CN114821830A - 一种路内停车管理方法、系统、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于停车技术领域,提供了一种路内停车管理方法、系统、设备和存储介质,其中一种路内停车管理方法,包括:步骤S100:获取目标路内目标车位的多张图像信息,所述图像信息至少由一辆行驶车辆采集;步骤S200:筛选所述图像信息,获得有效图像信息;步骤S300:根据有效图像信息,计算目标路内目标车位中车辆的停车时长。采用本申请的路内管理方法,利用社会行驶车辆算力资源来获取目标路内目标车位的图像信息,代替了现有技术中通过大量的人力和昂贵的设备来进行停车管理,解放了人力,充分利用行驶车辆来实现对路内车辆的自动化管理。
Description
技术领域
本发明涉及停车领域,尤其是涉及一种路内停车管理方法、系统、设备和存储介质。
背景技术
现有技术中,通常在路内停车时对于停车位的管理需要依靠大量的人力资源,且需要投入大量的设备,如视频设备、地磁设备、手持终端等,通过工作人员和设备之间的配合来获取在路内停车位上每辆车辆的停车时长,但是会存在如下问题:
目前的路内停车位管理需要投入占到停车管理设备,如手持PDA、地磁车位探测器、高低位视频摄像机、车位锁等设备,与此同时,这些设备的建设投资成本都比较高;
路内停车管理目前大部分车位管理还需要大量的人力需要参与,如车辆信息中车牌号的录入,通过人员以巡逻的方式来进行巡查等,需要投入的人力成本较大,造成了经济负担;
路内停车管理系统还需要大量的日常设备维护工作,如对设备的检修、人员的培训等。
发明内容
本发明的目的是提供一种路内停车管理方法、系统、设备和存储介质,来解决现有技术中存在的上述技术问题,主要包括以下四个方面:
本申请第一方面提供了一种路内停车管理方法,包括:
步骤S100:获取目标路内目标车位的多张图像信息,当目标车位处于非占用状态时,多张所述图像信息至少包括车位号、车位状态、采集时间中的一种;当目标车位处于占用状态时,包括车位号、车位状态、停放在车位上的车辆的车牌号、采集时间;所述图像信息至少由一辆行驶车辆采集;
步骤S200:筛选所述图像信息,获得有效图像信息,所述有效图像信息包括目标车位中的车辆驶入时的采集时间和车辆驶出时的采集时间;
步骤S300:根据有效图像信息,计算目标路内目标车位中车辆的停车时长。
进一步地,步骤S100中还包括:所述行驶车辆为经过目标路内的车辆。
进一步地,步骤S200包括:
当图像信息由一辆行驶车辆采集时,设置一级筛选信息,所述一级筛选信息为时间筛选信息,并根据时间筛选信息筛选图像信息,获得有效图像信息;
当图像信息由多辆行驶车辆采集时,设置多级筛选信息,并根据多级筛选信息筛选图像信息,获得有效图像信息;
其中多级筛选信息包括时间筛选信息、车牌号筛选信息,图像清晰度筛选信息,所述筛选信息的优先级别为,时间筛选信息>车牌号筛选信息>图像清晰度筛选信息。
进一步地,步骤300包括:
根据有效图像信息,获得驶入目标车位的车辆的车牌号信息;
获得车辆驶入目标车位的采集时间,记为驶入时间;
获得车辆驶出目标车位的采集时间,记为驶出时间;
根据驶入时间和驶出时间计算获得车辆在目标车位中的停车时长。
进一步地,根据有效图像信息,识别目标车位的状态信息,并根据状态信息对需要停放的车辆进行推荐。
本申请第二方面提供了一种路内停车管理系统,包括如下模块:
图像获取模块,用于获取目标路内目标车位的多张图像信息,当目标车位处于非占用状态时,多张所述图像信息至少包括车位号、车位状态、采集时间中的一种;当目标车位处于占用状态时,包括车位号、车位状态、停放在车位上的车辆的车牌号、采集时间;所述图像信息至少由一辆行驶车辆采集;
筛选模块,用于筛选所述图像信息,获得有效图像信息,所述有效图像信息包括目标车位中的车辆驶入时的采集时间和车辆驶出时的采集时间;
计算模块:根据有效图像信息,计算目标路内目标车位中车辆的停车时长。
进一步地,图像获取模块还包括:
所述行驶车辆为经过目标路内的车辆。
进一步地,筛选模块还用于:
当图像信息由一辆行驶车辆采集时,设置一级筛选信息,所述一级筛选信息为时间筛选信息,并根据时间筛选信息筛选图像信息,获得有效图像信息;
当图像信息由多辆行驶车辆采集时,设置多级筛选信息,并根据多级筛选信息筛选图像信息,获得有效图像信息;
其中多级筛选信息包括时间筛选信息、车牌号筛选信息,图像清晰度筛选信息,所述筛选信息的优先级别为,时间筛选信息>车牌号筛选信息>图像清晰度筛选信息。
本申请第三方面提供了一种计算机设备,包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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路内停车管理方法中的步骤。
