车位检测装置、电子设备及方法制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种车位检测装置、电子设备及方法，基于车位图像的运动状态进行检测，能够保证检测结果的稳定性；将轮廓法和机器学习法结合起来进行检测，并且在利用机器学习法之前在场景不清晰的情况下进行清晰化处理，能够有效的结合轮廓法和机器学习法的优点，处理速度较快且能够适用于各种场景，且具有较高的检测精度，另外，基于稳态图像进行检测，能够抑制随机噪声，提高检测精度。

Parking space detection device, electronic equipment and method

The embodiment of the invention provides a parking detection device, electronic equipment and method of detection based on image motion state spaces, able to guarantee the stability of test results; the contour method and machine learning method are combined to detect, and in learning before the scene is not clear under the condition of clear processing machine can use. The advantages of effective combination of contour method and machine learning method, faster processing speed and can be applied to a variety of scenarios, and has high detection accuracy, in addition, based on the detected image, can suppress random noise and improve detection accuracy.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息
，尤其涉及一种车位检测装置、电子设备及方法。
技术介绍
随着社会经济的发展，汽车数量日益增多。在寸土寸金的城市中，停车一直是困扰车主的一个问题，他们希望能够快速得到周边停车场的车位信息。同样，对于停车场管理方而言，他们也需要时刻了解停车场的车位信息从而能够有效控制车辆进出并实时分享给各位车主。另外，对于某些大型停车场，由于设计的问题，总有部分区域车满为患，而部分区域空位很多，车主需要花费很多精力搜寻空车位，这时候车主也迫切希望能够实时给出停车场各区域的车位信息。这种实时信息的收集显然不能靠人力来完成。随着科技的进步，越来越多的技术被开发出来用于固定车位的车位状态检测，例如对每个车位安装探测雷达，出入口计数等。但是，使用该方法的成本较高。近些年来，图像处理技术也被应用到车位状态检测中，相比很多以往的技术，一个视频监控摄像头可以覆盖很多停车位，使得检测所需的成本投入大为降低。现有的车位检测方法通常采用轮廓法或者机器学习法。应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本专利技术的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本专利技术的
技术介绍
部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
技术实现思路
