CN206961319U - 基于摄像机与传感器管理杆下车位的装置及系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型涉及停车管理领域，用于路侧停车管理，具体涉及基于摄像机与传感器管理杆下车位的装置及系统，用于获取近端车位及附近区域和/或远端车位及附近区域的第一停车事件信息，基于第一停车事件信息获取第二停车事件信息，基于第一停车事件信息、第二停车事件信息以及两者发生的时段生成第三停车事件信息，将所述第三停车事件信息发送至后台，供后台停车管理。其优点在于：本实用新型可高质量覆盖远近端车位，扩大了检测视角，提高了车辆检测和跟踪的准确率；充分利用不同类型图像采集装置的优势，提高了图像的有效区域占比；利用最佳车牌检测区，提高了车牌识别准确率；基于各控制模块的功能，使得停车事件判断更准确，计费取证更充分。

Description

基于摄像机与传感器管理杆下车位的装置及系统

技术领域

本实用新型涉及一种杆下车位管理系统，用于路侧停车中杆下盲区车位的管理，尤其涉及一种基于摄像机与传感器管理杆下车位的装置及系统。

背景技术

在城市智能交通系统中，停车场的管理占有相当重要的比例。随着城市机动车辆占有率的不断增加，停车场已经不仅限于原有模式，路侧停车场已经承担了越来越重要的角色，路侧停车场的智能化管理的要求也随之越来越准确、快捷。目前路侧停车管理的主要技术实现是基于纯地磁智能管理系统或者是基于纯视频监控的智能管理系统两种方式。

基于纯地磁的智能管理系统的优点是所有的停车位均可以被管理，缺点是地磁的安装和维护带来的高成本，地磁的特殊性使得其在安装的过程中需要破坏路面，后期维护时还需要对该路段道路进行封锁；而且地磁本身对车辆信息无法识别，因此该方案的实施还有很大一部分要依赖于驾驶员对规则的自觉遵守和现场人工管理人员的实时监管，这无疑为驾驶员带来了很大的不方便。

基于纯视频监控的智能管理系统，例如专利号201720450962.6的一种基于多相机图像联合处理的路侧停车管理装置，其视频监控相机包括全景摄像机和若干车位相机，全部部署于路侧监控杆上，单独一个视频监控相机的最大角度一般是85度，也就是说摄像头正前方上下、左右，在85度范围内基本能看到，通过全景摄像机与若干车位相机的组合，能够将可视角度扩大，从而监控到正前方检测区域内目标车辆的行驶轨迹，进而取到车牌信息与位置信息，但是视频监控相机的正下方依旧是盲区，即使是用鱼眼全景摄像机或者鱼眼全景高速球，依然存在杆下车位车辆出入场时车牌容易被遮挡、车牌识别准确度不高、车辆进出场动作捕捉不精确以及进出场记录的准确度难以把控的问题，导致无法获取监控盲区覆盖停车区域的精确监控图像，进而对停车事件信息判定不准确；这样会给后期的停车事件纠纷取证带来很多不便。

有鉴于上述的缺陷，本设计人，积极加以研究创新，以期创设一种基于摄像机与传感器管理杆下车位的装置及系统，使其更具有产业上的利用价值。

实用新型内容

为解决上述技术问题，本实用新型的目的是提供一种可以精确获取监控盲区覆盖盲区车位的监控图像信息的基于摄像机与传感器管理杆下车位的装置及系统。

本实用新型的技术方案是： 一种基于摄像机与传感器管理杆下车位的装置，包括设备控制模块、距离传感器模块、主控模块和网络通信模块，

所述设备控制模块用于控制盲区摄像机获取车辆监控图像和车辆轨迹信息；

所述距离传感器模块用于控制距离传感器确定所述盲区车位是否有车辆停靠；

所述主控模块用于根据车牌信息以及车牌在监控图像中的位移变化判定车辆是否入/出场；

所述网络通信模块，用于将入/出场车辆的车牌信息上传至云平台。

进一步的，所述主控模块还用于：

当检测有车辆在盲区车位停靠，对车辆侧方入位轨迹、监控图像与关键点图片信息进行一次回溯，根据一次回溯信息中车牌识别结果以及车牌在关键点图片信息中的位移变化确定该车辆入场；

