CN115035741B - 判别泊位停车的方法、装置、存储介质及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种判别泊位停车的方法、装置、存储介质及系统。其中，该方法包括：获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息；基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果；基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果；利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果。本发明解决了相关技术中高位视频停车管理方案其车辆检测和泊位判别准确率低的技术问题。

Description

判别泊位停车的方法、装置、存储介质及系统

技术领域

本发明涉及车辆管理和计算机技术领域，具体而言，涉及一种判别泊位停车的方法、装置、存储介质及系统。

背景技术

随着机动车数量的增多，城市交通治理和车辆管理的难度日益增加。无人值守模式的停车管理方案因其便捷、高效、成本低的特点得到广泛的应用。

相关技术中，无人值守模型的停车管理方案主要有咪表停车管理、地磁停车管理和高位视频停车管理，其中，高位视频停车管理的人力监管成本更低、智能识别和管理的效果更好。

高位视频停车管理中的关键问题之一是泊位判别，即判断泊位是否有车辆占用。然而，通常道路状况和相机假设位姿的复杂度较高，获取的高位视频画面内常出现遮挡现象导致车辆检测失准、泊位判别准确率较低。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种判别泊位停车的方法、装置、存储介质及系统，以至少解决相关技术中高位视频停车管理方案其车辆检测和泊位判别准确率低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种判别泊位停车的方法，包括：获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围；基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，第一空间是通过泊位信息确定的三维空间；基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，第二空间是通过车辆检测信息确定的二维空间；利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种判别泊位停车的装置，包括：获取模块，用于获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围；第一分割模块，用于基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，第一空间是通过泊位信息确定的三维空间；第二分割模块，用于基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，第二空间是通过车辆检测信息确定的二维空间；判别模块，用于利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，上述存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述存储介质所在设备执行任意一项上述的判别泊位停车的方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种判别泊位停车的系统，包括：处理器；以及存储器，与上述处理器连接，用于为上述处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围；基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，第一空间是通过泊位信息确定的三维空间；基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，第二空间是通过车辆检测信息确定的二维空间；利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种判别泊位停车的方法，包括：获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围；基于泊位信息对车辆检测信息对应的二维空间进行空间区域分割，得到目标分割结果；利用车辆检测信息和目标分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域。

在本发明实施例中，首先获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围，基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，第一空间是通过泊位信息确定的三维空间，并基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，第二空间是通过车辆检测信息确定的二维空间，通过利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域，达到了基于车辆检测信息通过二维、三维空间的空间细分判别泊位停车的目的，从而实现了提高高位视频车辆检测和泊位判别的准确率和鲁棒性的技术效果，进而解决了相关技术中高位视频停车管理方案其车辆检测和泊位判别准确率低的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据现有技术的一种基于绊线的泊位判别方法的示意图；

图2是根据现有技术的一种基于面积交并比的泊位判别方法的示意图；

图3示出了一种用于实现判别泊位停车的方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图；

图4是根据本发明实施例的一种判别泊位停车的方法的流程图；

图5是根据本发明实施例的一种可选的判别泊位停车的过程的示意图；

图6是根据本发明实施例的一种可选的泊位空间细分的示意图；

图7是根据本发明实施例的一种可选的车辆检测框空间细分的示意图；

图8是根据本发明实施例的一种可选的泊位凸包侵入车辆检测框的示意图；

图9是根据本发明实施例的另一种判别泊位停车的方法的流程图；

图10是根据本发明实施例的一种判别泊位停车的装置的结构示意图；

图11是根据本发明实施例的另一种计算机终端的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

首先，在对本发明实施例进行描述的过程中出现的部分名词或术语适用于如下解释：

单目高位视频：是指由单目相机从高处俯拍得到的视频影像。

泊位判别：是指根据车辆检测结果判别泊位上是否有车辆占位的过程。

同侧泊位：是指与拍摄相机的安装位置在道路的同一侧的路面泊位。

对侧泊位：是指与拍摄相机的安装位置在道路的不同侧的路面泊位。

空间细分：是指对有边界的二维或三维区域进行细化分割的过程。

实施例1

根据本发明实施例，还提供了一种判别泊位停车的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

在基于高位视频的智能停车管理技术中，在对车辆进行检测之后，泊位判别用于：以车辆检测信息(如车辆检测框)和泊位信息(如地面泊位框)作为输入，判别所检测的车辆是否进入泊位区域，若车辆进入泊位区域则输出该车辆停泊的泊位信息。

相关技术提供的泊位判别方法中存在的主要问题包括：高位视频的画面中存在车辆间遮挡导致车辆检测结果不准确，进而导致泊位判别结果不准确；受高位相机位姿影响较大，部分相机位姿下，高位视频的画面中泊位信息准确度较低(如地面泊位框变形严重)，导致传统的泊位判别策略失效。

传统的泊位判别策略主要包括如下两种。

第一种，基于绊线的泊位判别方法。图1是根据现有技术的一种基于绊线的泊位判别方法的示意图，如图1所示，在高位视频的画面显示的泊位周边绘制绊线(可以是手工绘制或者算法生成)；通过监测车辆检测框是否存在对绊线的穿越或切割行为，判断车辆是否进入或离开泊位区域；基于上述判断的结果更新所检测车辆的状态。