但是专利技术人发现，当利用上述现有的轮廓法检测车位时，虽然轮廓法适合各种视角场合，但是一旦车位具有丰富细节或者有较多遮挡，则无法进行有效的检测，当利用上述现有的机器学习法检测车位时，虽然机器学习法对于细节能够较好的处理，但是对于视角有较高的要求，同时机器学习法的性能严重依赖于训练结果的好坏，而且对于低对比度、低照度情况下的检测效果较差。并且，由于场景光线变化导致视频图像的变化也会影响检测精度，例如白天，阳光，夜晚，灯光等。另外，行人及车辆的运动也会对检测的稳定性造成很大的影响。本专利技术实施例提供一种车位检测装置、电子设备及方法，基于车位图像的运动状态进行检测，能够保证检测结果的稳定性；将轮廓法和机器学习法结合起来进行检测，并且在利用机器学习法之前在场景不清晰的情况下进行清晰化处理，能够有效的结合轮廓法和机器学习法的优点，处理速度较快且能够适用于各种场景，且具有较高的检测精度，另外，基于稳态图像进行检测，能够抑制随机噪声，提高检测精度。根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种车位检测装置，所述装置对于停车场的监控视频，以预定帧数的图像为单位依次进行检测，所述装置包括：第一检测单元，所述第一检测单元用于在对每个预定帧数的图像进行检测时，对在当前预定帧数内具有运动信息的车位，将所述车位的检测结果确定为维持前一个预定帧数的所述车位的检测结果；第二检测单元，所述第二检测单元用于在对每个预定帧数的图像进行检测时，对在当前预定帧数内没有运动信息的车位的图像逐个进行检测；其中，所述第二检测单元包括：比较单元，所述比较单元用于在对每个在当前预定帧数内没有运动信息的车位的图像进行检测时，将当前预定帧数的所述车位的稳态图像与前一个预定帧数的所述车位的稳态图像进行比较，当比较结果为相似时，将所述车位的检测结果确定为维持前一个预定帧数的所述车位的检测结果，当比较结果为不相似时，根据当前预定帧数的所述车位的稳态图像中的轮廓判断所述车位是否满足空车位的特征；第一处理单元，所述第一处理单元用于当所述车位满足空车位的特征时，将所述车位的检测结果确定为空车位，当所述车位不满足空车位的特征时，检测当前场景是否清晰，在当前场景不清晰的情况下，对当前预定帧数的所述车位的稳态图像进行清晰化处理；第三检测单元，所述第三检测单元用于利用机器学习法对所述车位的稳态图像进行检测，获得所述车位的检测结果。根据本专利技术实施例的第二方面，提供一种电子设备，包括根据本专利技术实施例的第一方面所述的车位检测装置。根据本专利技术实施例的第三方面，提供一种车位检测方法，对于停车场的监控视频，以预定帧数的图像为单位依次进行检测，所述检测方法包括：在对每个预定帧数的图像进行检测时，对在当前预定帧数内具有运动信息的车位，将所述车位的检测结果确定为维持前一个预定帧数的所述车位的检测结果；在对每个预定帧数的图像进行检测时，对在当前预定帧数内没有运动信息的车位的图像逐个进行检测；其中，所述在对每个预定帧数的图像进行检测时，对在当前预定帧数内没有运动信息的车位的图像逐个进行检测，包括：在对每个在当前预定帧数内没有运动信息的车位的图像进行检测时，将当前预定帧数的所述车位的稳态图像与前一个预定帧数的所述车位的稳态图像进行比较，当比较结果为相似时，将所述车位的检测结果确定为维持前一个预定帧数的所述车位的检测结果，当比较结果为不相似时，根据当前预定帧数的所述车位的稳态图像中的轮廓判断所述车位是否满足空车位的特征；当所述车位满足空车位的特征时，将所述车位的检测结果确定为空车位，当所述车位不满足空车位的特征时，检测当前场景是否清晰，在当前场景不清晰的情况下，对当前预定帧数的所述车位的稳态图像进行清晰化处理；利用机器学习法对所述车位的稳态图像进行检测，获得所述车位的检测结果。本专利技术的有益效果在于：基于车位图像的运动状态进行检测，能够保证检测结果的稳定性；将轮廓法和机器学习法结合起来进行检测，并且在利用机器学习法之前在场景不清晰的情况下进行清晰化处理，能够有效的结合轮廓法和机器学习法的优点，处理速度较快且能够适用于各种场景，且具有较高的检测精度，另外，基于稳态图像进行检测，能够抑制随机噪声，提高检测精度。参照后文的说明和附图，详细公开了本专利技术的特定实施方式，指明了本专利技术的原理可以被采用的方式。应该理解，本专利技术的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本专利技术的实施方式包括许多改变、修改和等同。针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。