CN115131986A - 封闭停车场智慧管理方法以及系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种封闭停车场智慧管理方法以及系统。方法包括实时更新获取全局视觉感知融合数据；接收用户发送的停车场车位预约请求与预约车牌号码；根据停车场车位预约请求，基于全局视觉感知融合数据为用户提供停车泊位编号；识别停车场入口处车辆的车牌号码，判断车牌号码是否为预约车牌号码；若车牌号码为预约车牌号码，则实时获取车辆位置，并基于全局视觉感知融合数据为用户实时提供行驶路线至停车泊位编号对应的停车泊位。通过本申请提供的封闭停车场智慧管理方法以及系统，能够实现对整个停车场内的静态目标和动态目标的感知，以及实现空余车位推荐及路径规划和目的车位路线引导，提高了封闭停车场的管理效率。

Description

封闭停车场智慧管理方法以及系统

技术领域

本申请涉及智慧停车技术领域，特别是涉及一种封闭停车场智慧管理方法以及系统。

背景技术

随着城市化进程的推进不断加快，大型商超、写字楼等封闭停车场内的停车困难等问题日益加剧。在短期内无法大量增加停车资源的情况之下，建立一套实时、高效、智能、可靠的封闭停车场智慧管理方法和系统是一个有效的解决方案。

然而，传统封闭停车场的管理方法虽然采用了一些自动识别车牌系统辅助进行停车管理，但是仍然需要人工进行辅助管理，缺乏智能化管理方案，使得传统封闭停车场的管理方法和系统管理效率低，无法充分利用停车空间，造成了资源的浪费。

申请内容

本申请的目的是解决传统方法缺乏智能化管理方案导致的管理效率低的技术问题。为实现上述目的，本申请提供一种封闭停车场智慧管理方法以及系统。

本申请提供一种封闭停车场智慧管理方法，包括：

实时更新获取全局视觉感知融合数据；

接收用户发送的停车场车位预约请求与预约车牌号码；

根据所述停车场车位预约请求，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供停车泊位编号；

识别停车场入口处车辆的车牌号码，判断所述车牌号码是否为所述预约车牌号码；

若所述车牌号码为所述预约车牌号码，则实时获取车辆位置，并基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户实时提供行驶路线至所述停车泊位编号对应的停车泊位。

在一个实施例中，所述实时更新获取全局视觉感知融合数据，包括：

获取停车场全局地图；

实时获取停车场视频图像数据；

将所述停车场视频图像数据投影至所述停车场全局地图上，获得所述全局视觉感知融合数据，并实时对所述全局视觉感知融合数据进行更新。

在一个实施例中，所述根据所述停车场车位预约请求，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供停车泊位编号，包括：

根据第一停车场车位预约请求，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供第一停车场区域内的停车泊位编号；

根据第二停车场车位预约请求，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供第二停车场区域内的停车泊位编号；

其中，所述第二停车场区域内的空车位数量大于所述第一停车场区域内的空车位数量。

在一个实施例中，所述封闭停车场智慧管理方法还包括：

根据所述车辆位置，判断所述车辆是否到达所述停车泊位；

若所述车辆到达所述停车泊位，更新停车泊位状态；

根据所述车辆位置，判断所述车辆是否离开所述停车泊位；

若所述车辆离开所述停车泊位，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户实时提供最优行驶路线至离开停车场。

在一个实施例中，所述封闭停车场智慧管理方法还包括：

若所述车牌号码为未预约车牌号码，则根据所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供新停车泊位编号。

在一个实施例中，所述封闭停车场智慧管理方法还包括：

根据所述全局视觉感知融合数据，获取所述车辆的停车时间，并根据所述车辆的停车时间计算停车费用；

发送所述停车费用至所述用户进行收费；

根据所述全局视觉感知融合数据对所述车辆进行车辆信息检测识别、车主行人信息检测识别以及车速信息检测识别；

根据所述车辆信息判断所述车辆是否为套牌车辆，或者判断所述车辆是否为限号车牌车辆，或者判断所述车辆是否为外地车牌车辆；

根据所述车主行人信息判断车主行人是否存在违法行为；

根据所述车速信息判断所述车辆是否超速。

在一个实施例中，本申请提供一种封闭停车场智慧管理系统，包括：

停车场数据获取模块，用于实时更新获取全局视觉感知融合数据；

信息接收模块，用于接收用户发送的停车场车位预约请求与预约车牌号码；

停车泊位推荐模块，用于根据所述停车场车位预约请求，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供停车泊位编号；