然而，基于绊线的泊位判别方法的缺陷在于：判别准确度低。比如：靠近泊位区域的过路车辆常会穿越绊线造成车辆停泊情况的误判；当高位视频的画面中存在车辆间遮挡时，被遮挡车辆的车辆检测框发生偏移，导致对该被遮挡车辆穿越绊线的误判。

第二种，基于面积交并比的泊位判别方法。图2是根据现有技术的一种基于面积交并比的泊位判别方法的示意图，如图2所示，根据如下述公式(1)计算车辆检测框与泊位框的面积交并比

在上述公式(1)中，表示车辆a的检测框在高位视频的画面中的面积，/>表示泊位A在高位视频的画面中的面积。

当交并比大于一预设阈值时，判定车辆a进入泊位A；否则，判定车辆a未进入泊位A。

然而，基于面积交并比的泊位判别方法的缺陷在于：难以适用于对对侧泊位的判别，当相机安装位置与泊位位于道路不同侧时，车辆与泊位的相交面积远小于相并面积，根据计算所得的交并比难以进行准确判别；难以适用于车辆间遮挡的情况，当高位视频的画面中存在车辆间遮挡时，被遮挡车辆的车辆检测框发生偏移导致面积交并比策略失效，无法判别被遮挡车辆的停泊情况。

因此，如何优化高位视频智能停车管理技术中的泊位判别方法以提高泊位判别的效率、准确性成本领域的关键技术问题之一。

本发明实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图3示出了一种用于实现判别泊位停车的方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图。如图3所示，计算机终端10(或移动设备10)可以包括一个或多个(图中采用102a，102b，……，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输装置106。除此以外，还可以包括：显示器、键盘、光标控制设备(如鼠标)、输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为BUS总线的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图3所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图3中所示更多或者更少的组件，或者具有与图3所示不同的配置。

应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本发明实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。

存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的判别泊位停车的方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的判别泊位停车的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10(或移动设备)的用户界面进行交互。

此处需要说明的是，在一些可选实施例中，上述图3所示的计算机设备(或移动设备)可以包括硬件元件(包括电路)、软件元件(包括存储在计算机可读介质上的计算机代码)、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是，图3仅为特定具体实例的一个实例，并且旨在示出可存在于上述计算机设备(或移动设备)中的部件的类型。

在上述运行环境下，本发明提供了如图4所示的一种判别泊位停车的方法。图4是根据本发明实施例的一种判别泊位停车的方法的流程图，如图4所示，该判别泊位停车的方法包括：

步骤S41，获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围；

步骤S42，基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，第一空间是通过泊位信息确定的三维空间；

步骤S43，基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，第二空间是通过车辆检测信息确定的二维空间；

步骤S44，利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域。

上述车辆检测信息可以用于确定上述目标车辆的车辆检测范围，该车辆检测范围可以是基于高位视频的画面内容使用计算机视觉目标检测方法检测到的目标车辆对应的矩形检测框。该计算机视觉目标检测方法可以是基于机器学习的神经网络模型进行目标检测。

上述泊位信息可以用于确定目标停泊区域的第一泊位范围，该第一泊位范围可以是基于高位视频的画面内容使用计算机视觉目标检测方法检测到的目标停泊区域对应的检测框。该计算机视觉目标检测方法可以是基于机器学习的神经网络模型进行目标检测。

上述第一空间可以是通过泊位信息确定的三维空间。例如：该第一空间可以是某停车位区域上方高度为3米(或者可以由该停车位所停泊车辆的平均高度确定)以内的三维空间。基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割可以是将停车位区域上方的三位空间细分为多个三维子空间，可以将该多个三维子空间作为上述第一分割结果。

上述第二空间可以是通过车辆检测信息确定的二维空间。该二维空间可以是在高位视频的画面中目标车辆的车辆检测范围对应的平面区域。基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，可以是根据上述多个三维子空间对该车辆检测范围对应的平面区域进行细分，得到与该多个三维子空间对应的多个二维子空间。该多个二维子空间可以作为第二分割结果。

上述目标判别结果可以用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域。例如，在实际应用场景中，当该目标停泊区域为单个停车位时，目标判别结果可以用于表示车辆是否停入该停车位并开始计费，还可以根据该目标判别结果向用户输出该停车位标识；当该目标停泊区域包括多个停车位时，目标判别结果可以用于表示表示车辆是否驶入该目标停泊区域并进行计数(如可以用于显示某停车场在用车位、剩余车位等)。

具体地，基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，上述步骤还可以参照下文中对于本发明实施例的进一步介绍，此处不予赘述。

在本发明实施例中，首先获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围，基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，第一空间是通过泊位信息确定的三维空间，并基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，第二空间是通过车辆检测信息确定的二维空间，通过利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域，达到了基于车辆检测信息通过二维、三维空间的空间细分判别泊位停车的目的，从而实现了提高高位视频车辆检测和泊位判别的准确率和鲁棒性的技术效果，进而解决了相关技术中高位视频停车管理方案其车辆检测和泊位判别准确率低的技术问题。

下面对本实施例的上述方法进行进一步介绍。

在一种可选的实施例中，在步骤S42中，基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，包括如下方法步骤：

步骤S421，将第一泊位范围抬升至第一高度，得到第二泊位范围，以及将第一泊位范围抬升至第二高度，得到第三泊位范围，其中，第一高度小于第二高度；

步骤S422，基于第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围，确定第一分割结果。

在上述可选的实施例中，第一泊位范围可以是目标停泊区域的在地面上的实际泊位线对应的泊位范围(即底层泊位范围)。将该第一泊位范围抬升至上述第一高度，可以得到上述第二泊位范围。将该第一泊位范围抬升至上述第二高度，可以得到第三泊位范围。该第一高度小于该第二高度。该第二泊位范围可以是目标停泊区域上方的三维空间内的中层泊位范围。该第三泊位范围可以是目标停泊区域上方的三维空间内的顶层泊位范围。

需要说明的是，上述抬升操作可以是垂直于地面向上进行平移，也可以是不垂直于地面根据实际应用场景进行非平移抬升。

根据上述第一泊位范围、上述第二泊位范围和上述第三泊位范围，可以确定上述第一分割结果。该第一分割结果可以是上述目标停泊区域上方的三维空间中的多个三维子空间。例如：第一分割结果可以包括：第一泊位范围与第二泊位范围之间的第一三维子空间(或称下层三维子空间)，第二泊位范围与第三泊位范围之间的第二三维子空间(或称上层三维子空间)。

图5是根据本发明实施例的一种可选的判别泊位停车的过程的示意图，如图5所示，在基于单目高位视频进行判别泊位停车的过程中，首先可以通过车辆检测模型(可以是通过机器学习训练的神经网路模型)得到车辆检测信息。该车辆检测信息可以包括单目高位视频的画面中被检测得到的多个车辆检测框。

仍然如图5所示，目标车位空间是指目标停泊区域对应的三维空间。对该目标车位空间可以进行空间细分，以得到泊位空间细分结果。

图6是根据本发明实施例的一种可选的泊位空间细分的示意图，如图6所示，在对泊位空间(目标停泊区域对应的三维空间)进行细分时，以泊位A为例：首先获取泊位A在路面上的实际泊位线，将该实际泊位线作为泊位底层；将该实际泊位线垂直地面向上抬升高度h1，得到泊位中层；将该实际泊位线垂直地面向上抬升高度h2，得到泊位顶层。

需要说明的是，上述高度h1和高度h2可以由在该单目视频的拍摄视角下目标车辆的平均高度确定。例如：某相机拍摄的车辆平均高度为2.2米时，该高度h1可以取1米，该高度h2可以取2.3米。

在一种可选的实施例中，在步骤S43中，基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，包括如下方法步骤：

步骤S431，利用第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围对车辆检测范围进行空间区域分割，得到第一检测区域、第二检测区域和第三检测区域；

步骤S432，基于第一检测区域、第二检测区域和第三检测区域，确定第二分割结果。

在上述可选的实施例中，车辆检测范围可以是基于高位视频的画面内容使用计算机视觉目标检测方法检测到的目标车辆对应的矩形检测框。第一泊位范围可以是目标停泊区域的在地面上的实际泊位线对应的泊位范围。第二泊位范围可以是目标停泊区域上方的三维空间内的中层泊位范围。第三泊位范围可以是目标停泊区域上方的三维空间内的顶层泊位范围。

对车辆检测范围进行空间区域分割可以是对高位视频的画面中目标车辆的车辆检测范围对应的二维平面区域进行分割。

利用第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围对车辆检测范围进行空间区域分割，可以得到与第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围对应的三个二维子空间。

仍然如图5所示，基于车辆检测信息，可以进行车辆空间的细分，可以将该车辆检测信息对应的车辆检测框细分为与第一泊位框、第二泊位框和第三泊位框对应的底层区域、中层区域和顶层区域。

图6是根据本发明实施例的一种可选的车辆检测框空间细分的示意图，如图6所示，将车辆检测框细分为车辆底层、车辆中层和车辆顶层。特别地，对车辆检测框进行细分时，各层的高度比例与泊位框之间的高度比例一致。

具体地，在车辆检测框细分结果中，车辆底层中点到车辆中层中点的距离记为L1，车辆中层中点到车辆顶层中点的距离记为L2。应当有：L1与L2的比值和高度h1与高度h2的比值相等。

容易注意到的是，在基于单目高位视频进行判别泊位停车的过程中，空间细分的对象包括：目标泊位与该目标泊位对应的地上三维空间、车辆检测框。通过空间细分的过程，可以将泊位空间与车辆空间分割成相对应的子空间，使得泊位与车辆在空间上可比较。

在一种可选的实施例中，在步骤S44中，利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，包括如下方法步骤：

步骤S441，基于第一分割结果确定第四泊位范围，其中，第四泊位范围是由第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围的边界构成的泊位凸包；

步骤S442，基于第二分割结果确定多个关键点，其中，多个关键点包括：第一检测区域对应的第一关键点、第二检测区域对应的第二关键点，以及第三检测区域对应的第三关键点；