或根据一次回溯信息中车牌信息以及车牌在关键点图片信息中的位移变化未能确定该车入场，对车辆倒车入位轨迹、监控图像与关键点图片信息进行二次回溯，根据二次回溯信息中车牌识别结果以及车牌在关键点图片信息中的位移变化确定该车辆入场；

或根据一次回溯信息和二次回溯信息均未能该车入场，则对车辆正向入位轨迹以及监控图像与关键点图片信息进行三次回溯，根据三次回溯信息中车牌识别结果以及车牌在关键点图片信息中的位移变化能确定该车入场；

或根据上述三次回溯信息均未能判定该车入场，则对全景图像信息进行四次回溯，根据四次回溯信息中车牌识别结果以及车牌在关键点图片信息中的位移变化确定该车入场。

一种基于摄像机与传感器管理杆下车位的系统，包括盲区摄像机、距离传感器、基于摄像机与传感器管理杆下车位的装置、存储装置和云平台，所述盲区摄像机和所述距离传感器部署在路侧监控杆上，

所述距离传感器用于获取所述盲区车位使用信息，所述盲区摄像机用于获取入/出场车辆的车牌信息、对应的泊位号以及车牌在监控图像中的位移变化；所述基于摄像机与传感器管理杆下车位的装置与盲区摄像机、距离传感器及云平台通信；所述存储装置用于存储盲区摄像机获取的车辆监控图像和车辆轨迹信息。

进一步的，确认所述盲区车位是否有车辆停靠是通过确认距离传感器与车身的距离数值是否稳定来判定，若距离传感器测量结果为距离传感器与车身的预定阈值距离之内，且数值稳定，判定有车辆停入盲区车位。

若距离传感器测量结果为距离传感器与地面的预定阈值距离之内，且数值稳定，判定车辆已经驶出盲区车位。

进一步的，所述系统还包括盲区全景摄像机，所述盲区全景摄像机用于获取盲区车位的全景图像信息，获取全景图像信息包括获取盲区车位泊位信息、停入盲区车位车牌信息、停入盲区车位车辆的进出场信息以及盲区车位周边区域的车辆信息。

本实用新型中，所述关键点图片是指车辆入场或出场以及入场和出场过程中抓拍的瞬间图片。

本实用新型中，监控图像不限于监控视频，还包括监控图片。

本实用新型中，所述存储装置可以为内置于主控板上的存储模块，也可以为外接的存储设备，如硬盘录像机。

借由上述方案，本实用新型至少具有以下优点：（1）通过盲区摄像机以及距离传感器的设置可以更好的获取监控盲区覆盖停车区域的精确监控图像并对车牌进行精确的识别，形成完整的停车事件，并对后期的停车事件纠纷取证带来很大的便利；（2）基于摄像机与传感器管理杆下车位的系统安装方便，避免了对其它设备的依赖和对基础设施的破坏等，尤其是避免了地磁对路面的破坏。

上述说明仅是本实用新型技术方案的概述，为了能够更清楚了解本实用新型的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本实用新型的较佳实施例详细说明如后。

附图说明

图1是本实用新型基于摄像机与传感器管理杆下车位的方法流程图；

图2是本实用新型基于摄像机与传感器管理杆下车位系统平面布置示意图；

图3是本实用新型基于摄像机与传感器管理杆下车位系统平面布置示意图；

图4是本实用新型基于摄像机与传感器管理杆下车位系统示意图；

图5是本实用新型基于摄像机与传感器管理杆下车位装置示意图；

图6是本实用新型基于摄像机与传感器管理杆下车位系统实际视角示意图；

图7是本实用新型基于摄像机与传感器管理杆下车位系统与基于多相机图像联合处理的路侧停车管理装置结合使用实际视角示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本实用新型的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本实用新型，但不用来限制本实用新型的范围。

如图1所示的是基于摄像机与传感器管理杆下车位的方法，具体包括：

101：判断是否有车辆在盲区车位停靠，根据判定的盲区车位泊位信息来进一步获取进入盲区车位车辆的车牌信息；

102：若盲区车位有车辆停靠，获取入场车辆监控图像和车辆轨迹信息，根据车辆监控图像获取入场车辆关键点图片信息，根据入场车辆关键点图片信息进行车牌识别，进一步获取精确的车牌信息，根据车辆轨迹信息获取车牌在监控图像中的位移变化；