附图说明所包括的附图用来提供对本专利技术实施例的进一步的理解，其构成了说明书的一部分，用于例示本专利技术的实施方式，并与文字描述一起来阐释本专利技术的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：图1是本专利技术实施例1的车位检测装置的结构示意图；图2是本专利技术实施例1的当前L帧的4个平均值帧的图像；图3是本专利技术实施例1的当前L帧的关于运动信息的图像；图4是本专利技术实施例1的当前L帧的稳态检测图；图5是本专利技术实施例1的前一个L帧的稳态检测图；图6是本专利技术实施例1的当前L帧的稳态检测图的轮廓图；图7是本专利技术实施例2的电子设备的结构示意图；图8是本专利技术实施例2的电子设备的系统构成的一示意框图；图9是本专利技术实施例3的车位检测方法的流程图；图10是本专利技术实施例3的图9中步骤902的方法流程图；图11是本专利技术实施例4的车位检测方法的流程图。具体实施方式参照附图，通过下面的说明书，本专利技术的前述以及其它特征将变得明显。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车位检测装置，所述装置对于停车场的监控视频，以预定帧数的图像为单位依次进行检测，所述装置包括：第一检测单元，所述第一检测单元用于在对每个预定帧数的图像进行检测时，对在当前预定帧数内具有运动信息的车位，将所述车位的检测结果确定为维持前一个预定帧数的所述车位的检测结果；第二检测单元，所述第二检测单元用于在对每个预定帧数的图像进行检测时，对在当前预定帧数内没有运动信息的车位的图像逐个进行检测；其中，所述第二检测单元包括：比较单元，所述比较单元用于在对每个在当前预定帧数内没有运动信息的车位的图像进行检测时，将当前预定帧数的所述车位的稳态图像与前一个预定帧数的所述车位的稳态图像进行比较，当比较结果为相似时，将所述车位的检测结果确定为维持前一个预定帧数的所述车位的检测结果，当比较结果为不相似时，根据当前预定帧数的所述车位的稳态图像中的轮廓判断所述车位是否满足空车位的特征；第一处理单元，所述第一处理单元用于当所述车位满足空车位的特征时，将所述车位的检测结果确定为空车位，当所述车位不满足空车位的特征时，检测当前场景是否清晰，在当前场景不清晰的情况下，对当前预定帧数的所述车位的稳态图像进行清晰化处理；第三检测单元，所述第三检测单元用于利用机器学习法对所述车位的稳态图像进行检测，获得所述车位的检测结果。...

【技术特征摘要】
1.一种车位检测装置，所述装置对于停车场的监控视频，以预定帧数的图像为单位依次进行检测，所述装置包括：第一检测单元，所述第一检测单元用于在对每个预定帧数的图像进行检测时，对在当前预定帧数内具有运动信息的车位，将所述车位的检测结果确定为维持前一个预定帧数的所述车位的检测结果；第二检测单元，所述第二检测单元用于在对每个预定帧数的图像进行检测时，对在当前预定帧数内没有运动信息的车位的图像逐个进行检测；其中，所述第二检测单元包括：比较单元，所述比较单元用于在对每个在当前预定帧数内没有运动信息的车位的图像进行检测时，将当前预定帧数的所述车位的稳态图像与前一个预定帧数的所述车位的稳态图像进行比较，当比较结果为相似时，将所述车位的检测结果确定为维持前一个预定帧数的所述车位的检测结果，当比较结果为不相似时，根据当前预定帧数的所述车位的稳态图像中的轮廓判断所述车位是否满足空车位的特征；第一处理单元，所述第一处理单元用于当所述车位满足空车位的特征时，将所述车位的检测结果确定为空车位，当所述车位不满足空车位的特征时，检测当前场景是否清晰，在当前场景不清晰的情况下，对当前预定帧数的所述车位的稳态图像进行清晰化处理；第三检测单元，所述第三检测单元用于利用机器学习法对所述车位的稳态图像进行检测，获得所述车位的检测结果。2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述预定帧数为L帧，所述装置还包括：第二处理单元，所述第二处理单元用于对当前L帧图像中的每N帧图像进行平均化处理，获得M个平均值帧，L＝M*N，L,M,N均为正整数；第三处理单元，所述第三处理单元用于对M个平均值帧逐个进行差分并基于差分的结果进行二值化处理，获得当前L帧图像的关于运动信息的图像；运动检测单元，所述运动检测单元用于根据当前L帧图像的关于运动信息的图像，检测在当前L帧内各个车位的运动状态。3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述第二检测单元还包括：获取单元，所述获取单元用于在对每个在当前预定帧数内没有运动信息的车位的
\t图像进行检测时，对所述车位的当前预定帧数的图像进行平均...

【专利技术属性】
技术研发人员：张国成，
申请(专利权)人：富士通株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP