车辆状态信息进行检测,并将车辆状态信息传输至控制器;
控制器130,用于将各探测装置120检测到的车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配;根据匹配结果,若存在至少一个探测装置120检测到的车辆状态信息与停车状态信息相匹配,则确定目标车辆处于停车状态。
采用本申请实施例的停车检测设备,在检测到目标车辆驶入预设检测区域时,通过安装于设备本体上的各探测装置对目标车辆的车辆状态信息进行检测,并将各探测装置检测到的车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配。若存在至少一个探测装置检测到的车辆状态信息与停车状态信息相匹配,则确定目标车辆处于停车状态。由于在停车检测设备上安装有多个探测装置,且各探测装置对应的探测位置不同,因此,在其中某个探测装置被外界因素干扰(如探测区域内出现干扰目标)的情况下,其他探测装置仍然能够不受干扰地进行停车检测,从而避免了其中某个探测装置被外界因素干扰时导致停车检测不准确的情况,提升停车检测的准确度。
在一个实施例中,停车检测设备包括多个设备本体110;各设备本体110上分别安装一个探测装置120;各设备本体110位于预设检测区域对应的不同位置。
在一个实施例中,多个探测装置120可以是探测雷达,如微波雷达、超声波雷达等。可选地,探测装置120包括微波多普勒雷达和/或超声波雷达。其中,微波多普勒雷达和/或超声波雷达用于检测目标车辆的车辆状态信息为车辆行驶状态或车辆静止状态。
控制器130,还用于若检测到以下任一种情况,则确定车辆状态信息与停车状态信息相匹配:车辆状态信息由车辆行驶状态变为车辆静止状态;车辆状态信息为车辆静止状态;连续多次检测到车辆状态信息为车辆静止状态;连续多次检测到车辆状态信息为车辆行驶状态后,变为多个连续的车辆静止状态。
在一个实施例中,停车检测设备包括一个设备本体110;多个探测装置120分别安装于设备本体110上的不同位置。
在一个实施例中,多个探测装置120可包括脉冲微波雷达和/或激光雷达。其中,脉冲微波雷达和/或激光雷达用于检测目标车辆相对于停车检测设备的距离信息。
控制器130,还用于若连续多次检测到所述距离信息均位于预设距离范围内,则确定车辆状态信息与停车状态信息相匹配。在一个实施例中,设备本体110上还安装有车牌检测装置,该车牌检测装置用于检测预设检测区域内是否出现车牌。在通过探测装置检测目标车辆的车辆状态信息之前,可先通过车牌检测装置检测预设检测区域内是否出现车牌。若出现车牌,则确定检测到目标车辆驶入预设检测区域。
当车牌检测装置检测到目标车辆驶入预设检测区域时,触发各探测装置开始对目标车辆的车辆状态信息进行检测。
本实施例中,通过车牌检测装置检测预设检测区域内是否出现车牌,并且仅在检测到出现车牌时,才会触发探测装置检测目标车辆的车辆状态信息,使得探测装置仅在预设检测区域内驶入目标车辆时才会执行探测动作,从而避免探测装置对车辆状态信息的频繁检测,且提升了停车检测的准确度。
图2是根据本申请一实施例的一种停车检测方法的示意性流程图。本实施例中,停车检测方法应用于如图1所示的停车检测设备,该方法包括以下步骤S202-S206:
S202,当检测到目标车辆驶入预设检测区域时,通过停车检测设备上安装的多个探测装置对目标车辆的车辆状态信息进行检测。
S204,将各探测装置检测到的车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配。
S206,根据匹配结果,若存在至少一个探测装置检测到的车辆状态信息与停车状态信息相匹配,则确定目标车辆处于停车状态。
采用本申请实施例的技术方案,停车检测设备在检测到目标车辆驶入预设检测区域时,通过停车检测设备上安装的多个探测装置对目标车辆的车辆状态信息进行检测,并将各探测装置检测到的车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配。根据匹配结果,若存在至少一个探测装置检测到的车辆状态信息与停车状态信息相匹配,则确定目标车辆处于停车状态。由于在停车检测设备上安装有多个探测装置,且各探测装置对应的探测位置不同,因此,在其中某个探测装置被外界因素干扰(如探测区域内出现干扰目标)的情况下,其他探测装置仍然能够不受干扰地进行停车检测,从而避免了其中某个探测装置被外界因素干扰时导致停车检测不准确的情况,提升停车检测的准确度。
上述实施例中提及,停车检测设备中的探测装置可以是多种类型的探测雷达,不同的探测雷达能够探测到目标车辆的不同信息,如目标车辆是行驶还是静止、目标车辆与探测雷达之间的距离等信息。基于此,为使不同的探测雷达能够探测到准确的信息,其在停车检测设备中的安装方式也会有所不同。下面将通过多个实施例来详细说明探测雷达在停车检测设备中的安装方式,以及对应的停车检测方法。