本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质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上述的路内停车管理方法中的步骤。
本发明相对于现有技术至少具有如下技术效果:
(1)采用本申请的路内管理方法,利用社会行驶车辆算力资源来获取目标路内目标车位的图像信息,停车场管理系统通过上传的图像信息来计算获得目标车位中停放车辆的停车管理以及停车时长计算,代替了现有技术中通过大量的人力和昂贵的设备来进行停车管理,解放了人力,充分利用行驶车辆来实现对路内车辆的自动化管理。
(2)本申请中通过设置多级筛选信息,停车场云端管理系统可以全自动化的对获取的目标路内目标车位的图像信息进行筛选,可以准确获得目标车位中车辆的停车时长,避免了人工筛选有效图像信息时的主观误差,导致目标车位中停放车辆的停车时长计算错误。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明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,下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例,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是本发明中路内停车管理方法的流程示意图;
图2是本发明中的路内停车管理方法的结构示意图;
图3是本发明中的计算机设备的结构示意图;
图4是本发明中的计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
以下的说明提供了许多不同的实施例、或是例子,用来实施本发明的不同特征。以下特定例子所描述的元件和排列方式,仅用来精简的表达本发明,其仅作为例子,而并非用以限制本发明。
在下文中将参考附图对本发明的各方面进行更充分的描述。然而,本发明可以具体化成许多不同形式且不应解释为局限于贯穿本发明所呈现的任何特定结构或功能。相反地,提供这些方面将使得本发明周全且完整,并且本发明将给本领域技术人员充分地传达本发明的范围。基于本文所教导的内容,本领域的技术人员应意识到,无论是单独还是结合本发明的任何其它方面实现本文所公开的任何方面,本发明的范围旨在涵盖本文中所公开的任何方面。例如,可以使用本文所提出任意数量的装置或者执行方法来实现。另外,除了本文所提出本发明的多个方面之外,本发明的范围更旨在涵盖使用其它结构、功能或结构和功能来实现的装置或方法。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例,而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义,除非另外定义。应注意,这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义,而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
现有技术中,目前对于路内停车的管理需要大量的人力成本和设备资源,进而导致了停车费用高的问题,鉴于此,本申请提供了一种路内停车管理方法,仅通过路上行驶的车辆的算力就可以解决现有技术中存在的技术问题。本申请的实现方法如下:
实施例一:
如图1-图2所示,本申请实施例一提供了一种路内停车管理方法,包括:
步骤S100:获取目标路内目标车位的多张图像信息,当目标车位处于非占用状态时,多张所述图像信息至少包括车位号、车位状态、采集时间中的一种;当目标车位处于占用状态时,包括车位号、车位状态、停放在车位上的车辆的车牌号、采集时间;所述图像信息至少由一辆行驶车辆采集;
步骤S200:筛选所述图像信息,获得有效图像信息,所述有效图像信息包括目标车位中的车辆驶入时的采集时间和车辆驶出时的采集时间;
步骤S300:根据有效图像信息,计算目标路内目标车位中车辆的停车时长。
进一步地,步骤S100中还包括:所述行驶车辆为经过目标路内的车辆。
上述方案中,首先需要在路内的目标车位设置对应的车位号识别装置,该识别装置可以是在车位上手写的车位号、在每个车位上设置的车位牌、还可以是采用激光识读、蓝牙识读、视频OCR识读标签等,便于后续停车管理系统对路内车位的管理和行驶车辆对所拍摄车辆的识别。与此同时,行驶车辆需要安装用于识别车位号的设备。
停车场云端管理系统首先获取行驶车辆上传的目标路内目标车位的多张图像信息,停车场云端管理系统可以通过图像信息获取目标车位的多方面的信息,如目标车位的使用状态,当获取的图像信息中包括车位号、车位状态、采集时间中的任意一种时,则可以获知获取的目标车位的图像信息中没有包括位于该车位中车辆的信息,这则说明目标车位处于非占用状态;当获取的图像信息中包括车位号、车位状态、停放在车位上的车辆的车牌号、采集时间时,则可获知获取的目标车位的图像信息中不仅包括了车位的信息,还包括了位于该车位中车辆的信息,这则说明目标车位处于占用状态。