入场识别模块，用于识别停车场入口处车辆的车牌号码，判断所述车牌号码是否为所述预约车牌号码；

路径规划模块，用于若所述车牌号码为所述预约车牌号码，则实时获取车辆位置，并基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户实时提供行驶路线至所述停车泊位编号对应的停车泊位。

在一个实施例中，所述停车场数据获取模块包括：

静态整体感知模块，用于获取停车场全局地图；

动态局部感知模块，用于实时获取停车场视频图像数据；

动态全局感知模块，用于将所述停车场视频图像数据投影至所述停车场全局地图上，获得所述全局视觉感知融合数据，并实时对所述全局视觉感知融合数据进行更新。

在一个实施例中，所述停车泊位推荐模块包括：

第一推荐模块，用于根据第一停车场车位预约请求，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供第一停车场区域内的停车泊位编号；

第二推荐模块，用于根据第二停车场车位预约请求，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供第二停车场区域内的停车泊位编号；

其中，所述第二停车场区域内的空车位数量大于所述第一停车场区域内的空车位数量。

在一个实施例中，所述封闭停车场智慧管理系统还包括：

车辆达到判别模块，用于根据所述车辆位置，判断所述车辆是否到达所述停车泊位，若所述车辆到达所述停车泊位，更新停车泊位状态，并根据所述停车泊位状态更新所述全局视觉感知融合数据；

反向路径规划模块，用于根据所述车辆位置，判断所述车辆是否离开所述停车泊位，若所述车辆离开所述停车泊位，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户实时提供最优行驶路线至离开停车场。

在一个实施例中，所述路径规划模块用于若所述车牌号码为未预约车牌号码，则根据所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供新停车泊位编号与行驶路线至所述新停车泊位编号对应的停车泊位。

在一个实施例中，所述封闭停车场智慧管理系统还包括：

费用计算模块，用于根据所述全局视觉感知融合数据，获取所述车辆的停车时间，并根据所述车辆的停车时间计算停车费用；

自助缴费模块，用于发送所述停车费用至所述用户进行收费；

信息检测识别模块，用于根据所述全局视觉感知融合数据对所述车辆进行车辆信息检测识别、车主行人信息检测识别以及车速信息检测识别；

第一判断模块，用于根据所述车辆信息判断所述车辆是否为套牌车辆，或者判断所述车辆是否为限号车牌车辆，或者判断所述车辆是否为外地车牌车辆；

第二判断模块，用于根据所述车主行人信息判断车主行人是否存在违法行为；

第三判断模块，用于根据所述车速信息判断所述车辆是否超速。

在一个实施例中，所述封闭停车场智慧管理系统还包括：

智能引导模块，用于显示所述预约车牌号码、所述停车泊位编号以及所述行驶路线。

上述封闭停车场智慧管理方法以及系统中，通过实时更新获取全局视觉感融合数据，可以随时获知停车场中动态目标和静态目标的信息，协调动态车辆信息与静态车位信息，给用户提供停车泊位以及行驶路线，为用户实现路径规划和实时引导。因此，通过本申请提供的封闭停车场智慧管理方法，能够实现对整个停车场内的静态目标和动态目标的感知，以及实现空余车位推荐及路径规划和目的车位路线引导，形成一个智能的、全方位的智慧停车管理方法以实现封闭停车场内的智慧停车系统，使得停车更加智能化，提高了封闭停车场的管理效率，且提高了停车场内停车泊位的利用效率，给用户带来更便捷人性化的泊车体验。

附图说明

图1是本申请提供的封闭停车场智慧管理方法的步骤流程示意图。

图2是本申请提供的封闭停车场智慧管理系统的结构示意图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本申请的技术方案做进一步的详细描述。

请参见图1，本申请提供一种封闭停车场智慧管理方法，包括：

S10，实时更新获取全局视觉感知融合数据；

S20，接收用户发送的停车场车位预约请求与预约车牌号码；

S30，根据停车场车位预约请求，基于全局视觉感知融合数据为用户提供停车泊位编号；

S40，识别停车场入口处车辆的车牌号码，判断车牌号码是否为预约车牌号码；

S50，若车牌号码为预约车牌号码，则实时获取车辆位置，并基于全局视觉感知融合数据为用户实时提供行驶路线至停车泊位编号对应的停车泊位。

在S10中，全局视觉感知融合数据来源于整个停车场的监控摄像头所捕获的视频图像数据，可以实时更新获取停车场内动态目标和静态目标的信息。通过将停车场内监控摄像头所捕获的动态目标的信息投影到停车场的全局GIS地图上，形成了停车场全局视觉感知融合数据。GIS地图指利用地理信息科学(Geographic Information Science)技术，构建的停车场的全局地图，涵盖了整个停车场规划车位、可通行道路和可行驶方向等信息的高精度地图。通过监控摄像头所捕获的视频图像数据与GIS地图相互融合，形成全局视觉感知融合数据。根据全局视觉感知融合数据，可以实时检测到停车场内的动静态目标在全局范围内的位置，从而可以获得对整个停车场的感知。

在S20中，当用户行驶至目的地附近时，可打开封闭停车场智慧管理系统的手机APP查询附近停车场，选定某一个停车场进行停车，可以通过查看停车场内是否有空余车位以及空余车位数量来进行停车选择，选择预约车位并输入预约车牌号码。

在S30中，接收到用户发送的停车场车位预约请求与预约车牌号码之后，实时获取全局视觉感知融合数据，并通过深度学习等人工智能方法对全局视觉感知融合数据进行实时处理，为用户提供空余车位对应的停车泊位编号，并发送停车泊位编号至用户，且将停车泊位编号对应的停车泊位进行锁定，为用户进入停车场内进行停车预留时间。停车场内的智能地锁抬起锁定停车泊位，在用户预约车位后，若10分钟内未进行停车场进行停车，则将释放停车泊位，取消该车位的锁定。

在S40中，当车辆进行至停车场入口时，识别当前车场入口处车辆的车牌号码，将车牌号码与已预约车牌号码进行比对，确定车辆是否有预约车位，即车牌号码是否为预约车牌号码。

在S50中，当车牌号码为预约车牌号码时，实时根据车辆所处的位置，并基于全局视觉感知融合数据为用户提供到达目的地的行驶路线。停车场中的摄像头可以随时捕捉到进入停车场的车辆的位置信息，为用户规划路线，指引用户行驶至预约的停车泊位编号对应的停车泊位。

本申请提供的封闭停车场智慧管理方法，通过实时更新获取全局视觉感知融合数据，可以随时获知停车场中动态目标和静态目标的信息，协调动态车辆信息与静态车位信息，给用户提供停车泊位以及行驶路线，为用户实现路径规划和实时引导。因此，通过本申请提供的封闭停车场智慧管理方法，能够实现对整个停车场内的静态目标和动态目标的感知，以及实现空余车位推荐及路径规划和目的车位路线引导，形成一个智能的、全方位的智慧停车管理方法以实现封闭停车场内的智慧停车系统，使得停车更加智能化，提高了封闭停车场的管理效率，且提高了停车场内停车泊位的利用效率，给用户带来更便捷人性化的泊车体验。

在一个实施例中，S10，实时更新获取全局视觉感知融合数据，包括：

S110，获取停车场全局地图；

S120，实时获取停车场视频图像数据；

S130，将停车场视频图像数据投影至停车场全局地图上，获得全局视觉感知融合数据，并实时对全局视觉感知融合数据进行更新。

本实施例中，停车场全局地图(GIS地图)涵盖了整个停车场规划车位、可通行道路和可行驶方向等信息的高精度地图，可以获知每条路线以及每个停车泊位的位置，实现全局静态感知。

停车场视频图像数据通过停车场内的各个位置的监控摄像头采集获得，可以获知停车场内的各个位置的局部感知。监控摄像头可以安装于停车场内的各个方向以及各个位置，监控范围能够覆盖整个停车场。根据停车场视频图像数据，通过目标检测等算法可获取停车场监控摄像头范围内机动车、非机动车、行人等目标的检测类别信息及其位置。

通过图像坐标和世界坐标之间的转换关系，可以实现将停车场全局地图与停车场视频图像数据的融合，得到图像中每个目标的实际物理位置信息。通过将停车场监控摄像头获得的图像通过投影算法，将图像信息映射到俯视图中，在俯视图中通过运用语义分割等算法可以获取当前检测范围内的可行使区域和空车位信息等。

将停车场全局地图作为静态底层，每一个停泊车位可以设置一个独立的停车泊位编号。停车场内各个监控摄像头的位置固定。监控摄像头采集的视频图像坐标系与停车场全局地图的世界坐标系存在对应坐标转换关系，将视频图像坐标系的图像坐标转换成停车场全局地图的世界坐标系中，实现了将视频图像中所捕获的目标(例如车辆、行人等)投影到停车场全局地图中，形成了全局视觉感知融合数据，从而将视频图像捕获的车辆投影到实际的路线位置中，实时为车辆提供路径规划。对于停车场中不同监控摄像头采集的视频图像捕获范围有交叠的情况，当车辆行驶至交叠区域时，在投射到GIS图上时可进行目标合并操作。

通过将停车场视频图像数据所捕获的动态目标的信息投影到停车场全局地图上，形成了全局视觉感知融合数据。根据深度学习等人工智能等算法，能够对全局视觉感知融合数据进行车牌识别、车位搜索、路径规划、车位推荐等，实时检测到停车场内的动静态目标在全局范围内的位置，从而可以获得对整个停车场的感知。

因此，本申请提供的封闭停车场智慧管理方法，通过利用停车场全局地图和停车场视频图像数据形成对停车场的全局感知和局部感知融合数据，获得全局视觉感知融合数据。基于全局视觉感知融合数据，采用深度学习等人工智能方法进行实时处理，从而实现对整个停车场内的静态目标和动态目标的感知，实现空余车位推荐、路径规划、路线引导，且进行违法、违规的车辆与人员的预警，偷窃、打架等行为的预警，达到治安与执法联动的目的，形成一个智能的、全方位的智慧停车管理方法以实现封闭停车场内的智慧停车系统。

在一个实施例中，S30，根据停车场车位预约请求，基于全局视觉感知融合数据为用户提供停车泊位编号，包括：

S310，根据第一停车场车位预约请求，基于全局视觉感知融合数据为用户提供第一停车场区域内的停车泊位编号；

S320，根据第二停车场车位预约请求，基于全局视觉感知融合数据为用户提供第二停车场区域内的停车泊位编号；

其中，第二停车场区域内的空车位数量大于第一停车场区域内的空车位数量。

本实施例中，基于全局视觉感知融合数据能够实时更新获取停车场内的停车泊位的占用情况。当有多个用户进行车位预约请求时，根据全局视觉感知融合数据为不同用户提供不同区域的停车泊位。当接收到第一停车场车位预约请求时，某一车辆入场，基于全局视觉感知融合数据为用户提供空车位数量比较多的区域，即为用户提供第一停车场区域内的停车泊位编号。当接收到第二停车场车位预约请求时，下一辆车进场时，基于全局视觉感知融合数据为用户提供不同区域的第二停车场区域内的停车泊位编号。基于全局视觉感知融合数据为不同用户提供不同停车场区域内的停车泊位编号，可以避免车辆往同一方向行驶停车造成停车拥堵，同时也可以避免车辆扎堆停放在某一区域内。通过为不同用户提供不同的停车区域进行分区管理，可以方便不同用户更加快捷的进行泊车，方便车位进行管理。

在一个实施例中，接收到车位预约请求时，基于全局视觉感知融合数据为不同用户提供不同停车场区域内的距离车辆最近的停车泊位，可以节约停车时间，使得停车场停车更加便捷，提高了停车场管理效率。

在一个实施例中，封闭停车场智慧管理方法还包括：

S60，根据车辆位置，判断车辆是否到达停车泊位，若车辆到达停车泊位，更新停车泊位状态，并根据停车泊位状态更新全局视觉感知融合数据；

S70，根据车辆位置，判断车辆是否离开停车泊位，若车辆离开停车泊位，基于全局视觉感知融合数据为用户实时提供最优行驶路线至离开停车场。

本实施例中，当车辆到达指定的停车泊位时，智能地锁落下，车辆驶入停车泊位，对停车泊位的泊位状态进行更新，泊位状态更新为占用状态。当检测到车辆位置判断车辆离开停车泊位时，基于全局视觉感知融合数据实时为用户提供离开停车场的最优行驶路线。

通过实时获取全局视觉感知融合数据，协调动态车辆信息与静态车位信息，给入场车辆推荐合适停车泊位，进行车辆当前位置与目标停车泊位的路径规划和实时引导，提高了停车场内停车泊位的利用效率，给用户带来更便捷人性化的泊车体验。

在一个实施例中，封闭停车场智慧管理方法还包括：

S501，若车牌号码为未预约车牌号码，则根据全局视觉感知融合数据为用户提供新停车泊位编号。

本实施例中，当到达停车场入口时，识别到车牌号码为未预约车牌号码，根据实时更新获取的全局视觉感知融合数据，为用户提供新的停车泊位编号，及时指引用户进行停车。

在一个实施例中，封闭停车场智慧管理方法还包括：

S80，根据全局视觉感知融合数据，获取车辆的停车时间，并根据车辆的停车时间计算停车费用；

S90，发送停车费用至用户进行收费；

S100，根据全局视觉感知融合数据对车辆进行车辆信息检测识别、车主行人信息检测识别以及车速信息检测识别；

S200，根据车辆信息判断车辆是否为套牌车辆，或者判断车辆是否为限号车牌车辆，或者判断车辆是否为外地车牌车辆；

S300，根据车主行人信息判断车主行人是否存在违法行为；

S400，根据车速信息判断车辆是否超速。

本实施例中，获取车辆进入停车场的时间与离开停车场的时间，计算获得车辆的停车时间，根据停车时间计算停车费用，并将停车费用发送至用户端进行收费。用户可以使用停车场内的自助缴费机、微信支付、支付宝等电子支付工具支付停车费用。在一个实施例中，通过接受用户发送的预约时间提前计算停车费用并进行支付，并且也设置有人工缴费，通过多种缴费方式相结合，可大大提高停车场的收费效率，提高管理效率。

通过目标检测等算法可以对全局视觉感知融合数据进行车辆信息检测识别。车辆信息可以为表征车辆的属性，例如车辆的车牌号、车型、车身颜色等信息。将车辆信息与车辆数据库中记录的车辆信息进行对比，判断进入停车场的车辆是否为套牌车。根据车辆信息中的车牌号码可以判断出进入停车场的车辆是否为限号车牌，或者判断是否为外地车牌等，为违规车辆检测提供依据。

通过对全局视觉感知融合数据，能够实现对进入车辆的车主进行人脸识别与行人检测等。将车主行人信息与数据库对比，可以辅助判断出车主行人是否为在逃犯罪嫌疑人，是否存在打架斗殴等各种违法行为，为治安管理提供可靠地依据。

通过实时获取的全局视觉感知融合数据，可以对车辆的前车轮与后车轮进行检测，获得车轮的类别信息和车轮框的位置信息，将车轮框的下底边中点作为车轮接地点，判断是否为同侧同类型车轮。对于同侧不同类型的车轮的接地点的图像坐标投影到俯视图中，并计算同侧不同类型的两个车轮对应的两个接地点的斜率。根据同侧不同类型的两个车轮对应的两个接地点的斜率，计算航向角，并计算接地点移动的时间和距离计算行驶速度，获得车辆速度信息。根据车速信息与速度阈值信息进行判断，判断车辆是否存在超速行为。

请参见图2，本申请提供一种封闭停车场智慧管理系统100。封闭停车场智慧管理系统100包括停车场数据获取模块10、信息接收模块20、停车泊位推荐模块30、入场识别模块40以及路径规划模块50。停车场数据获取模块10用于实时更新获取全局视觉感知融合数据。信息接收模块20用于接收用户发送的停车场车位预约请求与预约车牌号码。停车泊位推荐模块30用于根据停车场车位预约请求，基于全局视觉感知融合数据为用户提供停车泊位编号。入场识别模块40用于识别停车场入口处车辆的车牌号码，判断车牌号码是否为预约车牌号码。路径规划模块50用于若车牌号码为预约车牌号码，则实时获取车辆位置，并基于全局视觉感知融合数据为用户实时提供行驶路线至停车泊位编号对应的停车泊位。