在一个实施例中,停车检测设备包括多个设备本体,各设备本体上分别安装一个探测装置,各设备本体位于预设检测区域对应的不同位置。以停车检测设备包括2个设备本体为例,如图3所示,在预设检测区域31的左右两个位置处,分别设置有设备本体32和设备本体33。设备本体32上安装有探测雷达321,设备本体33上安装有探测雷达331。
本实施例中,探测雷达321和探测雷达331可用于探测驶入预设检测区域31内的目标车辆的车辆状态信息,该车辆状态信息包括车辆行驶状态或车辆静止状态。
通过探测雷达321和探测雷达331对目标车辆的车辆状态信息进行检测时,可以各探测雷达分别仅检测一次目标车辆的车辆状态信息,也可分别连续多次检测目标车辆的车辆状态信息。车辆状态信息包括车辆行驶状态或车辆静止状态。其中,可以是按照预设检测方式(如检测频率、每两次相邻检测之间的时长等)进行连续多次检测。例如,探测雷达按照每秒一次的检测频率进行4次检测,即可检测到目标车辆的4个车辆状态信息。
若探测雷达321或探测雷达331仅检测一次目标车辆的车辆状态信息,则在检测到车辆状态信息为车辆静止状态时,确定检测到的车辆状态信息与停车状态信息相匹配。
若探测雷达321和探测雷达331均连续多次检测目标车辆的车辆状态信息,则在获得探测雷达321和探测雷达331分别探测到的多个车辆状态信息后,将探测雷达321探测到的多个车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配,以及,将探测雷达331探测到的多个车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配。
可选地,以将探测雷达321探测到的多个车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配为例进行说明:根据探测雷达321检测到的多个车辆状态信息,若目标车辆的车辆状态信息由车辆行驶状态变为车辆静止状态,则确定车辆状态信息与停车状态信息相匹配。
可选地,仍以将探测雷达321探测到的多个车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配为例进行说明:根据探测雷达321检测到的多个车辆状态信息,若连续多次检测到车辆状态信息为车辆静止状态,或者,若连续多次检测到车辆状态信息为车辆行驶状态后、变为多个连续的车辆静止状态,则确定探测雷达321检测到的车辆状态信息与停车状态信息相匹配。
将探测雷达331探测到的多个车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配,与将探测雷达321探测到的多个车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配的方法相同,此处不再赘述。
在一个实施例中,通过探测雷达检测目标车辆的车辆状态信息时,可先获取探测雷达针对目标车辆所探测的雷达波束的第一数据幅值;若第一数据幅值大于或等于探测雷达对应的第一波动阈值,则确定车辆状态信息为车辆行驶状态;若第一数据幅值小于探测雷达对应的第一波动阈值,则进一步将第一数据幅值与预设底噪阈值进行比对,根据比对结果确定车辆状态信息。
其中,预设底噪阈值小于第一波动阈值。可选地,根据第一数据幅值与预设底噪阈值的比对结果确定车辆状态信息时,可先通过将第一数据幅值与预设底噪阈值进行比对来判断第一数据幅值是否大于或等于预设底噪阈值,若比对结果为第一数据幅值大于或等于预设底噪阈值,则确定车辆状态信息为车辆行驶状态。若比对结果为第一数据幅值小于预设底噪阈值,则确定车辆状态信息为车辆静止状态。
本实施例中,在雷达波束的第一数据幅值小于探测雷达对应的第一波动阈值时,可能存在以下两种情况:目标车辆处于车辆静止状态,或者,目标车辆驶入预设检测区域、但尚未进入探测雷达的探测区域。也就是说,探测雷达的探测区域小于车辆检测设备对应的预设检测区域。考虑到目标车辆驶入预设检测区域、但尚未进入探测雷达的探测区域的情况下,会将车辆状态信息误判为车辆静止状态,因此,需进一步将第一数据幅值和预设底噪阈值进行比对。
预设底噪阈值可用于表征环境中不存在目标时的噪声值。因此,当第一数据幅值小于预设底噪阈值时,说明环境中不存在目标车辆,此时确定目标车辆的车辆状态信息为车辆静止状态。当第一数据幅值大于或等于预设底噪阈值时,此时说明环境中存在目标车辆,只是目标车辆尚未进入探测雷达的探测区域,因此可确定目标车辆的车辆状态信息为车辆行驶状态。从而更加准确地确定出目标车辆的车辆状态信息,避免目标车辆尚未进入探测雷达的探测区域时的误判情况。