需要注意的是,本申请中停车场云端管理系统获取的目标路内目标车位的多张图像信息并不是通过巡逻人员上传,也不是由位于车位上的图像采集装置上传,而是通过经过目标路内目标车位的行驶中的车辆采集上传的。行驶的车辆为经过/路过目标车位时的车辆,行驶的车辆可以下载应用软件/传输装置和采集图像的采集装置,当行驶的车辆经过目标路内的目标车位时,可以通过其上安装的采集装置自动采集目标车位的图像信息,并通过应用软件或者传输装置将图像信息传输给停车场云端管理系统,停车场云端管理系统通过对上传的图像信息进行筛选并计算出不同的目标车位上对应车辆的停车时长,进而实现对停放的车辆进行自动收费。
需要说明的是,本申请中对于行驶车辆在此不做限制,可以汽车、电动车、摩托车等,只要能够实现对目标路内目标车位的图像信息采集并上传至停车场云端管理系统即可。
本申请中,由于目标路内目标车位的多张图像信息是由行驶车辆采集的,随机性比较大,并不是上传的每一张图像信息都可以用,如1号车位处于空闲状态的图像信息有多张,有的把车位号拍摄清楚了,有的没有拍摄清楚或没有拍摄到,这种情况的图像信息是不能使用的;因此,停车场云端管理系统获得行驶车辆上传的目标路内目标车位的多张图像信息后,需要对获得的图像信息进行筛选后才可以方便后续的使用,本申请从图像信息中需要筛选出与计算目标车位停车时长相关的有效图像信息,即可以理解为本申请中需要通过获得的目标路内目标车位的多张图像信息来筛选有效图像信息,通过有效图像信息获得停放在目标车位中的车辆驶入的采集时间和驶出的采集时间,然后根据车辆驶入目标车位的采集时间和驶出目标车位的采集时间之差,计算出位于目标路内目标车位中停放车辆的停车时长。
在此基础上,停车场管理系统可以将目标路内目标车位中停放车辆的停车时长和或有效图像信息发送给停车场出口的收费管理处、也可以发送给停放车辆的用户,其中将图像信息可以作为停车凭证信息,实现该车辆的停车缴费,实现停车场对于停车位的便捷管理。
因此,采用本申请的路内管理方法,利用社会行驶车辆算力资源来获取目标路内目标车位的图像信息,停车场管理系统通过上传的图像信息来计算获得目标车位中停放车辆的停车管理以及停车时长计算,代替了现有技术中通过大量的人力和昂贵的设备来进行停车管理,解放了人力,充分利用行驶车辆来实现对路内车辆的自动化管理。
进一步地,步骤S200包括:
当图像信息由一辆行驶车辆采集时,设置一级筛选信息,所述一级筛选信息为时间筛选信息,并根据时间筛选信息筛选图像信息,获得有效图像信息;
当图像信息由多辆行驶车辆采集时,设置多级筛选信息,并根据多级筛选信息筛选图像信息,获得有效图像信息;
其中多级筛选信息包括时间筛选信息、车牌号筛选信息,图像清晰度筛选信息,所述筛选信息的优先级别为,时间筛选信息>车牌号筛选信息>图像清晰度筛选信息。
上述方案中,采集目标路内目标车位的图像信息的行驶车辆数量在此不做限制,但是在本申请中针对不同数量的行驶车辆同一时刻采集同一目标车位的情况,本申请按照可能出现的情况设置的不同的筛选有效图像信息的方法,具体筛选方法如下:
当停车场云端管理系统在后台获知获取的同一目标车位的图像信息是同一辆行驶车辆拍摄的情况下,仅仅需要通过筛选图像信息中的采集时间作为筛选信息,即筛选条件,原因在于停车位的管理最重要的就是停车时长,且停车时长对于停放在目标车位中的车辆的用户来支付停车费用的多少也是息息相关的,因此,在只有一个车辆拍摄到该目标车位的图像信息时,仅将采集时间信息作为筛选信息。在此种情况下,从停车场云端管理系统获取的目标路内同一目标车位的图像信息中获取有效图像信息的方法如下:首先将获取的目标车位的图像信息按照采集时间进行顺序排序,即按照采集的时间先后顺序进行排序,然后从中挑选出车辆驶入目标车位的采集时间,以及车辆驶出目标车位的采集时间,然后计算车辆驶入目标车位的采集时间和驶出目标车位的采集时间差,即为该车辆在该目标车位中的停车时。
如图2所示,当停车场云端管理系统在后台获知获取的同一目标车位11的图像信息是多辆行驶车辆,如行驶车辆1、行驶车辆2等其他行驶车辆拍摄的情况下,需要设置多级筛选信息,以及多级筛选信息之间的优先级别,本申请中设置了三级筛选信息,分别是时间筛选信息、车牌号筛选信息、图像清晰度筛选信息,且三级筛选信息之间的筛选优先级为:时间筛选信息>车牌号筛选信息>图像清晰度筛选信息,其中将时间筛选信息作为最优先筛选的条件是因为,停车位的管理最重要的就是停车时长,且停车时长对于停放在目标车位中的车辆的用户来支付停车费用的多少也是息息相关的,且可以通过采集时间获知目标车位处于空闲状态的时间;