步骤S443，利用车辆检测信息、第四泊位范围和多个关键点进行泊位判别，得到目标判别结果。

在上述可选的实施例中，第一分割结果可以是基于泊位信息对目标停泊区域对应的三维空间进行空间细分得到的结果。该第一分割结果与第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围相对应。第一泊位范围可以是目标停泊区域的在地面上的实际泊位线对应的泊位范围(即底层泊位范围)。第二泊位范围可以是目标停泊区域上方的三维空间内的中层泊位范围。第三泊位范围可以是目标停泊区域上方的三维空间内的顶层泊位范围。

基于第一分割结果确定上述第四泊位范围，可以是利用第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围的边界构成泊位凸包，将该泊位凸包作为该第四泊位范围。

第二分割结果可以是基于车辆检测范围对应的二维空间进行空间细分得到的结果。该第二分割结果与第一检测区域、第二检测区域和第三检测区域相对应。基于第二分割结果确定多个关键点，可以是将第一检测区域的中点作为第一关键点，将第二检测区域的中点作为第二关键点，将第三检测区域的中点作为第三关键点。

仍然如图6所示，可以利用泊位底层、泊位中层和泊位顶层的边界共同构成泊位凸包。

仍然如图7所示，基于车辆检测框的细分结果，确定车辆底层的中点作为底层关键点，确定车辆中层的中点作为中层关键点，确定车辆顶层的中点作为顶层关键点。该底层关键点、中层关键点和顶层关键点可以用于进行泊位判别。

在一种可选的实施例中，在步骤S443中，利用车辆检测信息、第四泊位范围和多个关键点进行泊位判别，得到目标判别结果，包括如下方法步骤：

步骤S4431，获取车辆检测信息对应的第一面积和第四泊位范围对应的第二面积；

步骤S4432，基于第一面积与第二面积进行面积占比计算，得到计算结果；

步骤S4433，响应于计算结果大于预设阈值，利用第四泊位范围和多个关键点进行泊位判别，得到目标判别结果。

在上述可选的实施例中，上述车辆检测信息可以用于确定目标车辆的车辆检测范围。该车辆检测信息对应的第一面积可以是车辆检测范围在高位视频的画面中的面积。上述第四泊位范围是由第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围的边界构成的泊位凸包。该第四泊位范围对应的第二面积可以是该泊位凸包在高位视频的画面中的面积。

基于上述第一面积与上述第二面积，可以进行面积占比计算，进而得到上述计算结果。该计算结果可以用于进行泊位判别以得到目标判别结果。

在一种可选的实施例中，在步骤S4432中，基于第一面积与第二面积进行面积占比计算，得到计算结果，包括如下方法步骤：

步骤S4434，计算第一面积与第二面积之间的相交面积，得到第三面积；

步骤S4435，计算第三面积与第一面积的占比，得到计算结果。

在上述可选的实施例中，计算第一面积与第二面积之间的相交面积可以是识别车辆检测范围与泊位凸包的重合区域并计算该重合区域的面积，将该相交面积作为上述第三面积。

计算第一面积与第二面积之间的相交面积与第一面积的占比，将该占比作为上述计算结果。该计算结果可以用于表示该第二面积对应的泊位凸包与第一面积对应的车辆检测范围的重叠程度。

仍然如图5所示，基于车辆空间细分的结果和目标车位空间(或者目标车位空间的细分结果)，可以计算凸包侵入比。

图8是根据本发明实施例的一种可选的泊位凸包侵入车辆检测框的示意图，如图8所示，在单目高位视频的画面中，泊位凸包与车辆检测框间可能存在侵入行为，通过研究该侵入行为的凸包侵入比，可以进行相应的泊位判别。该凸包侵入比的计算方法如下公式(2)所示：

在上述公式(2)中，表示凸包侵入比，S1表示车辆检测框在高位视频的画面中的面积，S3表示泊位凸包在高位视频的画面中的面积。

需要说明的是，凸包侵入比用于表示泊位凸包侵入车辆检测框的程度。凸包侵入比越高，表示车辆检测框对应的目标车辆占用该泊位凸包对应的泊位区域的可能性越大。

在一种可选的实施例中，在步骤S4433中，利用第四泊位范围和多个关键点进行泊位判别，得到目标判别结果，包括如下方法步骤：

步骤S4436，判断第一关键点是否进入第一部分区域，得到第一判断结果，判断第二关键点是否进入第二部分区域，得到第二判断结果，以及判断第三关键点是否进入第三部分区域，得到第三判断结果，其中，第一部分区域为第四泊位范围中与第一泊位范围对应的部分区域，第二部分区域为第四泊位范围中与第二泊位范围对应的部分区域，第三部分区域为第四泊位范围中与第三泊位范围对应的部分区域；

步骤S4437，基于第一判断结果、第二判断结果、第三判断结果以及位置关系进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，位置关系为目标停泊区域与图像采集设备的安装位置之间的相对位置关系，图像采集设备用于俯拍目标停泊区域。