图4是根据本申请另一实施例的一种停车检测方法的示意性流程图。本实施例中,停车检测方法应用于如图5所示的停车检测设备中,停车检测设备包括2个设备本体51、52,各设备本体上分别安装一个探测雷达53,各设备本体位于预设检测区域对应的不同位置,如图5所示的预设检测区域的左右两侧。其中,预设检测区域的左侧位置容易受干扰,如图5中的干扰区域54,预设检测区域的右侧位置不容易受干扰。并且,在左侧的设备本体51上还安装有车牌检测装置55。
在详细介绍本实施例的停车检测方法之前,首先定义一种用于反映车辆状态信息的标识。假设用“1”表示车辆行驶状态,用“0”表示车辆静止状态,则预设的停车状态信息可以设置为10、1100、111000等,即,由“1”转变为“0”的过程也就相当于目标车辆由车辆行驶状态转变为车辆静止状态。停车状态信息的标识位越多,则停车状态信息的检测就更加准确。本实施例中,将以停车状态信息为“1100”为例进行说明。
需要说明的是,上述列举的车辆状态信息的标识仅是一种示例,在实际应用中,可选择任意形式的标识来反映车辆状态信息。如数字、字母、符号、图形等等。
如图4所示,停车检测方法包括以下步骤S401-S408:
S401,通过车牌检测装置检测预设检测区域内是否出现车牌。
S402,在检测到出现出牌时,触发各探测雷达启动检测动作。
S403,获取各探测雷达所探测的雷达波束的第一数据幅值,判断该第一数据幅值是否大于或等于探测雷达对应的第一波动阈值;若是,则执行S404;若否,则执行S405。
S404,确定目标车辆的车辆状态信息为“1”。然后跳转至S407。
其中,“1”表示车辆行驶状态。
S405,判断雷达波束的第一数据幅值是否大于或等于预设底噪阈值;若是,则执行S404;若否,则执行S406。
其中,预设底噪阈值小于第一波动阈值。
S406,确定目标车辆的车辆状态信息为“0”。
其中,“0”表示车辆静止状态。
S407,通过各探测雷达分别连续探测多次,并根据多次探测结果确定是否检测到停车状态信息“1100”。
该步骤中,可根据探测雷达在预设时长内的探测结果来确定是否检测到停车状态信息“1100”,例如,预设时长为20秒,则如果探测雷达在20秒连续检测到了以下标识:1、1、0、0,则说明探测雷达检测到了停车状态信息“1100”。
S408,若多个探测雷达中存在至少一个检测到停车状态信息“1100”,则确定目标车辆处于停车状态。
本实施例中,探测雷达可选择微波多普勒雷达和/或超声波雷达。
可见,本实施例中,当车牌检测装置检测到出现车牌时,触发安装于设备本体上的各探测雷达对目标车辆的车辆状态信息进行检测,并分别判断各探测雷达是否探测到预设的停车状态信息。若存在至少一个探测雷达探测到预设的停车状态信息,则确定目标车辆处于停车状态。由于在停车检测设备上安装有多个探测雷达,且存在至少一个探测雷达所在的位置不容易受干扰,因此,在其中某个探测雷达被外界因素干扰(如探测区域内出现干扰目标)的情况下,其他探测雷达仍然能够不受干扰地进行停车检测,从而避免了其中某个探测雷达被外界因素干扰时导致停车检测不准确的情况,提升停车检测的准确度。
在一个实施例中,停车检测设备包括一个设备本体,多个探测装置分别安装于设备本体上的不同位置。以设备本体上安装有2个探测装置为例,如图6所示,在设备本体61上的不同位置处安装有第一探测雷达62和第二探测雷达63。
本实施例中,第一探测雷达62和第二探测雷达63对车辆状态信息的探测功能可相同也可不同。第一探测雷达62和第二探测雷达63中至少有一个测距雷达,该测距雷达用于探测设备目标车辆相对于设备本体61的距离信息。
通过第一探测雷达62和第二探测雷达63对目标车辆的车辆状态信息进行检测时,可分别连续多次检测目标车辆的车辆状态信息。其中,可以是按照预设检测方式(如检测频率、每两次相邻检测之间的时长等)进行连续多次检测。例如,探测雷达按照每秒一次的检测频率进行4次检测,即可检测到目标车辆的4个车辆状态信息。
在获得第一探测雷达62和第二探测雷达63分别探测到的多个车辆状态信息后,将第一探测雷达62探测到的多个车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配,以及,将第二探测雷达63探测到的多个车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配。
假设第一探测雷达62为测距雷达。则可通过第一探测雷达62连续多次检测目标车辆的车辆状态信息(包括目标车辆相对于车辆检测设备的距离信息),进而在将第一探测雷达62探测到的多个车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配时,可先根据第一探测雷达62探测到的多个距离信息,判断目标车辆相对于停车检测设备的距离信息是否均位于预设距离范围内,即判断目车辆是否始终位于预设距离范围内;若是,则确定车辆状态信息与停车状态信息相匹配。
第二探测雷达63可以是测距雷达,也可以是与图3所示的探测雷达相同的雷达。若第二探测雷达63与图3所示的探测雷达相同,则第二探测雷达63用于检测目标车辆的车辆状态信息为车辆行驶状态或车辆静止状态。具体的检测方法已在上述实施例中详细说明,此处不再赘述。
图7是根据本申请再一实施例的一种停车检测方法的示意性流程图。本实施例中,停车检测方法应用于如图6所示的停车检测设备中,其中,第一探测雷达62为测距雷达,用于检测目标车辆相对于车辆检测设备的距离信息;第二探测雷达63用于检测目标车辆为车辆行驶状态或车辆静止状态。
在详细介绍本实施例的停车检测方法之前,首先定义一种用于反映车辆距离信息的标识。假设用“1”表示目标车辆位于预设距离范围内,用“0”表示目标车辆不位于预设距离范围内,则预设的停车状态信息可以设置为11、111、1111等,即,由连续多次检测到“1”的过程也就相当于目标车辆始终位于预设距离范围内。停车状态信息的标识位越多,则停车状态信息的检测就更加准确。本实施例中,将以停车状态信息为“1111”为例进行说明。
需要说明的是,上述列举的车辆距离信息的标识仅是一种示例,在实际应用中,可选择任意形式的标识来反映车辆距离信息。如数字、字母、符号、图形等等。
如图7所示,停车检测方法包括以下步骤S701-S707:
S701,在确定目标车辆驶入预设检测区域内时,通过第一探测雷达检测目标车辆相对于车辆检测设备的距离信息。
S702,根据距离信息,判断目标车辆是否位于预设距离范围内;若是,则执行S703;若否,则执行S705。
S703,确定检测到标识“1”。
其中,“1”表示目标车辆位于预设距离范围内。
S704,确定检测到标识“0”。
其中,“0”表示目标车辆不位于预设距离范围内。
S705,根据第一探测雷达连续检测到的多个标识,确定是否检测到停车状态信息“1111”。继续执行S707。
S706,在确定目标车辆驶入预设检测区域内时,通过第二探测雷达检测目标车辆的车辆状态信息,并确定是否检测到停车状态信息“1100”。继续执行S707。
该步骤中,通过第二探测雷达检测停车状态信息“1100”的方法,与图3所示实施例中探测雷达检测停车状态信息“1100”的方法类似,此处不再赘述。
S707,若第一探测雷达和第二探测雷达中至少存在一个检测到停车状态信息,则确定目标车辆处于停车状态。
本实施例中,第一探测雷达可以是脉冲微波雷达或激光雷达。第二探测雷达可以是微波多普勒雷达或超声波雷达。脉冲微波雷达或激光雷达可不受外界干扰的影响,准确检测出目标车辆的车辆状态信息(包括距离信息)。
可见,本实施例中,通过安装于设备本体上的各探测雷达对目标车辆的车辆状态信息进行检测,并分别判断各探测雷达是否探测到预设的停车状态信息。若存在至少一个探测雷达探测到预设的停车状态信息,则确定目标车辆处于停车状态。由于在停车检测设备上安装有多个探测雷达,且存在至少一个探测雷达不容易受干扰,因此,在其中某个探测雷达被外界因素干扰(如探测区域内出现干扰目标)的情况下,其他探测雷达仍然能够不受干扰地进行停车检测,从而避免了其中某个探测雷达被外界因素干扰时导致停车检测不准确的情况,提升停车检测的准确度。
在一个实施例中,在确定目标车辆处于停车状态之后,还可检测目标车辆的车窗位置信息;进而根据车窗位置信息,对目标车辆内的用户进行身份识别。可选地,在检测到车窗位置信息后,可控制设备本体移动至车窗对应的车窗检测位置。在车窗检测位置处,当检测到车窗开启时,对目标车辆内的用户进行身份识别。根据用户的身份识别结果,确定是否对目标车辆进行放行。
本实施例中,车窗位置的检测方法以及用户的身份识别方式均为现有技术,因此不再详述。通过在检测到目标车辆处于停车位置之后,进一步智能化地对目标车辆内的用户进行身份识别,使得停车检测和用户身份识别形成了一个完整闭环,整个过程无需人工介入。从而很好地将停车检测技术应用于安防领域中。
在一个实施例中,探测装置在连续多次检测目标车辆的车辆状态信息时,如果预设时长内一直未检测到与预设的停车状态信息相匹配的车辆状态信息,则可确定探测装置探测超时。此时可直接触发后续动作。如,触发停车检测状态检测车窗位置,并对车辆内部的用户进行身份识别,等等。
综上,已经对本主题的特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作可以按照不同的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序,以实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理可以是有利的。
基于同样的思路,本申请实施例还提供一种停车检测设备,如图8所示。停车检测设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或一个以上的处理器801和存储器802,存储器802中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中,存储器802可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器802的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出),每个模块可以包括对停车检测设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地,处理器801可以设置为与存储器802通信,在停车检测设备上执行存储器802中的一系列计算机可执行指令。停车检测设备还可以包括一个或一个以上电源803,一个或一个以上有线或无线网络接口804,一个或一个以上输入输出接口805,一个或一个以上键盘806。
具体在本实施例中,停车检测设备包括有存储器,以及一个或一个以上的程序,其中一个或者一个以上程序存储于存储器中,且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块,且每个模块可以包括对停车检测设备中的一系列计算机可执行指令,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令:
当检测到目标车辆驶入预设检测区域时,通过所述停车检测设备上安装的多个探测装置对所述目标车辆的车辆状态信息进行检测;
将各所述车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配;
根据匹配结果,若存在至少一个所述探测装置检测到的所述车辆状态信息与所述停车状态信息相匹配,则确定所述目标车辆处于停车状态。
本申请实施例还提出了一种存储介质,该存储介质存储一个或多个计算机程序,该一个或多个计算机程序包括指令,该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时,能够使该电子设备执行上述一种停车检测方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的,计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然,在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,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、商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、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (15)

1.一种停车检测方法,其特征在于,应用于停车检测设备,所述方法包括:
当检测到目标车辆驶入预设检测区域时,通过所述停车检测设备上安装的多个探测装置对所述目标车辆的车辆状态信息进行检测;
将各所述探测装置检测到的所述车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配;
根据匹配结果,若存在至少一个所述探测装置检测到的所述车辆状态信息与所述停车状态信息相匹配,则确定所述目标车辆处于停车状态。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述车辆状态信息包括车辆行驶状态或车辆静止状态;
所述将各所述探测装置检测到的所述车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配,包括:
针对任一所述探测装置,若检测到所述车辆状态信息由所述车辆行驶状态变为所述车辆静止状态,则确定所述探测装置检测到的所述车辆状态信息与所述停车状态信息相匹配;
若检测到所述车辆状态信息为所述车辆静止状态,则确定所述探测装置检测到的所述车辆状态信息与所述停车状态信息相匹配。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述车辆状态信息包括车辆行驶状态或车辆静止状态;
所述将各所述探测装置检测到的所述车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配,包括:
针对任一所述探测装置,若连续多次检测到所述车辆状态信息为所述车辆静止状态,则确定所述探测装置检测到的所述车辆状态信息与所述停车状态信息相匹配;
若连续多次检测到所述车辆状态信息为所述车辆行驶状态后,变为多个连续的所述车辆静止状态,则确定所述探测装置检测到的所述车辆状态信息与所述停车状态信息相匹配。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述通过所述停车检测设备上安装的多个探测装置对所述目标车辆的车辆状态信息进行检测,包括:
获取针对所述目标车辆所探测的雷达波束的第一数据幅值;
若所述第一数据幅值大于或等于第一波动阈值,则确定所述车辆状态信息为所述车辆行驶状态;
若所述第一数据幅值小于所述第一波动阈值,则将所述第一数据幅值与预设底噪阈值进行比对,根据比对结果确定所述车辆状态信息;所述预设底噪阈值小于所述第一波动阈值。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述第一数据幅值与预设底噪阈值进行比对,根据比对结果确定所述车辆状态信息,包括:
将所述第一数据幅值与预设底噪阈值进行比对;
若比对结果为所述第一数据幅值大于或等于所述预设底噪阈值,则确定所述车辆状态信息为所述车辆行驶状态;
若比对结果为所述第一数据幅值小于所述预设底噪阈值,则确定所述车辆状态信息为所述车辆静止状态。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述车辆状态信息包括所述目标车辆相对于所述停车检测设备的距离信息;
所述将各所述探测装置检测到的所述车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配,包括:
针对任一所述探测装置,若连续多次检测到所述距离信息均位于预设距离范围内,则确定所述探测装置检测到的所述车辆状态信息与所述停车状态信息相匹配。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述目标车辆处于停车状态之后,还包括:
检测所述目标车辆的车窗位置信息;
根据所述车窗位置信息,对所述目标车辆内的用户进行身份识别。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述目标车辆的多个车辆状态信息之前,还包括:
检测所述预设检测区域内是否出现车牌;
若是,则确定检测到所述目标车辆驶入所述预设检测区域。
9.一种停车检测设备,其特征在于,包括设备本体、多个探测装置和控制器,各所述探测装置和所述控制器分别安装于所述设备本体上,且各所述探测装置对应的探测位置不同;其中:
所述探测装置,用于当检测到目标车辆驶入预设检测区域时,对所述目标车辆的车辆状态信息进行检测,并将所述车辆状态信息传输至所述控制器;
所述控制器,用于将各所述探测装置检测到的所述车辆状态信息与预设的停车状态信息相匹配;根据匹配结果,若存在至少一个所述探测装置检测到的所述车辆状态信息与所述停车状态信息相匹配,则确定所述目标车辆处于停车状态。
10.根据权利要求9所述的设备,其特征在于,所述停车检测设备包括多个设备本体;各所述设备本体上分别安装一个所述探测装置;各所述设备本体位于所述预设检测区域对应的不同位置。
11.根据权利要求10所述的设备,其特征在于,所述多个探测装置包括微波多普勒雷达和/或超声波雷达;
所述微波多普勒雷达和/或超声波雷达,用于检测所述车辆状态信息为车辆行驶状态或车辆静止状态;
所述控制器,还用于若检测到以下任一种情况,则确定所述车辆状态信息与所述停车状态信息相匹配:所述车辆状态信息由所述车辆行驶状态变为所述车辆静止状态;所述车辆状态信息为所述车辆静止状态;连续多次检测到所述车辆状态信息为所述车辆静止状态;连续多次检测到所述车辆状态信息为所述车辆行驶状态后,变为多个连续的所述车辆静止状态。
12.根据权利要求9所述的设备,其特征在于,所述停车检测设备包括一个所述设备本体;多个所述探测装置分别安装于所述设备本体上的不同位置。
13.根据权利要求12所述的设备,其特征在于,所述多个探测装置包括脉冲微波雷达和/或激光雷达;
所述脉冲微波雷达和/或激光雷达,用于检测所述目标车辆相对于所述停车检测设备的距离信息;
所述控制器,还用于若连续多次检测到所述距离信息均位于预设距离范围内,则确定所述车辆状态信息与所述停车状态信息相匹配。
14.一种停车检测设备,其特征在于,包括处理器和与所述处理器电连接的存储器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器用于从所述存储器调用并执行所述计算机程序以实现权利要求1-8中任一项所述的方法。
15.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质用于存储计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时以实现权利要求1-8中任一项所述的方法。