本实施例中，停车场数据获取模块10的相关描述可参考上述实施例中S10的相关描述。信息接收模块20的相关描述可参考上述实施例中S20的相关描述。停车泊位推荐模块30的相关描述可参考上述实施例中S30的相关描述。入场识别模块40的相关描述可参考上述实施例中S40的相关描述。路径规划模块50的相关描述可参考上述实施例中S50的相关描述。

在一个实施例中，停车场数据获取模块10包括静态整体感知模块、动态局部感知模块以及动态全局感知模块。静态整体感知模块用于获取停车场全局地图。动态局部感知模块用于实时获取停车场视频图像数据。动态全局感知模块用于将停车场视频图像数据投影至停车场全局地图上，获得全局视觉感知融合数据，并实时对全局视觉感知融合数据进行更新。

本实施例中，静态整体感知模块的相关描述可参考上述实施例中S110的相关描述。动态局部感知模块的相关描述可参考上述实施例中S120的相关描述。动态全局感知模块的相关描述可参考上述实施例中S130的相关描述。

在一个实施例中，停车泊位推荐模块30包括第一推荐模块与第二推荐模块。第一推荐模块用于根据第一停车场车位预约请求，基于全局视觉感知融合数据为用户提供第一停车场区域内的停车泊位编号。第二推荐模块用于根据第二停车场车位预约请求，基于全局视觉感知融合数据为用户提供第二停车场区域内的停车泊位编号。其中，第二停车场区域内的空车位数量大于第一停车场区域内的空车位数量。

本实施例中，第一推荐模块的相关描述可参考上述实施例中S310的相关描述。第二推荐模块的相关描述可参考上述实施例中S320的相关描述。

在一个实施例中，封闭停车场智慧管理系统100还包括车辆达到判别模块与反向路径规划模块。车辆达到判别模块用于根据车辆位置，判断车辆是否到达停车泊位，若车辆到达停车泊位，更新停车泊位状态，并根据停车泊位状态更新全局视觉感知融合数据。反向路径规划模块用于根据车辆位置，判断车辆是否离开停车泊位，若车辆离开停车泊位，基于全局视觉感知融合数据为用户实时提供最优行驶路线至离开停车场。

本实施例中，车辆达到判别模块的相关描述可参考上述实施例中S60的相关描述。反向路径规划模块的相关描述可参考上述实施例中S70的相关描述。

在一个实施例中，路径规划模块用于若车牌号码为未预约车牌号码，则根据全局视觉感知融合数据为用户提供新停车泊位编号与行驶路线至新停车泊位编号对应的停车泊位。

本实施例中，路径规划模块的相关描述可参考上述实施例中S501的相关描述。

在一个实施例中，封闭停车场智慧管理系统还包括费用计算模块、自助缴费模块、信息检测识别模块、第一判断模块、第二判断模块以及第三判断模块。费用计算模块用于根据全局视觉感知融合数据，获取车辆的停车时间，并根据车辆的停车时间计算停车费用。自助缴费模块用于发送停车费用至用户进行收费。信息检测识别模块用于根据全局视觉感知融合数据对车辆进行车辆信息检测识别、车主行人信息检测识别以及车速信息检测识别。第一判断模块用于根据车辆信息判断车辆是否为套牌车辆，或者判断车辆是否为限号车牌车辆，或者判断车辆是否为外地车牌车辆。第二判断模块用于根据车主行人信息判断车主行人是否存在违法行为。第三判断模块用于根据车速信息判断车辆是否超速。

本实施例中，费用计算模块的相关描述可参考上述实施例中S80的相关描述。自助缴费模块的相关描述可参考上述实施例中S90的相关描述。信息检测识别模块的相关描述可参考上述实施例中S100的相关描述。第一判断模块的相关描述可参考上述实施例中S200的相关描述。第二判断模块的相关描述可参考上述实施例中S300的相关描述。第三判断模块的相关描述可参考上述实施例中S400的相关描述。

在一个实施例中，封闭停车场智慧管理系统100还包括智能引导模块。智能引导模块用于显示预约车牌号码、停车泊位编号以及行驶路线。

本实施例中，智能引导模块可以包括多个显示屏幕。显示屏可以设置于停车场的各个路口位置，用于为用户提供行驶路线，指引车辆行驶至停车泊位编号对应的停车泊位。显示屏幕可以在停车场入口处显示是否为预约车牌号码，若车牌号码为预约车牌号码，则在停车场入口显示屏幕上显示停车泊位编号，若车牌号码为未预约车辆，则推荐一个停车泊位并显示。在停车场的每个路口处设置显示屏幕，当车辆从入场处出发时，入口处显示屏会显示车辆的车牌号码、停车泊位编号以及从当前位置出发行驶的方向直行、右转、左转等行驶路线。当车辆行驶邻近至下一路口，摄像头捕捉到车辆的位置信息，在路口的显示屏幕上会提醒车辆需行驶的方向。在一个实施例中，显示屏幕也可以设置有语音提醒，直至车辆行驶至目标泊车位。

在一个实施例中，封闭停车场智慧管理系统100还包括多个车辆位置查询机。当用户要离开停车场时，通过停车场内设置的多个车辆位置查询机，输入车牌号码查询车辆所处位置，实时规划当前位置到车位的最优路径并在显示屏中进行显示。

上述各个实施例中，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于的特定顺序或层次。

本领域技术人员还可以了解到本申请实施例列出的各种说明性逻辑块(illustrative logical block)，模块和步骤可以通过电子硬件、电脑软件，或两者的结合进行实现。为清楚展示硬件和软件的可替换性(interchangeability)，上述的各种说明性部件(illustrative components)，模块和步骤已经通用地描述了它们的功能。这样的功能是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用，可以使用各种方法实现的功能，但这种实现不应被理解为超出本申请实施例保护的范围。

本申请实施例中所描述的各种说明性的逻辑块，或模块都可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。

本申请实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件模块、或者这两者的结合。软件模块可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中，ASIC可以设置于用户终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于用户终端中的不同的部件中。

以上所述的具体实施方式，对本申请的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本申请的具体实施方式而已，并不用于限定本申请的保护范围，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种封闭停车场智慧管理方法，其特征在于，包括：

实时更新获取全局视觉感知融合数据；

接收用户发送的停车场车位预约请求与预约车牌号码；

根据所述停车场车位预约请求，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供停车泊位编号；

识别停车场入口处车辆的车牌号码，判断所述车牌号码是否为所述预约车牌号码；

若所述车牌号码为所述预约车牌号码，则实时获取车辆位置，并基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户实时提供行驶路线至所述停车泊位编号对应的停车泊位。

2.根据权利要求1所述的封闭停车场智慧管理方法，其特征在于，所述实时更新获取全局视觉感知融合数据，包括：

获取停车场全局地图；

实时获取停车场视频图像数据；

将所述停车场视频图像数据投影至所述停车场全局地图上，获得所述全局视觉感知融合数据，并实时对所述全局视觉感知融合数据进行更新。

3.根据权利要求2所述的封闭停车场智慧管理方法，其特征在于，所述根据所述停车场车位预约请求，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供停车泊位编号，包括：

根据第一停车场车位预约请求，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供第一停车场区域内的停车泊位编号；

根据第二停车场车位预约请求，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供第二停车场区域内的停车泊位编号；

其中，所述第二停车场区域内的空车位数量大于所述第一停车场区域内的空车位数量。

4.根据权利要求2所述的封闭停车场智慧管理方法，其特征在于，所述封闭停车场智慧管理方法还包括：

根据所述车辆位置，判断所述车辆是否到达所述停车泊位，若所述车辆到达所述停车泊位，更新停车泊位状态，并根据所述停车泊位状态更新所述全局视觉感知融合数据；

根据所述车辆位置，判断所述车辆是否离开所述停车泊位，若所述车辆离开所述停车泊位，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户实时提供最优行驶路线至离开停车场。

5.根据权利要求2所述的封闭停车场智慧管理方法，其特征在于，所述封闭停车场智慧管理方法还包括：

若所述车牌号码为未预约车牌号码，则根据所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供新停车泊位编号。

6.根据权利要求5所述的封闭停车场智慧管理方法，其特征在于，所述封闭停车场智慧管理方法还包括：

根据所述全局视觉感知融合数据，获取所述车辆的停车时间，并根据所述车辆的停车时间计算停车费用；

发送所述停车费用至所述用户进行收费；

根据所述全局视觉感知融合数据对所述车辆进行车辆信息检测识别、车主行人信息检测识别以及车速信息检测识别；

根据所述车辆信息判断所述车辆是否为套牌车辆，或者判断所述车辆是否为限号车牌车辆，或者判断所述车辆是否为外地车牌车辆；

根据所述车主行人信息判断车主行人是否存在违法行为；

根据所述车速信息判断所述车辆是否超速。

7.一种封闭停车场智慧管理系统，其特征在于，包括：

停车场数据获取模块，用于实时更新获取全局视觉感知融合数据；

信息接收模块，用于接收用户发送的停车场车位预约请求与预约车牌号码；

停车泊位推荐模块，用于根据所述停车场车位预约请求，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供停车泊位编号；

入场识别模块，用于识别停车场入口处车辆的车牌号码，判断所述车牌号码是否为所述预约车牌号码；

路径规划模块，用于若所述车牌号码为所述预约车牌号码，则实时获取车辆位置，并基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户实时提供行驶路线至所述停车泊位编号对应的停车泊位。

8.根据权利要求7所述的封闭停车场智慧管理系统，其特征在于，所述停车场数据获取模块包括：

静态整体感知模块，用于获取停车场全局地图；

动态局部感知模块，用于实时获取停车场视频图像数据；

动态全局感知模块，用于将所述停车场视频图像数据投影至所述停车场全局地图上，获得所述全局视觉感知融合数据，并实时对所述全局视觉感知融合数据进行更新。

9.根据权利要求8所述的封闭停车场智慧管理系统，其特征在于，所述停车泊位推荐模块包括：

第一推荐模块，用于根据第一停车场车位预约请求，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供第一停车场区域内的停车泊位编号；

第二推荐模块，用于根据第二停车场车位预约请求，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供第二停车场区域内的停车泊位编号；

其中，所述第二停车场区域内的空车位数量大于所述第一停车场区域内的空车位数量。

10.根据权利要求8所述的封闭停车场智慧管理系统，其特征在于，所述封闭停车场智慧管理系统还包括：

车辆达到判别模块，用于根据所述车辆位置，判断所述车辆是否到达所述停车泊位，若所述车辆到达所述停车泊位，更新停车泊位状态，并根据所述停车泊位状态更新所述全局视觉感知融合数据；

反向路径规划模块，用于根据所述车辆位置，判断所述车辆是否离开所述停车泊位，若所述车辆离开所述停车泊位，基于所述全局视觉感知融合数据为所述用户实时提供最优行驶路线至离开停车场。

11.根据权利要求8所述的封闭停车场智慧管理系统，其特征在于，所述路径规划模块用于若所述车牌号码为未预约车牌号码，则根据所述全局视觉感知融合数据为所述用户提供新停车泊位编号与行驶路线至所述新停车泊位编号对应的停车泊位。

12.根据权利要求11所述的封闭停车场智慧管理系统，其特征在于，所述封闭停车场智慧管理系统还包括：

费用计算模块，用于根据所述全局视觉感知融合数据，获取所述车辆的停车时间，并根据所述车辆的停车时间计算停车费用；

自助缴费模块，用于发送所述停车费用至所述用户进行收费；

信息检测识别模块，用于根据所述全局视觉感知融合数据对所述车辆进行车辆信息检测识别、车主行人信息检测识别以及车速信息检测识别；

第一判断模块，用于根据所述车辆信息判断所述车辆是否为套牌车辆，或者判断所述车辆是否为限号车牌车辆，或者判断所述车辆是否为外地车牌车辆；

第二判断模块，用于根据所述车主行人信息判断车主行人是否存在违法行为；

第三判断模块，用于根据所述车速信息判断所述车辆是否超速。

13.根据权利要求7所述的封闭停车场智慧管理系统，其特征在于，所述封闭停车场智慧管理系统还包括：

智能引导模块，用于显示所述预约车牌号码、所述停车泊位编号以及所述行驶路线。

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