DE102013205810A1

DE102013205810A1 - System und verfahren zum einschätzen von verfügbaren parkplätzen zum parken auf der strasse mit mehreren plätzen

Info

Publication number: DE102013205810A1
Application number: DE102013205810A
Authority: DE
Inventors: Orhan BULAN; Yao Rong Wang; Zhigang Fan; Edgar A. Bernal; Robert P. Loce; Yeqing Zhang
Original assignee: Xerox Corp
Current assignee: Conduent Business Services LLC
Priority date: 2012-04-06
Filing date: 2013-04-02
Publication date: 2013-12-05
Anticipated expiration: 2033-04-03
Also published as: US20130265419A1; DE102013205810B4

Abstract

Ein Verfahren zum Bestimmen der Parkplatzverfügbarkeit umfasst das Empfangen von Videodaten aus einer Sequenz von Einzelbildern, die von einer Bildaufnahmevorrichtung aufgenommen werden, die einen Parkbereich überwacht. Das Verfahren umfasst das Bestimmen von Hintergrund- und Vordergrundbildern in einem ursprünglichen Einzelbild der Sequenz von Einzelbildern. Das Verfahren umfasst ferner das Aktualisieren der Hintergrund- und Vordergrundbilder in jedem der Sequenz von Einzelbildern, die auf das ursprüngliche Einzelbild folgen. Das Verfahren umfasst auch das Bestimmen der Länge eines Parkplatzes unter Verwendung der bestimmten Hintergrund- und Vordergrundbilder. Das Bestimmen umfasst das Berechnen eines Pixelabstandes zwischen einem Vordergrundbild und einem von einem angrenzenden Vordergrundbild und einem Ende des Parkbereichs. Das Bestimmen umfasst ferner das Zuordnen des Pixelabstandes zu einem tatsächlichen Abstand zum Einschätzen der Länge des Parkplatzes.

Description

Die vorliegende Offenbarung betrifft ein videobasiertes Verfahren und System zum Bestimmen der Länge eines verfügbaren Parkplatzes zu einem bestimmten Zeitpunkt. Die Offenbarung findet ihre Anwendung bei der Parkplatzverwaltung. Die vorliegenden Ausführungsbeispiele sind jedoch auch für andere ähnliche Anwendungen veränderbar.
Parkplatzverwaltungsfirmen stehen der Herausforderung gegenüber, verfügbare Plätze genau zu erkennen und dabei das Parken auf der Straße zu verwalten. Herkömmliche Verfahren zum Erkennen der Fahrzeugbelegung in Parkplätzen umfassen sensorbasierte Lösungen. Beispielsweise geben „scheibenförmige” Sensoren, in 1, und Ultraschallsensoren in der Decke oder im Boden, in 2, ein Binärsignal aus, wenn ein Fahrzeug auf einem Parkplatz erkannt wird. Die erkannten Informationen werden drahtlos den betreffenden Teilnehmern mitgeteilt. Ein Nachteil, der mit diesen sensorbasierten Verfahren verknüpft ist, sind die hohen Kosten für Installation und Wartung der Sensoren.
Eine videobasierte Lösung wird in 3 gezeigt und umfasst die Überwachung von Parkplätzen auf der Straße unter Verwendung von nicht stereoskopischen Videokameras, die ein Binärsignal an einen Prozessor zum Bestimmen der Belegung der Parkplätze ausgeben.
Die beiden Technologien sind auf Parkplatzkonfigurationen mit einem einzigen Platz beschränkt. Das Parken auf der Straße kann in zwei verschiedenen Konfigurationen bereitgestellt werden. 4 zeigt das Parken mit einem einzigen Platz, wobei jeder Platz durch deutliche Grenzen definiert ist, die typischerweise durch aufgemalte Linien markiert sind (durchsichtig gezeigt). 5 zeigt das Parken mit mehreren Plätzen, wobei ein bestimmter Parkbereich mehrere Fahrzeuge aufnimmt. Keine vordefinierten Grenzen trennen einzelne Parkstellen voneinander.
Derzeit gehen viele Verkehrsabteilungen von Parkplatzkonfigurationen mit einem einzigen Platz auf Parkplatzkonfigurationen mit mehreren Plätzen über, um Wartung und Kosten zu reduzieren. Die sensorbasierten Verfahren sind nicht für Parkplatzkonfigurationen mit mehreren Plätzen geeignet. Dieser Übergang reduziert die Notwendigkeit von im Boden befindlichen und sensorbasierten Verfahren, die für das Parken mit mehreren Plätzen nicht geeignet sind.
Eine videobasierte Lösung ist rentabler, weil eine Kamera mehrere Parklücken überwachen kann. Es gibt jedoch kein bekanntes videobasiertes Verfahren, das dazu geeignet ist, um einzuschätzen, ob ein verfügbarer Parkplatz tatsächlich für ein Fahrzeug passt. Es werden ein Verfahren und ein System benötigt, um einem Benutzer die Verfügbarkeit eines Parkplatzes anzugeben.
Ein Verfahren zum Bestimmen der Parkplatzverfügbarkeit umfasst das Empfangen von Videodaten aus einer Sequenz von Einzelbildern, die von einer Bildaufnahmevorrichtung aufgenommen werden, die einen Parkbereich überwacht, das Bestimmen parkender Fahrzeuge in einem anfänglichen Einzelbild der Sequenz und das Einstellen des Hintergrundes als das anfängliche Einzelbild, das Einschätzen eines Hintergrundbildes, das mit einem aktuellen Einzelbild verknüpft ist, das Bestimmen der Länge eines Parkplatzes unter Verwendung der bestimmten Hintergrund- und Vordergrundbilder, das Berechnen eines Pixelabstandes zwischen einer Stelle eines Fahrzeugelements in dem Vordergrundbild und eines angrenzenden Fahrzeugelements in dem Vordergrundbild und das Zuordnen des Pixelabstandes zu einem tatsächlichen Abstand zum Einschätzen der Länge des Parkplatzes.
Es zeigen:
1 ein „scheibenartiges” sensorbasiertes Verfahren zum Erkennen der Parkplatzbelegung nach dem Stand der Technik.
2 ein sensorbasiertes Ultraschallverfahren zum Erkennen der Parkplatzbelegung nach dem Stand der Technik.
3 ein videobasiertes Verfahren zum Erkennen der Parkplatzbelegung nach dem Stand der Technik.
4 eine Parkplatzkonfiguration mit einem einzigen Parkplatz.
5 eine Parkplatzkonfiguration mit mehreren Parkplätzen.
6 eine schematische Abbildung eines Parkplatzbestimmungssystems gemäß einer Ausführungsform.
7 ein Ablaufschema, das einen Überblick über ein Verfahren zum Bestimmen eines verfügbaren Parkplatzes beschreibt.
8 ein Ablaufschema, das einen ausführlichen Prozess zum Erkennen eines Fahrzeugs in einem Parkbereich beschreibt.
9A ein Ablaufschema, das einen Prozess zum Aktualisieren eines Hintergrundes beschreibt.
9B ein Ablaufschema, das einen Prozess zum Bestimmen der Länge des Parkplatzes beschreibt.