CN202210095186.8A 2022-01-26 2022-01-26 停车检测方法、设备及存储介质 Pending CN114255600A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210095186.8A CN114255600A (zh) 2022-01-26 2022-01-26 停车检测方法、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210095186.8A CN114255600A (zh) 2022-01-26 2022-01-26 停车检测方法、设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114255600A true CN114255600A (zh) 2022-03-29

Family

ID=80799857

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210095186.8A Pending CN114255600A (zh) 2022-01-26 2022-01-26 停车检测方法、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114255600A (zh)

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201111734Y (zh) * 2007-09-06 2008-09-10 浙江银江电子股份有限公司 双探头停车场车位引导系统采集装置
CN102930741A (zh) * 2012-10-24 2013-02-13 无锡普智联科高新技术有限公司 高精度车位检测系统及其检测方法
CN205193907U (zh) * 2015-11-04 2016-04-27 杭州朗米科技有限公司 一种人车双重验证闸机系统
CN106530819A (zh) * 2017-01-03 2017-03-22 安徽嘉盛位联网络科技有限公司 一种车检器及检测方法
CN106683417A (zh) * 2017-01-20 2017-05-17 深圳市顺锋铭科技有限公司 一种基于磁敏检测器的车位状态检测方法及磁敏检测器
CN107610481A (zh) * 2017-08-31 2018-01-19 深圳先进技术研究院 停车检测方法、装置及终端设备和计算机可读存储介质
CN108710857A (zh) * 2018-05-22 2018-10-26 深圳前海华夏智信数据科技有限公司 基于红外补光的人车识别方法及装置
CN109272772A (zh) * 2018-08-20 2019-01-25 中国科学院深圳先进技术研究院 一种停车场车位检测方法、装置及终端设备
CN109615876A (zh) * 2018-12-28 2019-04-12 张明荣 一种车辆在位检测方法与系统
CN110015288A (zh) * 2018-01-09 2019-07-16 上海汽车集团股份有限公司 一种检测库位的方法、装置及电子设备
CN110689725A (zh) * 2019-09-03 2020-01-14 北京理工大学 用于道口综合检查的安保机器人系统及其处理方法
CN111341117A (zh) * 2020-03-11 2020-06-26 广东安居宝数码科技股份有限公司 停车检测的方法及装置、路侧单元、可读存储介质
CN112215234A (zh) * 2020-10-16 2021-01-12 神思电子技术股份有限公司 一种道路卡口车辆人员信息核查方法
CN112950986A (zh) * 2021-02-08 2021-06-11 深圳市信致通信技术有限公司 停车场车位状态检测方法、车位探测器

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201111734Y (zh) * 2007-09-06 2008-09-10 浙江银江电子股份有限公司 双探头停车场车位引导系统采集装置
CN102930741A (zh) * 2012-10-24 2013-02-13 无锡普智联科高新技术有限公司 高精度车位检测系统及其检测方法
CN205193907U (zh) * 2015-11-04 2016-04-27 杭州朗米科技有限公司 一种人车双重验证闸机系统
CN106530819A (zh) * 2017-01-03 2017-03-22 安徽嘉盛位联网络科技有限公司 一种车检器及检测方法
CN106683417A (zh) * 2017-01-20 2017-05-17 深圳市顺锋铭科技有限公司 一种基于磁敏检测器的车位状态检测方法及磁敏检测器
CN107610481A (zh) * 2017-08-31 2018-01-19 深圳先进技术研究院 停车检测方法、装置及终端设备和计算机可读存储介质