如当同一目标车位有多辆行驶车辆采集图像信息时,停车场云端管理系统获取的关于同一目标车位的图像信息相较于只有一辆行驶车辆采集目标车位的图像信息在数量上更加的多,在该种情况下,可以将图像信息按照采集时间进行分组,如5分钟间隔为一组,这样可以加快筛选的速度,然后挑选出车辆驶入目标车位的采集时间和车辆驶入目标车位的采集时间,即可获得有效信息,即目标车位中车辆的停车时长;在保证停车时间获取准确的情况下,其次就要保证获取的目标车位中的车辆的信息准确,因此,若出现车辆驶入目标车位的时间相同的图像信息由多张时,然后将多张图像信息进行比较,看哪张图像信息中车辆的车牌号信息最全面最完整,就将对应的图像信息作为车辆驶入或驶出目标车位的采集时间;在此基础上,若图像信息出现车牌号信息相同无法筛选的情况下,更加图像清晰度进行筛选,即挑选图像信息中无效/干扰信息最少,拍摄车牌号最清晰的一张图像信息,将最终这张图像信息作为车辆驶入或驶出目标车位的采集时间。
需要说明的是,多级筛选信息还可以根设置其他的筛选信息,如图像信息的中的尺寸大小、采集角度等信息作为筛选信息,选出更加准确的有效图像信息。
本申请中通过设置多级筛选信息,停车场云端管理系统可以全自动化的对获取的目标路内目标车位的图像信息进行筛选,可以准确获得目标车位中车辆的停车时长,避免了人工筛选有效图像信息时的主观误差,导致目标车位中停放车辆的停车时长计算错误。
进一步地,步骤300包括:
根据有效图像信息,获得驶入目标车位的车辆的车牌号信息;
获得车辆驶入目标车位的采集时间,记为驶入时间;
获得车辆驶出目标车位的采集时间,记为驶出时间;
根据驶入时间和驶出时间计算获得车辆在目标车位中的停车时长。
上述方案中,停车场云端管理系统可以从获取行驶车辆上传的目标路内目标车辆的图像信息中筛选出有效信息,通过多级筛选信息后获得的有效图像信息可以获得驶入目标车位的车辆的车牌信息,以及该车辆驶入目标车位时的驶入时间和驶出时间,通过计算驶入时间和驶出时间的差值,即可获得该车辆在目标车位中的停车时长,然后可以将停车时长和车牌信息发送给停车场出口系统和或车辆的用户,进一步完成停车缴费。
具体地,本申请中车辆在目标车位中的驶入时间和驶出时间可以通过如下方式获得,假设本申请中需要计算车辆A在目标车位11中的停车时长:
驶入时间:将获取的目标车位的图像信息按照采集时间进行排序,挑选出车辆A进入目标车位11的图像信息,如,采集到车辆A进入目标车位11的时间是10:00,车辆A在进入目标车位11之前可能会出现两种情况,一种是目标车位11在9:59的时候处于空闲状态,另一种是目标车位11在车位9:59的时候车位上停的车辆B,此时,车辆A进入目标车辆的驶入时间为10:00。
驶出时间:将获取的目标车位的图像信息按照采集时间进行排序,挑选出车辆A驶出目标车位11的图像信息,如,采集到车辆A驶出目标车位11的时间是12:00,车辆A在驶出目标车位11之后可能会出现两种情况,一种是目标车位11在12:01的时候处于空闲状态,另一种是目标车位11在车位12:01的时候车位上停的车辆B,此时,车辆A驶出目标车辆的驶出时间为12:00。
根据驶出时间-驶入时间=停车时长,即12:00-10:00=2h,停车时长为2个小时。
进一步地,根据有效图像信息,识别目标车位的状态信息,并根据状态信息对需要停放的车辆进行推荐。
上述方案中,停车场管理系统获取的目标路内目标车位的图像信息中,如图2所示,可以获取目标车位的车位状态,即占用或者空闲,可以及时将该车位的状态信息同步推荐给后续需要停放的车辆,如当或者目标车位的状态是空闲状态,可以将该车位通过停车场管理系统推荐给后续需要停放的车辆。
本申请提供的路内停车管理方法,还可以实现行驶车辆在平时的行驶过程中获得收益,如停车场可以根据行驶车辆采集的目标路内目标车位的图像信息中的有效图像信息,然后给与行驶车辆一定比例的费用作为报酬,同时实现了停车场管理系统节省了大量的人力物力。
实施例二:
本发明实施例二提供的路内停车管理系统能够实现路内停车管理方法实施例中的各个实施方式,以及相应有益效果,为避免重复,这里不再赘述。
本申请实施例二提供了一种路内停车管理系统,包括如下模块:
图像获取模块,用于获取目标路内目标车位的多张图像信息,当目标车位处于非占用状态时,多张所述图像信息至少包括车位号、车位状态、采集时间中的一种;当目标车位处于占用状态时,包括车位号、车位状态、停放在车位上的车辆的车牌号、采集时间;所述图像信息至少由一辆行驶车辆采集;
筛选模块,用于筛选所述图像信息,获得有效图像信息,所述有效图像信息包括目标车位中的车辆驶入时的采集时间和车辆驶出时的采集时间;
计算模块:根据有效图像信息,计算目标路内目标车位中车辆的停车时长。
进一步地,图像获取模块还包括:
所述行驶车辆为经过目标路内的车辆。
进一步地,筛选模块还用于:
当图像信息由一辆行驶车辆采集时,设置一级筛选信息,所述一级筛选信息为时间筛选信息,并根据时间筛选信息筛选图像信息,获得有效图像信息;
当图像信息由多辆行驶车辆采集时,设置多级筛选信息,并根据多级筛选信息筛选图像信息,获得有效图像信息;
其中多级筛选信息包括时间筛选信息、车牌号筛选信息,图像清晰度筛选信息,所述筛选信息的优先级别为,时间筛选信息>车牌号筛选信息>图像清晰度筛选信息。
进一步地,计算模块还用于:
根据有效图像信息,获得驶入目标车位的车辆的车牌号信息;
获得车辆驶入目标车位的采集时间,记为驶入时间;
获得车辆驶出目标车位的采集时间,记为驶出时间;
根据驶入时间和驶出时间计算获得车辆在目标车位中的停车时长。
进一步地,还包括推荐模块,用于根据有效图像信息,识别目标车位的状态信息,并根据状态信息对需要停放的车辆进行推荐。
实施例三:
本申请实施例三提供了一种计算机设备,包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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路内停车管理方法中的步骤。
图3为本申请实施三提供的一种计算机设备1100(电子设备1100)的结构框图。本申请中的计算机设备1100可以包括一个或多个如下部件:存储器1110、处理器1120、以及一个或多个应用程序,其中一个或多个应用程序可以被存储在存储器1110中并被配置为由一个或多个处理器1120执行,一个或多个程序配置用于执行如前述方法实施例所描述的方法。
存储器1110可以包括随机存储器(Random Access Memory, RAM),也可以包括只读存储器(Read-Only Memory,ROM)。存储器1110可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器1110可包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(比如直方图均衡化功能等)、用于实现下述各个方法实施例的指令等。存储数据区还可以存储计算机设备1100在使用中所创建的数据(比如图像矩阵数据等)。
处理器1120可以包括一个或者多个处理核。处理器1120利用各种接口和线路连接整个计算机设备1100内的各个部分,通过运行或执行存储在存储器1110内的指令、程序、代码集或指令集,以及调用存储在存储器1110内的数据,执行计算机设备1100的各种功能和处理数据。可选地,处理器1120可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array, FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array, PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1120可集成中央处理器(Central Processing Unit, CPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中,CPU主要处理操作系统和应用程序等;调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调器也可以不集成到处理器1120中,单独通过一块通信芯片进行实现。
实施例四:
本申请实施例四提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质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上述的路内停车管理方法中的步骤。
图4示出了本申请实施例四提供的一种计算机可读存储介质的结构框图。该计算机可读存储介质1200中存储有程序代码1210,所述程序代码1210可被处理器调用执行上述方法实施例中所描述的方法。
计算机可读存储介质1200可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM(可擦除可编程只读存储器)、硬盘或者ROM之类的电子存储器。可选地,计算机可读存储介质1200包括非易失性计算机可读存储介质(non-transitory computer-readablestorage medium)。计算机可读存储介质1200具有执行上述方法中的任何方法步骤的程序代码1210的存储空间。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读取或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。程序代码1210可以例如以适当形式进行压缩。
专业人员还可以进一步意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种路内停车管理方法,其特征在于,包括:
步骤S100:获取目标路内目标车位的多张图像信息,当目标车位处于非占用状态时,多张所述图像信息至少包括车位号、车位状态、采集时间中的一种;当目标车位处于占用状态时,包括车位号、车位状态、停放在车位上的车辆的车牌号、采集时间;所述图像信息至少由一辆行驶车辆采集;
步骤S200:筛选所述图像信息,获得有效图像信息,所述有效图像信息包括目标车位中的车辆驶入时的采集时间和车辆驶出时的采集时间;
步骤S300:根据有效图像信息,计算目标路内目标车位中车辆的停车时长。
2.如权利要求1所述的路内停车管理方法,其特征在于,步骤S100中还包括:所述行驶车辆为经过目标路内的车辆。
3.如权利要求1所述的路内停车管理方法,其特征在于,步骤S200包括:
当图像信息由一辆行驶车辆采集时,设置一级筛选信息,所述一级筛选信息为时间筛选信息,并根据时间筛选信息筛选图像信息,获得有效图像信息;
当图像信息由多辆行驶车辆采集时,设置多级筛选信息,并根据多级筛选信息筛选图像信息,获得有效图像信息;
其中多级筛选信息包括时间筛选信息、车牌号筛选信息,图像清晰度筛选信息,所述筛选信息的优先级别为,时间筛选信息>车牌号筛选信息>图像清晰度筛选信息。
4.如权利要求1所述的路内停车管理方法,其特征在于,步骤300包括:
根据有效图像信息,获得驶入目标车位的车辆的车牌号信息;
获得车辆驶入目标车位的采集时间,记为驶入时间;
获得车辆驶出目标车位的采集时间,记为驶出时间;
根据驶入时间和驶出时间计算获得车辆在目标车位中的停车时长。
5.如权利要求1-4之一所述的路内停车管理方法,其特征在于,根据有效图像信息,识别目标车位的状态信息,并根据状态信息对需要停放的车辆进行推荐。
6.一种路内停车管理系统,其特征在于,包括如下模块:
图像获取模块,用于获取目标路内目标车位的多张图像信息,当目标车位处于非占用状态时,多张所述图像信息至少包括车位号、车位状态、采集时间中的一种;当目标车位处于占用状态时,包括车位号、车位状态、停放在车位上的车辆的车牌号、采集时间;所述图像信息至少由一辆行驶车辆采集;
筛选模块,用于筛选所述图像信息,获得有效图像信息,所述有效图像信息包括目标车位中的车辆驶入时的采集时间和车辆驶出时的采集时间;
计算模块:根据有效图像信息,计算目标路内目标车位中车辆的停车时长。
7.如权利要求6所述的路内停车管理系统,其特征在于,图像获取模块还包括:
所述行驶车辆为经过目标路内的车辆。
8.如权利要求6所述的路内停车管理系统,其特征在于,筛选模块还用于:
当图像信息由一辆行驶车辆采集时,设置一级筛选信息,所述一级筛选信息为时间筛选信息,并根据时间筛选信息筛选图像信息,获得有效图像信息;
当图像信息由多辆行驶车辆采集时,设置多级筛选信息,并根据多级筛选信息筛选图像信息,获得有效图像信息;
其中多级筛选信息包括时间筛选信息、车牌号筛选信息,图像清晰度筛选信息,所述筛选信息的优先级别为,时间筛选信息>车牌号筛选信息>图像清晰度筛选信息。
9.一种计算机设备,其特征在于,包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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如权利要求1至5任一项所述的路内停车管理方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质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权利要求1至5中任一项所述的路内停车管理方法中的步骤。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115830728A (zh) * | 2022-12-10 | 2023-03-21 | 深圳市小猫信息技术有限公司 | 一种停车管理方法、系统、服务器及存储介质 |
Citations (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103065370A (zh) * | 2012-12-21 | 2013-04-24 | 南京九竹科技实业有限公司 | 一种基于汽车环保电子标签的智能停车收费管理系统 |
JP2015203884A (ja) * | 2014-04-10 | 2015-11-16 | 富士通株式会社 | 端末装置、表示制御プログラム及び表示制御方法 |
CN107332996A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-11-07 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 锁屏控制方法、装置、计算机可存储介质和移动终端 |