10 eine beispielhafte Situation, in der die vorliegende Offenbarung angewendet werden kann, um Plätze zu bestimmen.
11 bis 13 eine beispielhafte Umsetzung der vorliegenden Offenbarung.
Die vorliegende Offenbarung betrifft ein videobasiertes Verfahren und System zum Bestimmen der Länge eines verfügbaren Parkplatzes zu einem bestimmten Zeitpunkt. Das System umfasst eine Bildaufnahmevorrichtung, die Parkplätze überwacht und Videodaten verarbeitet oder die Videodaten an einen zentralen Prozessor überträgt, um die Verfügbarkeit der Parkplätze basierend auf Abstandsberechnungen zu bestimmen.
6 ist eine schematische Abbildung eines Parkplatzbestimmungssystems 100 in einem Ausführungsbeispiel. Das System umfasst eine Bestimmungsvorrichtung 102, eine Bildaufnahmevorrichtung 104 und eine Speichervorrichtung 106, die über Kommunikationsverbindungen, die hier als Netzwerk bezeichnet werden, verbunden sein können. Bei einer Ausführungsform kann das System 100 ferner mit einer Benutzervorrichtung 108 in Verbindung stehen. Diese Komponenten werden nachstehend ausführlicher beschrieben.
Die in 6 abgebildete Bestimmungsvorrichtung 102 umfasst einen Controller 110, der Teil der Bestimmungsvorrichtung 102 ist oder damit verbunden ist. Der beispielhafte Controller 110 ist zum Steuern einer Analyse von Videodaten, die von dem System 100 empfangen werden, durch Klassifizierung der Pixel in jedem statischen Einzelbild geeignet. Der Controller 110 umfasst einen Prozessor 112, der den Gesamtbetrieb der Bestimmungsvorrichtung 102 durch Ausführen von Verarbeitungsanweisungen steuert, die in dem Speicher 114 gespeichert sind, der an den Prozessor 112 angeschlossen ist.
Der Speicher 114 kann eine beliebige Art eines materiellen computerlesbaren Mediums sein, wie etwa ein Arbeitsspeicher (RAM), ein Festspeicher (ROM), eine Magnetplatte oder ein Magnetband, eine optische Platte, ein Flash-Speicher oder ein holografischer Speicher. Bei einer Ausführungsform umfasst der Speicher 114 eine Kombination von Arbeitsspeicher und Festspeicher. Der digitale Prozessor 112 kann unterschiedlich ausgebildet sein, wie etwa durch einen Single-Core-Prozessor, einen Dual-Core-Prozessor (oder ganz allgemein durch einen Multicore-Prozessor), einen digitalen Prozessor und einen mitwirkenden mathematischen Coprozessor, einen digitalen Controller oder dergleichen. Zusätzlich zum Steuern des Betriebs der Bestimmungsvorrichtung 102 führt der digitale Prozessor Anweisungen aus, die in dem Speicher 114 gespeichert sind, um Teile des Verfahrens auszuführen, die in 7 und 8 dargelegt werden. Bei einigen Ausführungsformen können der Prozessor 112 und der Speicher 114 in einem einzigen Chip kombiniert sein.
Die Bestimmungsvorrichtung 102 kann in einer vernetzten Vorrichtung ausgebildet sein, wie etwa in der Bildaufnahmevorrichtung 104, obwohl es auch in Betracht gezogen wird, dass sich die Bestimmungsvorrichtung 102 an einer anderen Stelle in einem Netzwerk befinden kann, an welches das System 100 angeschlossen ist, wie etwa auf einem zentralen Server, einem vernetzten Computer oder dergleichen, oder über das Netzwerk verteilt sein kann oder anderweitig dafür zugänglich sein kann. Die hier offenbarten Phasen der Videodatenanalyse und der Parkplatzbestimmung werden von dem Prozessor 112 gemäß den Anweisungen ausgeführt, die in dem Speicher 114 enthalten sind. Insbesondere speichert der Speicher 114 ein Videoaufnahmemodul 116, das die Videodaten eines betreffenden Parkbereichs aufnimmt; ein Initialisierungsmodul 118, das Fahrzeuge in einem bestimmten statischen Einzelbild der Videodaten erkennt; ein Modul zum Erkennen stehender Fahrzeuge 120, das Fahrzeuge erkennt, die sich in dem betreffenden Parkbereich befinden; ein Überprüfungsmodul 122, das überprüft, dass die erkannten Fahrzeuge in dem betreffenden Bereich parken; ein Hintergrundeinschätzungsmodul 124, das einen Hintergrund einer aufgenommenen Szene zu einem bestimmten Zeitpunkt einschätzt; und ein Abstandsberechnungsmodul 126, das den tatsächlichen Abstand zwischen den geparkten Fahrzeugen berechnet. Es werden Ausführungsformen in Betracht gezogen, bei denen diese Anweisungen in einem einzigen Modul gespeichert werden können oder als mehrere Module in den verschiedenen Vorrichtungen ausgebildet sein können. Die Module 116 bis 126 werden nachstehend mit Bezug auf das beispielhafte Verfahren beschrieben.
Die Software-Module, wie sie hier verwendet werden, sind dazu gedacht, eine beliebige Sammlung oder einen beliebigen Satz von Anweisungen einzubeziehen, die von der Bestimmungsvorrichtung 102 oder einem anderen digitalen System ausführbar sind, um den Computer oder das andere digitale System zu konfigurieren, um die Aufgabe auszuführen, die der Sinn der Software ist. Der Begriff „Software”, wie er hier verwendet wird, ist dazu gedacht, solche Anweisungen einzubeziehen, die in einem Speichermedium, wie etwa in einem RAM, auf einer Festplatte, einer optischen Platte oder dergleichen gespeichert sind, und ist ebenfalls dazu gedacht, eine so genannte „Firmware” einzubeziehen, wobei es sich um Software handelt, die in einem ROM oder dergleichen gespeichert ist. Eine derartige Software kann verschiedenartig organisiert sein und kann Software-Komponenten, die als Bibliotheken organisiert sind, internetbasierte Programme, die auf einem Fern-Server oder dergleichen gespeichert sind, Source-Code, Interpretierungs-Code, Objekt-Code, direkt ausführbaren Code und so weiter umfassen. Es wird in Betracht gezogen, dass die Software Code oder Aufrufe an andere Software, die sich auf einem (nicht gezeigten) Server oder an einem anderen Standort befindet, auf Systemebene abrufen kann, um bestimmte Funktionen auszuführen. Die diversen Komponenten der Bestimmungsvorrichtung 102 können alle über einen Bus 128 verbunden sein.
Weiter mit Bezug auf 6 umfasst die Bestimmungsvorrichtung 102 auch eine oder mehrere Kommunikationsschnittstellen 130, wie etwa Netzwerkschnittstellen, zur Kommunikation mit externen Vorrichtungen. Die Kommunikationsschnittstellen 130 können beispielsweise ein Modem, einen Router, ein Kabel und und/oder einen Ethernet-Anschluss usw. umfassen. Die Kommunikationsschnittstellen 130 sind dazu geeignet, um Video- und/oder Bilddaten 132 als Eingabe zu empfangen.