在上述可选的实施例中，第一泊位范围可以是目标停泊区域的在地面上的实际泊位线对应的泊位范围(即底层泊位范围)。第二泊位范围可以是目标停泊区域上方的三维空间内的中层泊位范围。第三泊位范围可以是目标停泊区域上方的三维空间内的顶层泊位范围。第四泊位范围是由第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围的边界构成的泊位凸包。上述第一部分区域为该泊位凸包中与该底层泊位范围对应的部分区域，该第二部分区域为该泊位凸包中与该中层泊位范围对应的部分区域，该第三部分区域为该泊位凸包中与该顶层泊位范围对应的部分区域。

上述第一关键点可以是第一检测区域的中点，上述第二关键点可以是第二检测区域的中点，上述第三关键点可以是第三检测区域的中点。判断该第一关键点是否进入上述第一部分区域，可以得到第一判断结果；判断该第二关键点是否进入上述第二部分区域，可以得到第二判断结果；判断该第三关键点是否进入上述第三部分区域，可以得到第三判断结果。

上述位置关系可以是上述目标停泊区域与图像采集设备的安装位置之间的相对位置关系。该图像采集设备可以是用于采集高位视频的相机，该相机用于俯拍目标停泊区域。该目标停泊区域与相机的安装位置之间的相对位置关系可以是处于道路同一侧(同侧泊位)，也可以是处于道路不同侧(对侧泊位)。

基于第一判断结果、第二判断结果、第三判断结果以及位置关系，可以进行泊位判别，进而得到目标判别结果。

仍然如图5所示，计算得到凸包侵入比后，可以将该凸包侵入比/>与预设阈值(本例中取50％)相比较：如果凸包侵入比/>则认为该车辆未占用该泊位；如果凸包侵入比/>则进行进一步的泊位判别。

具体地，进一步的泊位判别包括：

第一步，顶层区域判别：确定车辆顶层关键点是否进入泊位凸包中对应的泊位顶层区域，得到布尔值V1；

第二步，中层区域判别：确定车辆中层关键点是否进入泊位凸包中对应的泊位中层区域，得到布尔值V2；

第三步，底层区域判别：确定车辆底层关键点是否进入泊位凸包中对应的泊位底层区域，得到布尔值V3。

需要说明的是，上述三个布尔值V1、V2、V3用于表示对应的泊位层是否被占用。此处可以规定布尔值为1表示被占用状态，布尔值为0表示未被占用状态。

具体地，进一步的泊位判断还包括：根据相机与泊位的相对位置关系进行泊位综合判别。对于对侧泊位的情况，当三个泊位层中有任意两层被占用(V1、V2、V3中的至少两个取值为1)，则确定车辆占用该泊位；对于同侧泊位的情况，当泊位顶层和泊位中层中有任意一层被占用(V1、V2中的至少一个取值为1)，则确定车辆占用该泊位。

容易注意的是，通过本发明提供的方法，通过计算凸包侵入比进行泊位判定，可以避免相关技术中由于路过车辆穿越绊线导致误判的问题。此外，对对侧泊位和同侧泊位而言，计算凸包侵入比的方法比计算面积交并比的方法更加有效，计算凸包侵入比可以有效避免面积交并比的计算结果过小时判别阈值难以设定的问题。

容易注意的是，通过本发明提供的方法，通过对泊位的分层判别和综合判别的策略，可以在二维视角下还原部分三维空间信息，克服了由于车辆间遮挡导致车辆检测范围偏移变形带来的泊位判别困难。

因此，本发明的有益效果在于：在泊位判别中使用空间细分策略，在二维视角下还原部分三维空间信息用于辅助判别，提高了泊位判别策略在不同相机位姿下的适用性；通过计算凸包侵入比对非停泊车辆进行初步筛选，与相关技术计算面积交并比相比，提高了泊位判别效率和准确率；通过对泊位的分层判别和综合判别的策略，进一步提升了判别方法的准确性和鲁棒性。

在上述运行环境下，本发明提供了如图9所示的一种判别泊位停车的方法。图9是根据本发明实施例的一种判别泊位停车的方法的流程图，如图9所示，该判别泊位停车的方法包括：

步骤S91，获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围；

步骤S92，基于泊位信息对车辆检测信息对应的二维空间进行空间区域分割，得到目标分割结果；

步骤S93，利用车辆检测信息和目标分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域。

上述车辆检测信息对应的二维空间可以是在高位视频的画面中目标车辆的车辆检测范围对应的平面区域。通过泊位信息，可以对该二维空间进行空间区域分割，得到车辆检测信息对应的多个二维子空间作为上述目标分割结果。需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

实施例2

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述判别泊位停车的方法的装置，图10是根据本发明实施例的一种判别泊位停车的装置的结构示意图，如图10所示，该装置包括：获取模块1001、第一分割模块1002、第二分割模块1003、判别模块1004，其中，

获取模块1001，用于获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围；第一分割模块1002，用于基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，第一空间是通过泊位信息确定的三维空间；第二分割模块1003，用于基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，第二空间是通过车辆检测信息确定的二维空间；判别模块1004，用于利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域。

可选地，上述第一分割模块1002还用于：将第一泊位范围抬升至第一高度，得到第二泊位范围，以及将第一泊位范围抬升至第二高度，得到第三泊位范围，其中，第一高度小于第二高度；基于第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围，确定第一分割结果。