CN110015288A (zh) * 2018-01-09 2019-07-16 上海汽车集团股份有限公司 一种检测库位的方法、装置及电子设备
CN108710857A (zh) * 2018-05-22 2018-10-26 深圳前海华夏智信数据科技有限公司 基于红外补光的人车识别方法及装置
CN109272772A (zh) * 2018-08-20 2019-01-25 中国科学院深圳先进技术研究院 一种停车场车位检测方法、装置及终端设备
CN109615876A (zh) * 2018-12-28 2019-04-12 张明荣 一种车辆在位检测方法与系统
CN110689725A (zh) * 2019-09-03 2020-01-14 北京理工大学 用于道口综合检查的安保机器人系统及其处理方法
CN111341117A (zh) * 2020-03-11 2020-06-26 广东安居宝数码科技股份有限公司 停车检测的方法及装置、路侧单元、可读存储介质
CN112215234A (zh) * 2020-10-16 2021-01-12 神思电子技术股份有限公司 一种道路卡口车辆人员信息核查方法
CN112950986A (zh) * 2021-02-08 2021-06-11 深圳市信致通信技术有限公司 停车场车位状态检测方法、车位探测器

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10509105B2 (en) Radar device and frequency interference cancellation method thereof
US11333749B2 (en) Method and device for determining motion trajectory of target
CN110488264A (zh) 人员检测方法、装置、电子设备及存储介质
Lee et al. Statistical characteristic-based road structure recognition in automotive FMCW radar systems
US11797098B2 (en) Methods for recognizing human hand and hand gesture from human, and display apparatus
CN113109802B (zh) 目标运动状态判断方法、装置、雷达设备和存储介质
CN111727380A (zh) 目标检测方法、系统及计算机可读存储介质
JP2019032285A (ja) レーダ装置および物標検知方法
CN113870347A (zh) 目标车辆的控制方法、装置、电子设备及存储介质
US20100134346A1 (en) Method for the multidimensional temporal kinematic filtering of radar blips, from antenna revolution to antenna revolution
CN109696665B (zh) 超声波传感器测量数据的处理方法、装置及设备
CN110494762B (zh) 周边监视雷达装置
CN112863242B (zh) 一种车位检测的方法和装置
CN114255600A (zh) 停车检测方法、设备及存储介质
CN110426714A (zh) 一种障碍物识别方法
CN114428252A (zh) 超声波距离检测芯片、系统、方法及车辆控制方法
CN116299401B (zh) 基于目标散射点位置的恒虚警方法、设备及其存储介质
CN113160279A (zh) 一种地铁环境中行人异常行为检测方法及装置
CN114333329B (zh) 停车检测方法、设备及存储介质
CN113687348B (zh) 基于追踪微多普勒图的行人识别方法和装置
US11643093B2 (en) Method for predicting traffic light information by using lidar and server using the same
CN113807636B (zh) 区域监管方法、装置、电子设备及计算机存储介质
EP4321901A1 (en) Target detection method and system
KR102368856B1 (ko) 오브젝트 탐지 방법 및 장치
CN114217302A (zh) 入侵检测方法和系统、电子设备、计算机可读存储介质

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20220329

RJ01 Rejection of invention patent application after publication