Die Bestimmungsvorrichtung 102 kann eine oder mehrere spezielle oder universelle Computervorrichtungen, wie etwa einen Server-Computer oder ein digitales Frontend (DFE), oder eine beliebige andere Computervorrichtung, die in der Lage ist, Anweisungen auszuführen, um das beispielhafte Verfahren auszuführen, umfassen.
6 bildet ferner die Bestimmungsvorrichtung 102 ab, die an eine Bildquelle 104 angeschlossen ist, um die Videodaten und/oder Bilddaten (nachstehend insgesamt als „Videodaten” bezeichnet) in einem elektronischen Format einzugeben und/oder zu empfangen. Die Bildquelle 104 kann eine Bildaufnahmevorrichtung, wie etwa eine Kamera, umfassen. Die Bildquelle 104 kann eine oder mehrere Überwachungskameras umfassen, die Videodaten von dem betreffenden Parkbereich aufnimmt bzw. aufnehmen. Um das Verfahren nachts in Parkbereichen ohne externe Beleuchtungsquellen auszuführen, können die Kameras 104 Nahinfrarot-(NIR) Fähigkeiten am unteren Endteil eines Nahinfrarot-Spektrums (700 nm bis 1000 nm) aufweisen.
Bei einer Ausführungsform kann die Bildquelle 104 eine Vorrichtung sein, die dazu geeignet ist, um das Videomaterial, das von der Kamera aufgenommen wird, an die Bestimmungsvorrichtung 102 weiterzuleiten und/oder zu übertragen. Beispielsweise kann die Bildquelle 104 einen Scanner, einen Computer oder dergleichen umfassen. Bei einer anderen Ausführungsform können die Videodaten 132 von einer beliebigen geeigneten Quelle eingegeben werden, wie etwa von einer Arbeitsstation, einer Datenbank, einer Speichervorrichtung, wie etwa einer Platte, oder dergleichen. Die Bildquelle 104 steht in Verbindung mit dem Controller 110, der den Prozessor 112 und die Speicher 114 enthält.
Weiter mit Bezug auf 6 umfasst das System 100 eine Speichervorrichtung 106, die Teil der Bestimmungsvorrichtung 102 ist oder damit in Verbindung steht. Bei einer in Betracht gezogenen Ausführungsform kann die Bestimmungsvorrichtung 102 mit einem (nicht gezeigten) Server in Verbindung stehen, der eine Verarbeitungsvorrichtung und einen Speicher, wie etwa die Speichervorrichtung 106, umfasst oder Zugriff auf eine Speichervorrichtung 106 hat, um Verweistabellen (LUT) zu speichern, welche die Pixelabstandsdaten tatsächlichen Abstandsdaten zuordnen und Fahrzeugklassen- und Fahrzeuglängendaten für die tatsächlichen Abstandsdaten auswählen. Die Speichervorrichtung 106 umfasst ein Repositorium, das mindestens eine (zuvor generierte) LUT 136, wie etwa eine Abstandsumrechnungstabelle, für jede bestimmte Kamera, die von dem System 100 verwendet wird, und ein Tabelle, die Fahrzeuglängen mit Fahrzeugklassen verknüpft, speichert.
Weiter mit Bezug auf 6 erfahren die Videodaten 132 eine Verarbeitung durch die Bestimmungsvorrichtung 102, um eine Bestimmung 138 über die Parkplatzverfügbarkeit an eine Bedienperson in einer geeigneten Form an einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) 140 oder an eine Benutzervorrichtung 108, wie etwa ein Smartphone, das einem vorbeifahrenden Fahrer gehört, oder an einen Fahrzeugcomputer und/oder ein GPS-System, das in Verbindung mit der Bestimmungsvorrichtung 102 steht, auszugeben. Die GUI 140 kann ein Display, um den Benutzern Informationen anzuzeigen, wie etwa die Verfügbarkeit und die Abmessungen des Parkplatzes, und eine Benutzereingabevorrichtung, wie etwa eine Tastatur oder einen Berührungs- oder beschreibbaren Bildschirm, um Anweisungen als Eingabe zu empfangen, und/oder eine Cursor-Steuervorrichtung, wie etwa eine Maus, eine Rollkugel oder dergleichen, um dem Prozessor 112 Benutzereingabeinformationen und Befehlsauswahlen mitzuteilen, umfassen.
7 ist ein Ablaufschema, das einen Überblick über das Verfahren 700 beschreibt, das von dem zuvor besprochenen System 100 ausgeführt wird. Das Verfahren 700 beginnt bei S702. Bei S704 empfängt das Videoaufnahmemodul 116 Videodaten aus einer Sequenz von Einzelbildern, die von der Bildaufnahmevorrichtung 104 aufgenommen werden, die einen Parkbereich überwacht. Bei S706 bestimmt das Initialisierungsmodul 118, ob das aktuelle Einzelbild das erste Einzelbild ist. Als Reaktion darauf, dass das aktuelle Einzelbild nicht das erste Einzelbild in der Sequenz ist, überträgt das Modul 118 die Videodaten an das Modul zum Erkennen stehender Fahrzeuge 120, um S710 auszuführen. Als Reaktion darauf, dass das aktuelle Einzelbild das erste Einzelbild in der Sequenz ist, bestimmt das Initialisierungsmodul 118 parkende Fahrzeuge in dem ursprünglichen Einzelbild und stellt bei S708 das ursprüngliche Einzelbild als Hintergrund ein. Bei S710 erkennt das Modul zum Erkennen stehender Fahrzeuge 120 ein parkendes Fahrzeug im Parkbereich als eine Änderung zwischen dem aktuellen Einzelbild und dem Hintergrund. Bei S712 aktualisiert das Hintergrund-Aktualisierungsmodul 124 den Hintergrund. Bei S714 bestimmt das Abstandsberechnungsmodul 126 die Länge eines Parkplatzes unter Verwendung der bestimmten Hintergrund- und Vordergrundbilder. Das System bestimmt dann bei S716, ob das aktuelle Einzelbild das letzte Einzelbild ist. Als Reaktion darauf, dass das aktuelle Einzelbild nicht das letzte Einzelbild in der Sequenz ist, kehrt das Verfahren zu S704 zurück, um den oben beschriebenen Prozess am nächsten Einzelbild zu wiederholen. Als Reaktion darauf, dass das aktuelle Einzelbild das letzte Einzelbild in der Sequenz ist, endet das Verfahren bei S718.
8 ist ein ausführliches Ablaufschema, welches das Verfahren 800 zum Erkennen eines Fahrzeugs in einem Parkbereich beschreibt. Das Verfahren beginnt bei S802. Bei S804 empfängt das Videoaufnahmemodul 116 Videodaten aus einer Sequenz von Einzelbildern, die von der Bildaufnahmevorrichtung 104 aufgenommen werden. Bei S806 bestimmt das Initialisierungsmodul 118, ob das aktuelle Einzelbild das erste Einzelbild ist. Als Reaktion darauf, dass das aktuelle Einzelbild nicht das erste Einzelbild in der Sequenz ist, überträgt das Modul 118 die Videodaten an das Modul zum Erkennen stehender Fahrzeuge 120, um S810 auszuführen. Als Reaktion darauf, dass das aktuelle Einzelbild das erste Einzelbild in der Sequenz ist, führt das Initialisierungsmodul 118 einen Initialisierungsprozess aus, indem es ein parkendes Fahrzeug in dem Einzelbild erkennt und das erste Einzelbild als Hintergrund einstellt. Der Initialisierungsprozess kann zu Beginn des Video-Feeds oder bei einem späteren Einzelbild ausgeführt werden. Auf das Initialisierungsmodul folgen jedoch immer noch andere Module.
Das Initialisierungsmodul 118 schätzt die Fahrzeugbelegung im Parkbereich zu Beginn der Sequenz unter Verwendung des statischen Bildes, das in dem ursprünglichen Einzelbild aufgenommen wurde. Im Allgemeinen bestimmt das Initialisierungsmodul 118 die Positionen der parkenden Fahrzeuge in dem ursprünglichen Einzelbild, um Objekte und/oder Fahrzeuge zu erkennen, die sich bereits in dem Parkbereich befinden. Genauer gesagt definiert das Modul 118 bei S808 den Parkbereich und verwendet den definierten Parkbereich, um die Fahrzeuge zu bestimmen, die in dem ursprünglichen Einzelbild parken. Bei einer Ausführungsform kann das Modul 118 eine Eingabe empfangen, die den Parkbereich in den Videodaten mit einer Umrandung bezeichnet. Bei einer anderen Ausführungsform kann der Parkbereich definiert werden, indem eine Zuordnung generiert wird und dann unter Verwendung der Zuordnung eine Stelle definiert wird. Beispielsweise kann das System die Zuordnung generieren, um zweidimensionale Pixelkoordinaten des Bildes mit dreidimensionalen tatsächlichen Koordinaten des Parkbereichs zu verknüpfen. Zum Definieren der Stelle des Parkbereichs in dem ursprünglichen Bild, können die tatsächlichen Koordinaten den Pixelkoordinaten zugeordnet werden.
Bei einer Ausführungsform verwendet das Initialisierungsmodul 118 einen trainingsbasierten Klassifizierer, um Pixel als zu Fahrzeugen gehörend oder nicht zu klassifizieren. Die klassifizierten Pixelinformationen werden zusammen mit Koordinatendaten verwendet, die einen Parkbereich definieren, der verwendet wird, um die Belegung einzuschätzen. Nachdem die parkenden Fahrzeuge bestimmt wurden, wird der Hintergrund initialisiert, indem der Hintergrund als ursprüngliches Einzelbild eingestellt wird. Der Hintergrund wird von dem Modul zum Erkennen stehender Fahrzeuge 120 verwendet, um einen Hintergrund in einem aktuellen Einzelbild zu bestimmen.
Das Modul zum Erkennen stehender Fahrzeuge 120 erkennt Fahrzeuge, die in dem Parkbereich parken oder den Parkbereich verlassen. Im Allgemeinen hebt das Modul zum Erkennen stehender Fahrzeuge 120 Objekte im Vordergrund, d.h. in dem betreffenden Parkbereich, einer Videosequenz hervor, wenn die Bildaufnahmevorrichtung verwendet wird, um die Videodaten aufzunehmen. Sobald der Hintergrund eingeschätzt wurde, werden die Fahrzeuge, die in dem Parkbereich parken oder den Parkbereich verlassen, nach dem Initialisierungsprozess bei S808 erkannt, indem das ausgewählte Einzelbild von dem eingeschätzten Hintergrund abgezogen wird und Schwellenwert- und morphologische Operationen auf das Differenzbild angewendet werden. Bei jedem Einzelbild erkennt das Modul zum Erkennen stehender Fahrzeuge 120 eine Bewegung von Fahrzeugen unter Verwendung von Zeitdifferenzverfahren, um zu überprüfen, ob das erkannte Fahrzeug steht oder fährt. Bei der betrachteten Ausführungsform kann auch ein Doppeldifferenzalgorithmus verwendet werden, um sich bewegende Objekte im Blickfeld der Kamera zu erkennen.
Weiter mit Bezug auf 8 berechnet das Modul zum Erkennen stehender Fahrzeuge 120 bei einer Ausführungsform eine absolute Differenz einer Intensität zwischen Pixeln, die sich in dem aktuellen Einzelbild befinden, und Pixeln an entsprechenden Stellen im Hintergrund, bei S810. Die Differenz zwischen dem ausgewählten Einzelbild und dem Hintergrund wird typischerweise nur an Positionen berechnet, an denen keine Bewegung erkannt wird. Der Grund dafür, dass die Differenz nur an diesen Positionen berechnet wird, besteht darin, dass eine Bewegung, die auf mögliche Behinderungen und Fahrzeugbewegungen, wie beispielsweise weil sich ein Fahrzeug in einem Einzelbild in und/oder aus einem Platz bewegt, zurückzuführen sind, unzuverlässige Informationen über die Fahrzeugbelegung bereitstellen könnte. Die Differenz der Intensität für jedes Pixel an entsprechenden Stellen im Hintergrund und in dem aktuellen Einzelbild wird dann bei S812 mit einem vorherbestimmten Schwellenwert verglichen. Als Reaktion darauf, dass die Differenz nicht dem Schwellenwert entspricht, wird das Pixel in dem aktuellen Einzelbild bei S814 als einen Hintergrund bildend klassifiziert. Als Reaktion darauf, dass die Differenz dem Schwellenwert entspricht, wird das Pixel bei S816 als zu einem Vordergrundbild gehörend klassifiziert.
Ein Überprüfungsmodul 122 kann ferner bei S818 eine Verarbeitung an dem Vordergrundbild vornehmen, um zu bestimmen, ob die Vordergrundbildpixel zu einem Fahrzeug gehören oder nicht. Wenn ein Objekt oder ein Satz Pixel, das bzw. der eine Größe aufweist, die groß genug ist, damit es als ein eventuelles Fahrzeug, das in eine Szene eintritt, angesehen wird, als Vordergrundänderung im Parkbereich klassifiziert wird, wendet das Überprüfungsmodul 122 bei S818 einen Algorithmus an, um zu bestimmen, ob das erkannte Objekt tatsächlich ein Fahrzeug oder eine Fehlerkennung ist. Bei einer Ausführungsform kann die Verarbeitung das Erkennen von Behinderungen umfassen. Bei einer anderen Ausführungsform kann die Verarbeitung eine Schattenunterdrückung umfassen. Bei einer weiteren Ausführungsform kann die Verarbeitung morphologische Operationen umfassen. Hier gibt es keine Einschränkung mit Bezug auf die Art der Verarbeitung, die ausgeführt werden kann, um die Vordergrundpixel zu klassifizieren.
Bei der besprochenen Ausführungsform kann die Erkennung von Behinderungen bei S818 unter Verwendung des Parkbereichs, der in dem ursprünglichen Einzelbild der Videodaten bei S808 definiert wurde, ausgeführt werden. Bei S820 bestimmt das Überprüfungsmodul 122, ob die Pixel, die zum Vordergrundbild gehören, in den Grenzen des definierten Parkbereichs enthalten sind. Bei einer anderen Ausführungsform kann das Modul 122 bei S820 alternativ bestimmen, ob die Pixel, die zum Vordergrundbild gehören, vorherbestimmte Größenschwellenwerte erfüllen. Ferner kann das Modul 122 bei S820 bestimmen, ob die Merkmale, wie etwa Stellen-, Farb- und Formcharakteristiken des Vordergrundobjekts im Wesentlichen den Merkmalen des Fahrzeugs entsprechen. Für diese Ausführungsformen kann das Modul zum Erkennen stehender Fahrzeuge 122 ein binäres Bild des Vordergrundobjekts generieren. Unter Verwendung des binären Bildes kann das Überprüfungsmodul 122 jedes Objekt analysieren, um basierend auf seinen Größen-, Positions- und Bewegungscharakteristiken zu bestimmen, ob das Objekt in der Tat ein Fahrzeug ist. Bei einer weiteren Ausführungsform kann das Modul 122 bei S820 bestimmen, ob keine Bewegung in dem Einzelbild erkannt wird. Bei noch einer anderen Ausführungsform kann das Modul 122 eine Kombination der Bestimmungen ausführen. Als Reaktion darauf, dass das Vordergrundbild in dem definierten Parkbereich enthalten ist oder eine der obigen Bestimmungen erfüllt, werden die Pixel des Vordergrundbildes bei S822 als zu dem Fahrzeug gehörend klassifiziert. Als Reaktion darauf, dass das Vordergrundbild nur teilweise in dem Parkbereich enthalten ist, werden die Pixel des Vordergrundbildes bei S824 als nicht zu einem Fahrzeug gehörend, wie beispielsweise als Behinderung, klassifiziert.
Weiter mit Bezug auf 8, nachdem die Pixel in dem ausgewählten Einzelbild klassifiziert wurden, bildet das Modul zum Erkennen stehender Fahrzeuge 120 eine binäre Maske, indem es den Pixeln, die Stellen entsprechen, die als zum Hintergrundgebilde gehörend klassifiziert wurden, bei S826 einen Wert von „0” zuordnet, und den Pixeln, die Stellen entsprechen, die als zu den Fahrzeugen im Vordergrundbild gehörend klassifiziert wurden, bei S328 einen Wert von „1” zuordnet. Das Verfahren ist bei S830 beendet.
Nun mit Bezug auf 9A wird ein Ablaufschema gezeigt, um einen Prozess zum Aktualisieren eines Hintergrundes zu beschreiben. Das Modul zum Erkennen stehender Fahrzeuge 120 stellt die Pixelklassifizierungen für das Hintergrund-Aktualisierungsmodul 124 in der Form einer binären Maske bereit. Genauer gesagt verwendet das Modul zum Erkennen stehender Fahrzeuge 120 die zugewiesenen Werte, um bei S904 ein binäres Bild zu generieren, welches das aktuelle Einzelbild darstellt. Die binäre Maske kann die gleichen Pixeldimensionen wie das aufgenommene Videomaterial aufweisen. Das Modul zum Erkennen stehender Fahrzeuge 120 stellt die binäre Maske für das Hintergrund-Aktualisierungsmodul 124 bereit.
Das Hintergrund-Aktualisierungsmodul 124 verwendet diese binären Informationen zum Berechnen eines Algorithmus, der verwendet wird, um den Hintergrund in jedem nächsten Einzelbild der Sequenz zu aktualisieren, um zu bestimmen, wann sich das ursprünglich parkende Fahrzeug anschließend von dem Parkplatz entfernt und/oder diesen verlässt, oder wann ein neues Fahrzeug in die Szene hineinkommt. Auf diese Art und Weise werden Ausführungsformen als nicht das Initialisierungsmodul 118 enthaltend in Betracht gezogen, weil das Hintergrund-Aktualisierungsmodul 124 das System für nicht erkannte oder verfehlte Fahrzeuge aktualisiert und/oder automatisch berichtigt, sobald diese Fahrzeuge die Szene verlassen. Genauer gesagt kann das System 100 das Initialisierungsmodul 118 auslassen, wenn ein Bild des Hintergrundes verfügbar ist, ohne ein Vordergrundobjekt aufzuweisen. Auf diese Art und Weise kann das Hintergrund-Aktualisierungsmodul 124 den Prozess der Hintergrundentfernung ähnlich wie den Prozess ausführen, der von dem Modul zum Erkennen stehender Fahrzeuge 120 ausgeführt wird, indem beispielsweise eine absolute Intensitäts-/Farbdifferenz zwischen dem bekannten Hintergrundbild und jedem Bild in der Videosequenz berechnet wird. Die Pixel werden für eine berechnete Differenz, die unter einem Schwellenwert liegt, als zu einem Hintergrundgebilde gehörend klassifiziert. Dabei handelt es sich nicht um eine Einschränkung auf eine Technik, die man verwenden kann. Es gibt mehrere Techniken, die zum Bestimmen einer Hintergrundeinschätzung verwendet werden können, wie beispielsweise bekannte Prozesse, die auf einem mobilen Einzelbildmittelwert, Gauß-Mischverteilungsmodellen und Eigenhintergründen basieren, die eine Hauptkomponentenanalyse und eine Berechnung von mobilen Mittelwerten verwenden, die den Hintergrund in neuen Einzelbildern nach und nach aktualisieren.
Das Hintergrund-Aktualisierungsmodul 124 wird verwendet, um den Hintergrund, Einzelbild für Einzelbild, für jedes Einzelbild zu aktualisieren, das auf das ursprüngliche Einzelbild der Sequenz folgt. Der Hintergrund wird als Gebäude, Straßen oder andere stehende Objekte definiert und/oder umfasst diese, welche die parkenden Fahrzeuge in den aufgenommenen Videodaten umgeben. Das Hintergrund-Aktualisierungsmodul 124 bestimmt den Hintergrund in einem aktuellen (d.h. ausgewählten) Einzelbild der Sequenz, indem es einen Aktualisierungsfaktor p (d.h. einen Lernfaktor), der für jedes Pixel eines vorhergehenden Einzelbildes berechnet wird, auf einen Algorithmus anwendet, der verwendet wird, um den Hintergrund eines aktuellen Einzelbildes zu berechnen. Mit anderen Worten basiert der erste Aktualisierungsfaktor p, der in einem Algorithmus verwendet wird, auf der Klassifizierung der Pixel, die sich aus einem Vergleich (d.h. Hintergrundentfernung) zwischen einem ausgewählten Einzelbild und dem Hintergrund ergeben. Für jedes nachfolgende Einzelbild wird der Prozess zum Bestimmen des Aktualisierungsfaktors p wiederholt, indem ein aktuelles Einzelbild mit dem Hintergrund eines vorhergehenden Einzelbildes verglichen wird, und dann wird der Algorithmus zum Bestimmen des Hintergrundes des aktuellen Einzelbildes berechnet. Eine Differenz zwischen dem aktuellen Einzelbild und dem Hintergrund des vorhergehenden Einzelbildes wird bestimmt, um die Fahrzeuge zu erkennen.
Ein Aspekt der vorliegenden Offenbarung besteht darin, dass der Aktualisierungsfaktor p je nach der Klassifizierung variiert, die dem Pixel bei S814 und S816 als zum Vordergrund- und Hintergrundbild gehörend (und daher der binäre Wert, der dem Pixel bei S826 und S828 zugewiesen wurde), in dem ausgewählten Einzelbild zugewiesen wurde. Weiter mit Bezug auf 9A wird die binäre Maske, die von dem Hintergrund-Aktualisierungsmodul 124 empfangen wird, bei S906 als Eingabe zum Bestimmen eines Aktualisierungsfaktors p für jedes Pixel verwendet. Die Auswahl des Aktualisierungsfaktors p ist besonders zum Erkennen von Fahrzeugen, die im Parkbereich während des Zeitraums parken, in dem die Sequenz von Einzelbildern aufgenommen wird, geeignet. Bei einer Ausführungsform können die folgenden Kriterien verwendet werden, um den Aktualisierungsfaktor p für jedes Pixel zu jedem Zeitpunkt einzustellen. Dem Aktualisierungsfaktor p kann ein Wert „0” für ein Pixel, das mit (i, j) indiziert ist, zugewiesen werden, wenn die binäre Ausgabe angab, dass ein Vordergrundbild in dem vorhergehenden Einzelbild aufgenommen wurde. Auf diese Art und Weise ist der Aktualisierungsfaktor p gleich „0” für jedes Pixel, das zu einem parkenden Fahrzeug (das sich aus dem Initialisierungsmodul 118 ergibt), einer bestimmten Behinderung oder einer erkannten Bewegung gehört. Pixel, die zum Hintergrundgebilde bei S814 gehören, werden unter diesen Bedingungen für entsprechende Stellen in der Sequenz nicht aktualisiert. Dem Aktualisierungsfaktor p kann für ein Pixel, das mit (i, j) indiziert ist, in Einzelbildern, die kein zuvor stehendes Fahrzeug mehr umfassen, ein Wert „1” zugewiesen werden. Mit anderen Worten ist der Aktualisierungsfaktor p gleich „1”, wenn ein parkendes Fahrzeug den Parkbereich verlassen hat. Entsprechend wird der Hintergrund sofort wiedergewonnen, indem der Aktualisierungsfaktor für Pixel an der Stelle, die zuvor von dem Fahrzeug eingenommen wurde, auf „1” gesetzt wird. Für alle anderen Pixel wird der Lernparameter auf einen Wert zwischen Null und Eins (0 ≤ p ≤ 1) gesetzt, um den Hintergrund allmählich zu aktualisieren. Bei einer in Betracht gezogenen Ausführungsform kann der Wert auf 0,01 gesetzt werden.
Ein Aspekt der Offenbarung besteht darin, dass das System das Lernelement auf den Aktualisierungsfaktor p anwendet und den Aktualisierungsfaktor p als Eingabe verwendet, wenn es bei S908 einen Algorithmus berechnet, der für die Hintergrundeinschätzung verwendet wird. Bei diesem Algorithmus wird der Hintergrund als ursprüngliches Einzelbild in der Sequenz von Einzelbildern initialisiert und nach und nach mit jedem nachfolgenden Einzelbild in der Sequenz aktualisiert. Der Algorithmus wird durch folgende Gleichung dargestellt: B_t+1 = p·F_t+1 + (1 – p)·B_t wobei B_t der Hintergrund zum Zeitpunkt t ist, wie etwa ein Hintergrund in dem ursprünglichen Einzelbild oder in dem vorhergehenden Einzelbild;
F_t+1 das ausgewählte Einzelbild zum Zeitpunkt t + 1 ist, wie etwa das aktuelle Einzelbild; und,
0 ≤ p ≤ 1 der Bildaktualisierungsfaktor ist.
Basierend auf den vorstehenden Werten für den Aktualisierungsfaktor p, die jedem Pixel zugewiesen werden, wenn der Aktualisierungsfaktor p für alle Pixel in einem Einzelbild gleich „1” ist, dann ist der eingeschätzte Hintergrund zu einem beliebigen gegebenen Zeitpunkt gleich dem vorhergehenden Einzelbild. Mit anderen Worten gibt der Ausgangswert durch das Anwenden des Aktualisierungsfaktors p = 1 in dem Algorithmus eine Änderung der Fahrzeugpositionen in dem aktuellen Einzelbild gegenüber derjenigen in dem vorhergehenden Einzelbild an. Wenn der Aktualisierungsfaktor p mit „0” ausgewählt wird, bleibt der Hintergrund zum Zeitpunkt t + 1 der gleiche wie der Hintergrund zum Zeitpunkt t. Mit anderen Worten gibt der Ausgangswert durch das Anwenden des Aktualisierungsfaktors p = 0 in dem Algorithmus an, dass es keine Änderung der Fahrzeugpositionen in dem aktuellen und dem vorhergehenden Einzelbild gibt.
Entsprechend steuert der Aktualisierungsfaktor p die Aktualisierungsrate des Hintergrundes.
Die System bestimmt bei dann S910, ob das aktuelle Einzelbild das letzte Einzelbild in der Sequenz ist. Als Reaktion darauf, dass das aktuelle Einzelbild nicht das letzte Einzelbild in der Sequenz ist, kehrt das Aktualisierungsverfahren zu S704 zurück, um bei S912 den zuvor beschriebenen Prozess am nächsten Einzelbild zu wiederholen. Als Reaktion darauf, dass das aktuelle Einzelbild das letzte Einzelbild in der Sequenz ist, endet das Aktualisierungsverfahren bei S914.
Nun mit Bezug auf 9B wird ein Ablaufschema gezeigt, um einen Prozess zum Bestimmen der Länge des Parkplatzes zu beschreiben. Gleichzeitig zur Aktualisierung des Hintergrundes unter Verwendung des Prozesses, der in 9A beschrieben wird, bestimmt das Abstandsberechnungsmodul 126 die Länge der verfügbaren Parkplätze in dem Parkbereich zu dem Zeitpunkt, zu dem das aktuelle Einzelbild aufgenommen wird. Wie erwähnt verbleiben manchmal ungleichmäßige Abstände zwischen parkenden Fahrzeugen und den Enden eines Parkbereichs. Einige Abstände sind kürzer als die Fahrzeuglänge, so dass der Parkplatz unverfügbar ist, obwohl er aussieht, als ob er verfügbar wäre. Ähnlich sind manche Abstände größer als eine Fahrzeuglänge, so dass der Parkplatz für ausgewählte Fahrzeuge, welche die bestimmte Länge aufweisen und/oder erfüllen, verfügbar ist. Ein Aspekt der Offenbarung besteht darin, dass sie die beiden Fälle unterscheidet, um die Verfügbarkeit eines Parkplatzes für einen Benutzer, der einen Platz sucht, zuverlässig anzugeben.
10 zeigt ein beispielhaftes Szenario, bei dem die vorliegende Offenbarung angewendet werden kann, um Plätze zu bestimmen. Ein Parkbereich mit mehreren Plätzen 10 wird durchsichtig gezeigt, wie er keine Markierungslinien umfasst, die getrennte Parkstellen bezeichnen. Ein Lastwagen 12 und ein Fahrzeug 14 parken in dem Bereich 10, der von mindestens einer Bildaufnahmevorrichtung 16 überwacht wird. Die Anzahl der Vorrichtungen 16, die aufgestellt sind, um den Parkbereich 10 abzudecken, kann je nach Größe des Parkbereichs variieren. Die aufgenommenen Videodaten werden gleichzeitig an die Bestimmungsvorrichtung 102 (oder einen ähnlich funktionierenden zentralen Prozessor) übertragen, der die Längen (d₁, d₂und d₃) der verfügbaren Parkplätze berechnet und den Interessenten mitteilt.
Weiter mit 9B schätzt das Abstandsberechnungsmodul 126 unter Verwendung der binären Werte, die bei S826 und S828 bereitgestellt werden, die tatsächliche Länge (und/oder Tiefe) des verfügbaren Parkplatzes ein. Das Abstandsberechnungsmodul 126 schätzt die tatsächliche Länge ein, indem es einen Abstand, der durch Pixelkoordinaten gemessen wird, den tatsächlichen Koordinaten zuordnet.
Wie bereits erwähnt, generiert das System eine LUT, wenn die Bildaufnahmevorrichtung zuerst installiert und kalibriert wird. Die LUT verknüpft die Parameter der kalibrierten Bildaufnahmevorrichtung, welche die zweidimensionalen Pixelkoordinaten in den Videodaten mit den dreidimensionalen Koordinaten in dem tatsächlichen Parkbereich verknüpfen.
Das Abstandsberechnungsmodul 126 bestimmt den Abstand zwischen einer Stelle eines Elements in dem Vordergrundbild, wie etwa des stehenden Fahrzeugs, und eines anderen Elements in dem Vordergrundbild, wie etwa eines daneben stehenden Fahrzeugs oder dem Ende des Parkbereichs bei S954. Das Abstandsberechnungsmodul greift dann auf die LUT zu, die in der Speichervorrichtung gespeichert ist, um den Pixelabstand einem tatsächlichen Abstand zuzuordnen. Im Allgemeinen werden die Pixelkoordinaten (u, v) der stehenden Fahrzeuge und/oder der Enden des Parkbereichs in das System eingegeben und verwendet, um bei S956 tatsächliche Koordinaten (x, y, z) auszugeben. Die Ausgangskoordinaten des stehenden Fahrzeugs und des daneben stehenden Fahrzeugs und/oder eines Endes werden dann verwendet, um bei S958 einen tatsächlichen (d.h. brauchbaren) Abstand und/oder eine Länge dazwischen zu berechnen. Der Abstandswert kann dann verwendet werden, um die Verfügbarkeit des Parkplatzes, d.h. ob der Parkplatz verwendet werden kann, zu bestimmen.
Weiter mit Bezug auf 8 vergleicht das Abstandsberechnungsmodul 126 bei S960 den tatsächlichen Abstand mit demjenigen einer ausgewählten Fahrzeugklasse und Länge. Beispielsweise kann man eine LUT verwenden, um die Längen von Fahrzeugen bestimmter Klassen, wie etwa eines Kleinwagens, einer großen Limousine, eines Lastwagens und eines Motorrad usw., mit dem tatsächlichen Abstand zu vergleichen. Basierend auf dem Vergleich bestimmt das Modul 126, ob der tatsächliche Abstand größer ist als derjenige der Fahrzeugklasse und der ausgewählten Länge. Als Reaktion darauf, dass der tatsächliche Abstand größer als derjenige der Fahrzeugklasse und der ausgewählten Länge ist, wird der Parkplatz bei S962 als für Fahrzeuge der ausgewählten Klasse und Länge verfügbarer Parkplatz klassifiziert. Als Reaktion darauf, dass der tatsächliche Abstand kleiner als derjenige der Fahrzeugklasse und der ausgewählten Länge ist, wird der Parkplatz bei S964 als für Fahrzeuge der ausgewählten Klasse und Länge verfügbarer Parkplatz klassifiziert.
Bei einer Ausführungsform kann das System bei S966 die Informationen über die Parkplatzverfügbarkeit an eine Benutzervorrichtung ausgeben. Bei einer Ausführungsform können die Informationen an alle Fahrzeuge übertragen werden, die bei dem Dienst angemeldet sind und/oder von denen über GPS-Daten bestimmt wird, dass sie sich in einem Bereich in der Nähe des Parkplatzes befinden. Bei einer anderen Ausführungsform können die Informationen als Reaktion darauf, dass eine Benutzervorrichtung das System nach den Informationen befragt, übertragen werden. Die Informationen können dem Fahrzeug-Computersystem oder einem Smartphone, das eine spezielle Anwendung umfasst, mitgeteilt werden. Die Informationen können Informationen umfassen, die den Fahrzeugtyp angeben, der sich basierend auf den bestimmten Abmessungen am besten für den Platz eignet. Die Informationen können ferner verarbeitet werden, um statistische Angaben zu enthalten, wie etwa die Anzahl von Fahrzeugen, die in den geschätzten verfügbaren Parkplatz passen. Entsprechend ist die Ausgabe des Abstandsberechnungsmoduls 126 die Gesamtanzahl von verfügbaren und brauchbaren Parkplätzen auf Einzelbildbasis, so wie Stellenangaben.
Das System bestimmt dann bei S968, ob das aktuelle Einzelbild das letzte Einzelbild ist. Als Reaktion darauf, dass das aktuelle Einzelbild nicht das letzte Einzelbild in der Sequenz ist, kehrt das Verfahren zu S704 zurück, um den zuvor beschriebenen Prozess am nächsten Einzelbild zu wiederholen. Als Reaktion darauf, dass das aktuelle Einzelbild das letzte Einzelbild in der Sequenz ist, endet das Verfahren bei S972.
Obwohl das Verfahren 300 vorstehend in Form einer Reihe von Aktionen oder Ereignissen abgebildet ist und beschrieben wird, versteht es sich, dass die diversen Verfahren oder Prozesse der vorliegenden Offenbarung nicht durch die abgebildete Reihenfolge eingeschränkt sind. In dieser Hinsicht können, außer wie nachstehend spezifisch angegeben, Aktionen oder Ereignisse in unterschiedlicher Reihenfolge und/oder gleichzeitig mit anderen Aktionen oder Ereignissen als den hier gemäß der Offenbarung abgebildeten und beschriebenen erfolgen. Es ist ferner zu beachten, dass nicht alle abgebildeten Schritte notwendig sein müssen, um einen Prozess oder ein Verfahren gemäß der vorliegenden Offenbarung umzusetzen, und eine oder mehrere derartige Aktionen kombiniert werden können. Die abgebildeten Verfahren und andere Verfahren der Offenbarung können als Hardware, Software oder Kombinationen davon umgesetzt werden, um die hier beschriebene Steuerfunktion bereitzustellen, und können in einem beliebigen System verwendet werden, einschließlich ohne Einschränkung des zuvor abgebildeten Systems 100, wobei die Offenbarung nicht auf die hier abgebildeten und beschriebenen spezifischen Anwendungen und Ausführungsformen eingeschränkt ist.