可选地，上述第二分割模块1003还用于：利用第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围对车辆检测范围进行空间区域分割，得到第一检测区域、第二检测区域和第三检测区域；基于第一检测区域、第二检测区域和第三检测区域，确定第二分割结果。

可选地，上述判别模块1004还用于：基于第一分割结果确定第四泊位范围，其中，第四泊位范围是由第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围的边界构成的泊位凸包；基于第二分割结果确定多个关键点，其中，多个关键点包括：第一检测区域对应的第一关键点、第二检测区域对应的第二关键点，以及第三检测区域对应的第三关键点；利用车辆检测信息、第四泊位范围和多个关键点进行泊位判别，得到目标判别结果。

可选地，上述判别模块1004还用于：获取车辆检测信息对应的第一面积和第四泊位范围对应的第二面积；基于第一面积与第二面积进行面积占比计算，得到计算结果；响应于计算结果大于预设阈值，利用第四泊位范围和多个关键点进行泊位判别，得到目标判别结果。

可选地，上述判别模块1004还用于：计算第一面积与第二面积之间的相交面积，得到第三面积；计算第三面积与第一面积的占比，得到计算结果。

可选地，上述判别模块1004还用于：判断第一关键点是否进入第一部分区域，得到第一判断结果，判断第二关键点是否进入第二部分区域，得到第二判断结果，以及判断第三关键点是否进入第三部分区域，得到第三判断结果，其中，第一部分区域为第四泊位范围中与第一泊位范围对应的部分区域，第二部分区域为第四泊位范围中与第二泊位范围对应的部分区域，第三部分区域为第四泊位范围中与第三泊位范围对应的部分区域；基于第一判断结果、第二判断结果、第三判断结果以及位置关系进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，位置关系为目标停泊区域与图像采集设备的安装位置之间的相对位置关系，图像采集设备用于俯拍目标停泊区域。

此处需要说明的是，上述获取模块1001、第一分割模块1002、第二分割模块1003、判别模块1004对应于实施例1中的步骤S21至步骤S24，四个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例一提供的计算机终端10中。

在本发明实施例中，首先获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围，基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，第一空间是通过泊位信息确定的三维空间，并基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，第二空间是通过车辆检测信息确定的二维空间，通过利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域，达到了基于车辆检测信息通过二维、三维空间的空间细分判别泊位停车的目的，从而实现了提高高位视频车辆检测和泊位判别的准确率和鲁棒性的技术效果，进而解决了相关技术中高位视频停车管理方案其车辆检测和泊位判别准确率低的技术问题。

需要说明的是，本实施例的优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。

实施例3

根据本发明实施例，还提供了一种电子装置的实施例，该电子装置可以是计算装置群中的任意一个计算装置。该电子装置包括：处理器和存储器，其中：

存储器，与上述处理器连接，用于为上述处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围；基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，第一空间是通过泊位信息确定的三维空间；基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，第二空间是通过车辆检测信息确定的二维空间；利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域。

在本发明实施例中，首先获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围，基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，第一空间是通过泊位信息确定的三维空间，并基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，第二空间是通过车辆检测信息确定的二维空间，通过利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域，达到了基于车辆检测信息通过二维、三维空间的空间细分判别泊位停车的目的，从而实现了提高高位视频车辆检测和泊位判别的准确率和鲁棒性的技术效果，进而解决了相关技术中高位视频停车管理方案其车辆检测和泊位判别准确率低的技术问题。

需要说明的是，本实施例的优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。

实施例4

本发明的实施例可以提供一种计算机终端，该计算机终端可以是计算机终端群中的任意一个计算机终端设备。可选地，在本实施例中，上述计算机终端也可以替换为移动终端等终端设备。

可选地，在本实施例中，上述计算机终端可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。

在本实施例中，上述计算机终端可以执行判别泊位停车的方法中以下步骤的程序代码：获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围；基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，第一空间是通过泊位信息确定的三维空间；基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，第二空间是通过车辆检测信息确定的二维空间；利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域。

可选地，图11是根据本发明实施例的另一种计算机终端的结构框图，如图11所示，该计算机终端可以包括：一个或多个(图中仅示出一个)处理器122、存储器124、以及外设接口126。

其中，存储器可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的判别泊位停车的方法和装置对应的程序指令/模块，处理器通过运行存储在存储器内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的判别泊位停车的方法。存储器可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围；基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，第一空间是通过泊位信息确定的三维空间；基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，第二空间是通过车辆检测信息确定的二维空间；利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域。

可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：将第一泊位范围抬升至第一高度，得到第二泊位范围，以及将第一泊位范围抬升至第二高度，得到第三泊位范围，其中，第一高度小于第二高度；基于第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围，确定第一分割结果。

可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：利用第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围对车辆检测范围进行空间区域分割，得到第一检测区域、第二检测区域和第三检测区域；基于第一检测区域、第二检测区域和第三检测区域，确定第二分割结果。

可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：基于第一分割结果确定第四泊位范围，其中，第四泊位范围是由第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围的边界构成的泊位凸包；基于第二分割结果确定多个关键点，其中，多个关键点包括：第一检测区域对应的第一关键点、第二检测区域对应的第二关键点，以及第三检测区域对应的第三关键点；利用车辆检测信息、第四泊位范围和多个关键点进行泊位判别，得到目标判别结果。