103：根据入场车牌信息以及该车牌在监控图像中的位移变化判定该车入场并记录入场时间点，具体是通过对识别区中监控图像与关键点图片信息进行车牌识别，并根据该车辆入场轨迹获取车牌在监控图像中的位移变化，如果发生变化，则进一步判定此车为入场车辆；其中行驶轨迹包括倒车入位轨迹信息、侧方入位轨迹信息和正向入位轨迹信息；

104：若该车从盲区车位驶出，获取出场车辆监控图像和出场车辆轨迹信息，根据车辆监控图像获取驶出盲区车位车辆的车牌信息以及对应的泊位号，根据车辆轨迹信息获取车牌在监控图像中的位移变化；

105：根据出场车牌信息以及车牌在监控图像中的位移变化判定该车出场，并记录出场时间点；具体的从车辆出场的监控图像中获取到出场车辆关键点的图片信息进行车牌识别，并根据该车辆出场轨迹信息获取车牌在监控图像中的位移变化，当显示该车牌在监控图像中位移变化，则确认该车出场；

106：将该车的车牌信息以及入/出场信息发送至云平台，用于云平台停车管理，所述车牌信息包括车牌字符信息和车牌图像信息。

具体在执行时，如图2所示，当检测有车辆在盲区车位1停靠，则对车辆侧方入位轨迹，也就是对车辆在图中识别区C中监控图像与关键点图片信息进行一次回溯，若在指定的时间内（具体时间是根据实际需要来设定，比如设定一辆车在三分钟之内可以正常入位）识别出进入识别区C中的车辆车牌信息并确定所述车牌在关键点图片信息中的位移发生变化，则可判定该车入场并记录入场的时间点；将该车的入场信息以及车牌信息发送至云平台；

若根据一次回溯信息中未能识别车牌信息以及车牌在关键点图片信息中的位移变化停靠车辆的图像信息，则对车辆倒车入位轨迹，也就是对车辆在图中识别区B中监控图像与关键点图片信息进行二次回溯，若在指定的时间内（具体时间是根据实际需要来设定，比如设定一辆车在三分钟之内可以正常入位）识别出进入识别区B中的车辆车牌信息并确定所述车牌在关键点图片信息中的位移发生变化，则可判定该车入场并记录入场的时间点；将该车的入场信息以及车牌信息发送至云平台；

若根据一次回溯信息和二次回溯信息均未能识别车牌信息以及车牌在关键点图片信息中的位移变化停靠车辆的图像信息，则对车辆正向入位轨迹、监控图像与关键点图片信息进行三次回溯，也就是对车辆在图中识别区A中监控图像与关键点图片信息进行三次回溯，若在指定的时间内（具体时间是根据实际需要来设定，比如设定一辆车在三分钟之内可以正常入位）识别出进入识别区A中的车辆车牌并确定所述车牌在关键点图片信息中的位移发生变化，则可判定该车入场并记录入场的时间点；将该车的入场信息以及车牌信息发送至云平台。

若根据上述三次回溯信息均未能识别车牌信息以及车牌在关键点图片信息中的位移变化停靠车辆的图像信息，则对全景图像信息进行四次回溯；即对盲区车位使用信息以及驶进/出盲区车位的车辆图像信息以及盲区周边区域的车辆图像信息进行回溯，即对识别区A、识别区B、识别区C、识别区D 以及周边区域的车辆信息进行回溯，进一步来确认进入盲区车位的车辆图像信息，并将停靠车辆的图像信息通过网络传输模块发送至云平台。

当检测有车辆在盲区车位驶出，从车辆出场的监控图像中的识别区B、识别区C、识别区A中任一识别区获取出场车辆关键点的图片信息进行车牌识别，并根据该车辆出场轨迹信息获取车牌在监控图像中的位移变化，当显示该车牌在监控图像中位移变化，则确认该车出场，并记录出场时间点，将该车的出场信息以及车牌信息发送至云平台。

在常规情况下，车辆的一般入场和出场均会通过识别区A、识别区B或者识别区C，识别区D中的监控图像可以作为其它区域漏抓车辆信息的补充。

因此，无论车辆侧方入位、正向入位还是倒车入位均可清晰的获取车辆进出场的信息以及车牌号信息。

同样的，如图3当检测有车辆在盲区车位2停靠，则对车辆侧方入位轨迹，也就是对车辆在图中识别区C1中监控图像与关键点图片信息进行一次回溯，若在指定的时间内（具体时间是根据实际需要来设定，比如设定一辆车在三分钟之内可以正常入位）识别出进入识别区C1中的车辆车牌信息并确定所述车牌在关键点图片信息中的位移发生变化，则可判定该车入场并记录入场的时间点；将该车的入场信息以及车牌信息发送至云平台。

若根据一次回溯信息中未能识别车牌信息以及车牌在关键点图片信息中的位移变化停靠车辆的图像信息，则对车辆倒车入位轨迹，也就是对车辆在图中识别区B1中监控图像与关键点图片信息进行二次回溯，若在指定的时间内（具体时间是根据实际需要来设定，比如设定一辆车在三分钟之内可以正常入位）识别出进入识别区B1中的车辆车牌信息并确定所述车牌在关键点图片信息中的位移发生变化，则可判定该车入场并记录入场的时间点；将该车的入场信息以及车牌信息发送至云平台。

若根据一次回溯信息和二次回溯信息均未能识别车牌信息以及车牌在关键点图片信息中的位移变化停靠车辆的图像信息，则对车辆正向入位轨迹、监控图像与关键点图片信息进行三次回溯，也就是对车辆在图中识别区A1中监控图像与关键点图片信息进行三次回溯，若在指定的时间内（具体时间是根据实际需要来设定，比如设定一辆车在三分钟之内可以正常入位）识别出进入识别区A1中的车辆车牌并确定所述车牌在关键点图片信息中的位移发生变化，则可判定该车入场并记录入场的时间点；将该车的入场信息以及车牌信息发送至云平台。

若根据上述三次回溯信息均未能识别车牌信息以及车牌在关键点图片信息中的位移变化停靠车辆的图像信息，则对全景图像信息进行四次回溯；即对盲区车位使用信息以及驶进/出盲区车位的车辆图像信息以及盲区周边区域的车辆图像信息进行回溯，即对识别区A1、识别区B1、识别区C1、识别区D1 以及周边区域的车辆信息进行回溯，进一步来确认进入盲区车位的车辆图像信息，并将停靠车辆的图像信息通过网络传输模块发送至云平台。

同样的，当检测有车辆在盲区车位驶出，从车辆出场的监控图像中的识别区B1、识别区C1、识别区A1中任一识别区获取出场车辆关键点的图片信息进行车牌识别，并根据该车辆出场轨迹信息获取车牌在监控图像中的位移变化，当显示该车牌在监控图像中位移变化，则确认该车出场并记录出场时间点，将该车的出场信息以及车牌信息发送至云平台。

在常规情况下，车辆的一般入场和出场均会通过识别区A1、识别区B1或者识别区C1，识别区D1中的监控图像可以作为其它区域漏抓信息的补充。

如图5所示的是一种基于摄像机与传感器管理杆下车位的装置，其用于执行上述方法，具体包括：设备控制模块204、距离传感器模块201、主控模块203和网络通信模块202，所述距离传感器模块201用于控制距离传感器确定所述盲区车位是否有车辆停靠；所述设备控制模块用于控制盲区摄像机获取车辆监控图像和车辆轨迹信息；所述主控模块用于根据车牌信息以及车牌在监控图像中的位移变化判定车辆是否入/出场；所述网络通信模块，用于将入/出场车辆的车牌信息上传至云平台。

所述网络通信模块203，还用于上传停车信息以及进出场时间、云平台要求的图像信息、设备状态信息；接收云平台的配置信息、图像调用信息以及上传反馈信息。

优选的，所述主控模块还用于不同情况下判定车辆入/出场，其主要有以下四种获取形式，检测有车辆在盲区车位停靠，对车辆侧方入位轨迹、监控图像与关键点图片信息进行一次回溯，根据一次回溯信息中车牌识别结果以及车牌在关键点图片信息中的位移变化确定该车辆入场，并记录入场的时间点；将该车的入场信息以及车牌信息发送至云平台；

或根据一次回溯信息中车牌信息以及车牌在关键点图片信息中的位移变化未能确定该车入场，对车辆倒车入位轨迹、监控图像与关键点图片信息进行二次回溯，根据二次回溯信息中车牌识别结果以及车牌在关键点图片信息中的位移变化确定该车辆入场，并记录入场的时间点；将该车的入场信息以及车牌信息发送至云平台；

或根据一次回溯信息和二次回溯信息均未能该车入场，则对车辆正向入位轨迹以及监控图像与关键点图片信息进行三次回溯，根据三次回溯信息中车牌识别结果以及车牌在关键点图片信息中的位移变化能确定该车入场，并记录入场的时间点；将该车的入场信息以及车牌信息发送至云平台；

或若根据上述三次回溯信息均未能判定该车入场，则对全景图像信息进行四次回溯，根据四次回溯信息中车牌识别结果以及车牌在关键点图片信息中的位移变化确定该车入场，并记录入场的时间点；将该车的入场信息以及车牌信息发送至云平台。

如图4所示的是基于摄像机与传感器管理杆下车位的系统，其用于执行上述方法，具体包括盲区摄像机4、距离传感器5、基于摄像机与传感器管理杆下车位装置、存储装置6和云平台3，盲区摄像机设为两组，分别为第一盲区摄像机401和第二盲区摄像机402，所述距离传感器5分别为第一距离传感器501和第二距离传感器502，所述盲区摄像机4和所述距离传感器5部署在路侧T型监控杆上，其中距离传感器用于确认所述盲区车位是否有车辆停靠；盲区摄像机用于获取入/出场车辆的车牌信息、对应的泊位号以及车牌在监控图像中的位移变化；基于摄像机与传感器管理杆下车位装置与第一盲区摄像机401和第二盲区摄像机402、第一盲区摄像机401、第二盲区摄像机402及云平台3通信；所述存储装置6用于存储入/出场车辆的监控图像和车辆轨迹信息便于主控模块回溯历史数据；同时使得网络通信模块无法正常工作时得以保存数据，网络通信恢复后再上传数据。

其中：距离传感器用于确定所述盲区车位是否有车辆停靠，具体实施过程中，盲区车位使用信息是通过确认距离传感器与车身的距离数值是否稳定来判定，若距离传感器测量结果为传感器到地面预定阈值距离之内，且数值稳定，则说明没有车辆驶入盲区车位时，当距离传感器测量结果为传感器到车身预定阈值距离之内且数值逐渐变换，表明车辆正在驶出盲区车位，当距离传感器测量结果为传感器到车身预定阈值距离之内且数值稳定，表明车辆停入盲区车位，当其预定阈值距离再次恢复为传感器到地面预定阈值距离之内，且数值稳定，判定车辆已经驶出盲区车位。

若距离传感器测量结果不稳定，则认为车辆在驶入/驶出/缓慢经过相应泊位或者有其他物体干扰，判定该车位目前无车辆停留。

当确定盲区车位有车辆停入，盲区摄像机从车尾角度拍摄，获取驶进盲区车位车牌信息，当车辆从行驶轨迹B或者行驶轨迹C倒入车位时候，可以清晰获得车辆的进出场信息以及车牌号信息。

对本实用新型进一步优化，所述系统还包括盲区全景摄像机4，所述盲区全景摄像机用于获取盲区车位的全景图像信息，用于对盲区车位停靠车辆进行信息补漏。盲区全景摄像机的光轴与盲区摄像机的光轴夹角固定。

如图6所示，盲区全景摄像机拍摄监控杆的正下方盲区，能监控到盲区车位1与盲区车位2，但由于拍摄角度的限制，有一定几率无法获取已完成停靠车辆的车牌检测，因此全景摄像机可结合距离传感器以及两组盲区摄像机来精确判定停靠在盲区车位车辆的车牌信息。

作为可变化的实施方式，所述距离传感器包括但不限于超声波传感器、红外传感器、激光传感器等。

本实用新型中，所述车牌信息包括车牌字符信息和车牌图像信息。

本实用新型基于摄像机与传感器管理杆下车位的系统可以单独设置，其用于对摄像机图像监控车位的盲区进行管理。如图7所示，其也可以与基于多相机图像联合处理的路侧停车管理装置（申请号为201720450962.6）一起配套使用，对停车场所有的车位进行统一管理。

以上所述仅是本实用新型的优选实施方式，并不用于限制本实用新型，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本实用新型技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本实用新型的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于摄像机与传感器管理杆下车位的装置，其特征在于：包括设备控制模块、距离传感器模块、主控模块和网络通信模块，

所述设备控制模块用于控制盲区摄像机获取车辆监控图像和车辆轨迹信息；

所述距离传感器模块用于控制距离传感器确定所述盲区车位是否有车辆停靠；

所述主控模块用于根据车牌信息以及车牌在监控图像中的位移变化判定车辆是否入/出场；

所述网络通信模块，用于将入/出场车辆的车牌信息上传至云平台。

2.根据权利要求1所述的基于摄像机与传感器管理杆下车位的装置，其特征在于： 所述主控模块还用于：

当检测有车辆在盲区车位停靠，对车辆侧方入位轨迹、监控图像与关键点图片信息进行一次回溯，根据一次回溯信息中车牌识别结果以及车牌在关键点图片信息中的位移变化确定该车辆入场。

3.根据权利要求2所述的基于摄像机与传感器管理杆下车位的装置，其特征在于： 所述主控模块还用于：

根据一次回溯信息中车牌信息以及车牌在关键点图片信息中的位移变化未能确定该车入场，对车辆倒车入位轨迹、监控图像与关键点图片信息进行二次回溯，根据二次回溯信息中车牌识别结果以及车牌在关键点图片信息中的位移变化确定该车辆入场。

4.根据权利要求3所述的基于摄像机与传感器管理杆下车位的装置，其特征在于： 所述主控模块还用于：

根据一次回溯信息和二次回溯信息均未能该车入场，则对车辆正向入位轨迹、监控图像与关键点图片信息进行三次回溯，根据三次回溯信息中车牌识别结果以及车牌在关键点图片信息中的位移变化能确定该车入场。

5.根据权利要求4所述的基于摄像机与传感器管理杆下车位的装置，其特征在于： 所述主控模块还用于：

根据上述三次回溯信息均未能判定该车入场，则对全景图像信息进行四次回溯，根据四次回溯信息中车牌识别结果以及车牌在关键点图片信息中的位移变化确定该车入场。

6.一种基于摄像机与传感器管理杆下车位的系统，其特征在于：包括盲区摄像机、距离传感器、如权利要求1至5中任一所述的装置、存储装置和云平台，所述盲区摄像机和所述距离传感器部署在路侧监控杆上，

所述距离传感器用于确认所述盲区车位是否有车辆停靠；所述盲区摄像机用于获取入/出场车辆的车牌信息、对应的泊位号以及车牌在监控图像中的位移变化；所述权利要求1至5中任一所述的装置与盲区摄像机、距离传感器及云平台通信；所述存储装置用于存储盲区摄像机获取的车辆监控图像和车辆轨迹信息。

7.根据权利要求6所述基于摄像机与传感器管理杆下车位的系统，其特征在于：确认所述盲区车位是否有车辆停靠是通过确认距离传感器与车身的距离数值是否稳定来判定，若距离传感器测量结果为距离传感器与车身的预定阈值距离之内，且数值稳定，判定有车辆停入盲区车位；

若距离传感器测量结果为距离传感器与地面的预定阈值距离之内，且数值稳定，判定车辆已经驶出盲区车位。

8.根据权利要求6所述基于摄像机与传感器管理杆下车位的系统，其特征在于：所述系统还包括盲区全景摄像机，所述盲区全景摄像机用于获取盲区车位的全景图像信息，获取全景图像信息包括获取盲区车位泊位信息、停入盲区车位车牌信息、停入盲区车位车辆的进出场信息以及盲区车位周边区域的车辆信息。