Claims

Verfahren zum Bestimmen der Parkplatzverfügbarkeit, wobei das Verfahren folgende Schritte umfasst: Empfangen von Videodaten aus einer Sequenz von Einzelbildern, die von einer dazugehörigen Bildaufnahmevorrichtung aufgenommen werden, die einen Parkbereich überwacht; Einschätzen eines Hintergrundbildes, das mit einem aktuellen Einzelbild verknüpft ist; Bestimmen eines Vordergrundbildes aus dem Hintergrundbild und dem aktuellen Einzelbild; Bestimmen der Länge eines Parkplatzes zwischen nebeneinander stehenden Fahrzeugen in dem Vordergrundbild.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bestimmen der Länge folgende Schritte umfasst: Erkennen von parkenden Fahrzeugen in dem Vordergrundbild; Berechnen eines Pixelabstands zwischen einer Stelle eines Fahrzeugs in dem Vordergrundbild und einem danebenstehenden Fahrzeug in dem Vordergrundbild, und Zuordnen des Pixelabstandes zu einem tatsächlichen Abstand zum Einschätzen der Länge des Parkplatzes.
Verfahren nach Anspruch 2, ferner umfassend folgende Schritte: Vergleichen des tatsächlichen Abstandes mit einem Abstand einer Fahrzeugklasse und einer ausgewählten Länge; Bestimmen, ob der tatsächliche Abstand größer als derjenige der Fahrzeugklasse und der ausgewählten Länge ist; und als Reaktion darauf, dass der tatsächliche Abstand größer als derjenige der Fahrzeugklasse und der ausgewählten Länge ist, Klassifizieren des Parkplatzes als verfügbaren Parkplatz für die Fahrzeugklasse und die ausgewählte Länge.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei das Erkennen von parkenden Fahrzeugen in dem Vordergrundbild folgende Schritte umfasst: Verarbeiten des Vordergrundbildes; und basierend auf der Verarbeitung Zuweisen der Pixel. die zum Vordergrundbild gehören, zu einem Fahrzeug oder nicht.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bestimmen des Vordergrundbildes folgende Schritte umfasst: Berechnen einer absoluten Differenz einer Intensität zwischen Pixeln, die sich in einem ausgewählten Einzelbild befinden, und Pixeln an entsprechenden Stellen in dem Hintergrundbild eines vorhergehenden Einzelbildes; Bestimmen, ob die Differenz einen Schwellenwert erreicht oder übersteigt; und Klassifizieren der Pixel in dem ausgewählten Einzelbild als zu einem von einem Hintergrund- und einem Vordergrundbild gehörend, basierend auf der Differenz und dem Schwellenwert.
Verfahren nach Anspruch 5, ferner umfassend folgende Schritte: nach dem Bestimmen der Hintergrund- und Vordergrundbilder Bereitstellen einer binären Maske unter Verwendung der klassifizierten Pixel; und Verwenden der binären Maske und des aktuellen Einzelbildes zum Aktualisieren des Hintergrundes in Einzelbilder, die auf ein ursprüngliches Einzelbild der Sequenz folgen.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend das Erkennen von parkenden Fahrzeugen in einem ursprünglichen Einzelbild der Sequenz von Einzelbildern, wobei das Erkennen folgende Schritte umfasst: Definieren des Parkbereichs in dem ursprünglichen Einzelbild der Videodaten; Bestimmen, ob ein Vordergrundelement innerhalb der Grenzen des definierten Parkbereichs enthalten ist; Bestimmen, ob eine Größe des Vordergrundelements im Rahmen einer typischen Fahrzeuggröße auf der Bildebene liegt; als Reaktion darauf, dass das Vordergrundelement in dem definierten Parkbereich enthalten ist und im Rahmen einer Fahrzeuggröße liegt, Klassifizieren der Pixel des Vordergrundelements als zu dem Fahrzeug gehörend; als Reaktion darauf, dass das Vordergrundelement nur teilweise in dem Parkbereich enthalten ist oder nicht im Rahmen einer Fahrzeuggröße liegt, Klassifizieren der Pixel des Vordergrundelements als nicht zum Fahrzeug gehörend.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Aktualisieren folgende Schritte umfasst: Berechnen eines Algorithmus, um einen Hintergrund in der Sequenz von Einzelbildern zu bestimmen, die auf ein Funktion B_t+1 = p·F_t+1 + (1 – p)·B_t, umfasst, wobei B_t der ursprüngliches Einzelbild folgen, wobei der Algorithmus eine Hintergrund zum Zeitpunkt t ist, F_t+1 ein Einzelbild zum Zeitpunkt t + 1 ist und p der Aktualisierungsfaktor für die Pixel ist, wobei der Aktualisierungsfaktor aus einer Gruppe ausgewählt wird, die besteht aus: einem Wert von „0”, wenn ein Fahrzeug an der Pixelstelle erkannt wird; einem Wert von „1”, wenn ein anderes Objekt an einer Pixelstelle erkannt wird, die zuvor von einem Fahrzeug eingenommen wurde; und einem Wert von 0 ≤ p ≤ 1 für alle anderen Pixel.
System zum Bestimmen der Parkplatzverfügbarkeit, wobei das System Folgendes umfasst: eine Parkplatz-Bestimmungsvorrichtung, wobei die Parkplatz-Bestimmungsvorrichtung Folgendes umfasst: ein Videoaufnahmemodul, das dazu geeignet ist, um Bilddaten zu empfangen, die einer Sequenz von Einzelbildern entsprechen, die jeweils einen Parkbereich über einen Zeitraum aufnehmen; ein Modul zum Erkennen stehender Fahrzeuge, das dazu geeignet ist, um ein parkendes Fahrzeug in dem Parkbereich als eine Änderung zwischen einem ausgewählten Einzelbild und einem Hintergrund zu erkennen; ein Hintergrund-Aktualisierungsmodul, das dazu geeignet ist, um den Hintergrund zu einem bestimmten Zeitpunkt durch Anwenden eines vorherbestimmten Aktualisierungsfaktors in einem Prozess, der verwendet wird, um den Hintergrund in jedem ausgewählten Einzelbild zu bestimmen, einzuschätzen; ein Abstandsberechnungsmodul, das dazu geeignet ist, um einen tatsächlichen Abstand zwischen dem parkenden Fahrzeug und einem daneben parkenden Fahrzeug und einer Grenze des Parkbereichs zu berechnen; und einen Prozessor, der geeignet ist, um die Module umzusetzen.
System nach Anspruch 9, wobei das Abstandsberechnungsmodul ferner geeignet ist zum: Berechnen eines Pixelabstandes zwischen einer Stelle eines Fahrzeugelements im Vordergrundbild und eines angrenzenden Fahrzeugelements im Vordergrundbild; und Zuordnen des Pixelabstandes zu dem tatsächlichen Abstand zum Einschätzen einer tatsächlichen Länge des Parkplatzes.