可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：获取车辆检测信息对应的第一面积和第四泊位范围对应的第二面积；基于第一面积与第二面积进行面积占比计算，得到计算结果；响应于计算结果大于预设阈值，利用第四泊位范围和多个关键点进行泊位判别，得到目标判别结果。

可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：计算第一面积与第二面积之间的相交面积，得到第三面积；计算第三面积与第一面积的占比，得到计算结果。

可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：判断第一关键点是否进入第一部分区域，得到第一判断结果，判断第二关键点是否进入第二部分区域，得到第二判断结果，以及判断第三关键点是否进入第三部分区域，得到第三判断结果，其中，第一部分区域为第四泊位范围中与第一泊位范围对应的部分区域，第二部分区域为第四泊位范围中与第二泊位范围对应的部分区域，第三部分区域为第四泊位范围中与第三泊位范围对应的部分区域；基于第一判断结果、第二判断结果、第三判断结果以及位置关系进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，位置关系为目标停泊区域与图像采集设备的安装位置之间的相对位置关系，图像采集设备用于俯拍目标停泊区域。

处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围；基于泊位信息对车辆检测信息对应的二维空间进行空间区域分割，得到目标分割结果；利用车辆检测信息和目标分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域。

在本发明实施例中，首先获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围，基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，第一空间是通过泊位信息确定的三维空间，并基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，第二空间是通过车辆检测信息确定的二维空间，通过利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域，达到了基于车辆检测信息通过二维、三维空间的空间细分判别泊位停车的目的，从而实现了提高高位视频车辆检测和泊位判别的准确率和鲁棒性的技术效果，进而解决了相关技术中高位视频停车管理方案其车辆检测和泊位判别准确率低的技术问题。

本领域普通技术人员可以理解，图11所示的结构仅为示意，计算机终端也可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(MobileInternet Devices，MID)、PAD等终端设备。图11并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端还可包括比图11中所示更多或者更少的组件(如网络接口、显示装置等)，或者具有与图11所示不同的配置。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(RandomAccess Memory，RAM)、磁盘或光盘等。

根据本发明实施例，还提供了一种存储介质的实施例。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于保存上述实施例1所提供的判别泊位停车的方法所执行的程序代码。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围；基于泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，第一空间是通过泊位信息确定的三维空间；基于第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，第二空间是通过车辆检测信息确定的二维空间；利用车辆检测信息、第一分割结果和第二分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：将第一泊位范围抬升至第一高度，得到第二泊位范围，以及将第一泊位范围抬升至第二高度，得到第三泊位范围，其中，第一高度小于第二高度；基于第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围，确定第一分割结果。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：利用第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围对车辆检测范围进行空间区域分割，得到第一检测区域、第二检测区域和第三检测区域；基于第一检测区域、第二检测区域和第三检测区域，确定第二分割结果。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：基于第一分割结果确定第四泊位范围，其中，第四泊位范围是由第一泊位范围、第二泊位范围和第三泊位范围的边界构成的泊位凸包；基于第二分割结果确定多个关键点，其中，多个关键点包括：第一检测区域对应的第一关键点、第二检测区域对应的第二关键点，以及第三检测区域对应的第三关键点；利用车辆检测信息、第四泊位范围和多个关键点进行泊位判别，得到目标判别结果。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取车辆检测信息对应的第一面积和第四泊位范围对应的第二面积；基于第一面积与第二面积进行面积占比计算，得到计算结果；响应于计算结果大于预设阈值，利用第四泊位范围和多个关键点进行泊位判别，得到目标判别结果。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：计算第一面积与第二面积之间的相交面积，得到第三面积；计算第三面积与第一面积的占比，得到计算结果。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：判断第一关键点是否进入第一部分区域，得到第一判断结果，判断第二关键点是否进入第二部分区域，得到第二判断结果，以及判断第三关键点是否进入第三部分区域，得到第三判断结果，其中，第一部分区域为第四泊位范围中与第一泊位范围对应的部分区域，第二部分区域为第四泊位范围中与第二泊位范围对应的部分区域，第三部分区域为第四泊位范围中与第三泊位范围对应的部分区域；基于第一判断结果、第二判断结果、第三判断结果以及位置关系进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，位置关系为目标停泊区域与图像采集设备的安装位置之间的相对位置关系，图像采集设备用于俯拍目标停泊区域。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，车辆检测信息用于确定目标车辆的车辆检测范围，泊位信息用于确定目标停泊区域的第一泊位范围；基于泊位信息对车辆检测信息对应的二维空间进行空间区域分割，得到目标分割结果；利用车辆检测信息和目标分割结果进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，目标判别结果用于表示目标车辆是否占用目标停泊区域。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，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，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接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

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，在本发明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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的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存储介质中。基于这样的理解，本发明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全部或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(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明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、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种判别泊位停车的方法，其特征在于，包括：

获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，所述车辆检测信息用于确定所述目标车辆的车辆检测范围，所述泊位信息用于确定所述目标停泊区域的第一泊位范围；

基于所述泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，所述第一空间是通过所述泊位信息确定的三维空间；