CN108986539A (zh) * | 2018-09-19 | 2018-12-11 | 北京通智能科技有限公司 | 停车管理系统、方法、车辆信息采集装置及管理服务器 |
WO2018233005A1 (zh) * | 2017-06-19 | 2018-12-27 | 深圳市盛路物联通讯技术有限公司 | 一种基于移动网络的停车收费方法及系统 |
CN109272482A (zh) * | 2018-07-20 | 2019-01-25 | 浙江浩腾电子科技股份有限公司 | 一种基于序列图像的城市路口车辆排队检测系统 |
CN109345522A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-02-15 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 一种图像质量筛选方法及装置、设备和存储介质 |
WO2019138838A1 (ja) * | 2018-01-12 | 2019-07-18 | 日本電気株式会社 | 顔認証装置 |
CN110853391A (zh) * | 2019-11-11 | 2020-02-28 | 王新晓 | 智能共享停车系统 |
CN111311956A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-06-19 | 成都宜泊信息科技有限公司 | 一种立体车库的车位数据管理系统和方法 |
CN111540072A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-08-14 | 深圳智优停科技有限公司 | 一种车位管理服务方法、设备及系统 |
CN111613085A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-09-01 | 正则控股有限公司 | 一种基于大数据的停车场管理系统 |
CN111710173A (zh) * | 2020-08-18 | 2020-09-25 | 成都宜泊信息科技有限公司 | 一种伪车牌识别系统和方法 |
CN113257004A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-08-13 | 成都宜泊信息科技有限公司 | 一种车位管理方法、系统、存储介质及电子设备 |
CN113362212A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-09-07 | 安徽富煌科技股份有限公司 | 一种基于车载设备和能耗的单车成本核算算法 |
CN113487905A (zh) * | 2021-06-09 | 2021-10-08 | 海南漫游谷电子商务有限公司 | 一种停车场车位预测方法及服务器 |
CN114066469A (zh) * | 2021-11-23 | 2022-02-18 | 四川易智停科技有限公司 | 一种订单合并方法、设备及介质 |
CN114155363A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-03-08 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局 | 换流站车辆识别方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN114446088A (zh) * | 2022-02-16 | 2022-05-06 | 成都宜泊信息科技有限公司 | 一种车位管理方法、管理系统、存储介质、电子设备 |
-
2022
- 2022-07-01 CN CN202210765193.4A patent/CN114821830B/zh active Active
Patent Citations (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103065370A (zh) * | 2012-12-21 | 2013-04-24 | 南京九竹科技实业有限公司 | 一种基于汽车环保电子标签的智能停车收费管理系统 |
JP2015203884A (ja) * | 2014-04-10 | 2015-11-16 | 富士通株式会社 | 端末装置、表示制御プログラム及び表示制御方法 |
WO2018233005A1 (zh) * | 2017-06-19 | 2018-12-27 | 深圳市盛路物联通讯技术有限公司 | 一种基于移动网络的停车收费方法及系统 |