基于所述第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，所述第二空间是通过所述车辆检测信息确定的二维空间；

获取所述车辆检测信息对应的第一面积和所述第一分割结果对应的第二面积，其中，所述第二面积为所述第一分割结果确定的第四泊位范围的面积，所述第四泊位范围由所述第一泊位范围、第一高度和第二高度确定；

基于所述第一面积与所述第二面积进行面积占比计算，得到计算结果；

响应于所述计算结果大于预设阈值，利用所述第四泊位范围和所述第二分割结果对应的多个关键点进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，所述目标判别结果用于表示所述目标车辆是否占用所述目标停泊区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述泊位信息对所述第一空间进行空间区域分割，得到所述第一分割结果包括：

将所述第一泊位范围抬升至第一高度，得到第二泊位范围，以及将所述第一泊位范围抬升至第二高度，得到第三泊位范围，其中，所述第一高度小于所述第二高度；

基于所述第一泊位范围、所述第二泊位范围和所述第三泊位范围，确定所述第一分割结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述第一分割结果对所述第二空间进行空间区域分割，得到所述第二分割结果包括：

利用所述第一泊位范围、所述第二泊位范围和所述第三泊位范围对所述车辆检测范围进行空间区域分割，得到第一检测区域、第二检测区域和第三检测区域；

基于所述第一检测区域、所述第二检测区域和所述第三检测区域，确定所述第二分割结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述第一分割结果确定第四泊位范围，其中，所述第四泊位范围是由所述第一泊位范围、所述第二泊位范围和所述第三泊位范围的边界构成的泊位凸包；

基于所述第二分割结果确定多个关键点，其中，所述多个关键点包括：所述第一检测区域对应的第一关键点、所述第二检测区域对应的第二关键点，以及所述第三检测区域对应的第三关键点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述第一面积与所述第二面积进行面积占比计算，得到所述计算结果包括：

计算所述第一面积与所述第二面积之间的相交面积，得到第三面积；

计算所述第三面积与所述第一面积的占比，得到所述计算结果。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用所述第四泊位范围和所述多个关键点进行泊位判别，得到所述目标判别结果包括：

判断所述第一关键点是否进入第一部分区域，得到第一判断结果，判断所述第二关键点是否进入第二部分区域，得到第二判断结果，以及判断所述第三关键点是否进入第三部分区域，得到第三判断结果，其中，所述第一部分区域为所述第四泊位范围中与所述第一泊位范围对应的部分区域，所述第二部分区域为所述第四泊位范围中与所述第二泊位范围对应的部分区域，所述第三部分区域为所述第四泊位范围中与所述第三泊位范围对应的部分区域；

基于所述第一判断结果、所述第二判断结果、所述第三判断结果以及位置关系进行泊位判别，得到所述目标判别结果，其中，所述位置关系为所述目标停泊区域与图像采集设备的安装位置之间的相对位置关系，所述图像采集设备用于俯拍所述目标停泊区域。

7.一种判别泊位停车的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，所述车辆检测信息用于确定所述目标车辆的车辆检测范围，所述泊位信息用于确定所述目标停泊区域的第一泊位范围；

第一分割模块，用于基于所述泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，所述第一空间是通过所述泊位信息确定的三维空间；

第二分割模块，用于基于所述第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，所述第二空间是通过所述车辆检测信息确定的二维空间；

判别模块，用于获取所述车辆检测信息对应的第一面积和所述第一分割结果对应的第二面积，基于所述第一面积与所述第二面积进行面积占比计算，得到计算结果，以及响应于所述计算结果大于预设阈值，利用第四泊位范围和所述第二分割结果对应的多个关键点进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，所述第二面积为所述第一分割结果确定的所述第四泊位范围的面积，所述第四泊位范围由所述第一泊位范围、第一高度和第二高度确定，所述目标判别结果用于表示所述目标车辆是否占用所述目标停泊区域。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的判别泊位停车的方法。

9.一种判别泊位停车的系统，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，与所述处理器连接，用于为所述处理器提供处理以下处理步骤的指令：

步骤1，获取目标车辆的车辆检测信息和目标停泊区域的泊位信息，其中，所述车辆检测信息用于确定所述目标车辆的车辆检测范围，所述泊位信息用于确定所述目标停泊区域的第一泊位范围；

步骤2，基于所述泊位信息对第一空间进行空间区域分割，得到第一分割结果，其中，所述第一空间是通过所述泊位信息确定的三维空间；

步骤3，基于所述第一分割结果对第二空间进行空间区域分割，得到第二分割结果，其中，所述第二空间是通过所述车辆检测信息确定的二维空间；

步骤4，获取所述车辆检测信息对应的第一面积和所述第一分割结果对应的第二面积，基于所述第一面积与所述第二面积进行面积占比计算，得到计算结果，以及响应于所述计算结果大于预设阈值，利用第四泊位范围和所述第二分割结果对应的多个关键点进行泊位判别，得到目标判别结果，其中，所述第二面积为所述第一分割结果确定的所述第四泊位范围的面积，所述第四泊位范围由所述第一泊位范围、第一高度和第二高度确定，所述目标判别结果用于表示所述目标车辆是否占用所述目标停泊区域。