CN107332996A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-11-07 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 锁屏控制方法、装置、计算机可存储介质和移动终端 |
WO2019138838A1 (ja) * | 2018-01-12 | 2019-07-18 | 日本電気株式会社 | 顔認証装置 |
CN109272482A (zh) * | 2018-07-20 | 2019-01-25 | 浙江浩腾电子科技股份有限公司 | 一种基于序列图像的城市路口车辆排队检测系统 |
CN108986539A (zh) * | 2018-09-19 | 2018-12-11 | 北京通智能科技有限公司 | 停车管理系统、方法、车辆信息采集装置及管理服务器 |
CN109345522A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-02-15 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 一种图像质量筛选方法及装置、设备和存储介质 |
CN110853391A (zh) * | 2019-11-11 | 2020-02-28 | 王新晓 | 智能共享停车系统 |
CN111540072A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-08-14 | 深圳智优停科技有限公司 | 一种车位管理服务方法、设备及系统 |
CN111311956A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-06-19 | 成都宜泊信息科技有限公司 | 一种立体车库的车位数据管理系统和方法 |
CN111613085A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-09-01 | 正则控股有限公司 | 一种基于大数据的停车场管理系统 |
CN111710173A (zh) * | 2020-08-18 | 2020-09-25 | 成都宜泊信息科技有限公司 | 一种伪车牌识别系统和方法 |
CN113257004A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-08-13 | 成都宜泊信息科技有限公司 | 一种车位管理方法、系统、存储介质及电子设备 |
CN113362212A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-09-07 | 安徽富煌科技股份有限公司 | 一种基于车载设备和能耗的单车成本核算算法 |
CN113487905A (zh) * | 2021-06-09 | 2021-10-08 | 海南漫游谷电子商务有限公司 | 一种停车场车位预测方法及服务器 |
CN114066469A (zh) * | 2021-11-23 | 2022-02-18 | 四川易智停科技有限公司 | 一种订单合并方法、设备及介质 |
CN114155363A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-03-08 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局 | 换流站车辆识别方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN114446088A (zh) * | 2022-02-16 | 2022-05-06 | 成都宜泊信息科技有限公司 | 一种车位管理方法、管理系统、存储介质、电子设备 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
周焰等: "利用相似性比较提取车轮图像", 《计算机辅助设计与图形学学报》 * |
曲昭伟等: "非严格优先权下许可相位左转车辆侵占时距分布模型", 《交通运输系统工程与信息》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115830728A (zh) * | 2022-12-10 | 2023-03-21 | 深圳市小猫信息技术有限公司 | 一种停车管理方法、系统、服务器及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114821830B (zh) | 2022-09-06 |
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