本发明专利技术公开了一种基于航拍图像的室外停车场空置停车位识别方法，包括基于ROI区域的模板提取；基于模板匹配的停车位识别；基于已识别空置停车位空间布局的停车位结构判断；以及根据航拍高度对停车位模板进行尺寸调节的步骤。无人机航拍图像具有视野广、机动性强的优势，相对于空置停车位检测方法，采用无人机在短时间内飞临多个停车场，可获得多区域空置停车位信息，因此基于无人机低空航拍图像的停车场空置停车位检测方法具有检测范围广、更新速度快的优势。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理
，涉及一种基于无人机低空航拍图像的停车场范围 内停车位识别方法，特别是涉及一种基于多模板匹配的室外停车场空置停车位检测方法和 停车位类型识别方法，同时涉及一种基于航拍高度的模板尺寸调节方法。 技术背景 随着科技的迅速发展，各大、中城市的交通设施建设水平也得到了进一步的提升。 人们是物质生活水平也随之提高，越来越多的汽车进入各家各户。虽然城市道路不断加宽， 立交桥的数量也不断增加，停车场的规模也在不断增大，但仍然缓解不了各大中城市交通 所承受的巨大压力。尤其对于空间资源和环境资源本来就有限的城市，随着私人轿车数量 的不断增加以及停车场内车辆的频繁出入，使得人们停车难的问题越来越突出。为了提高 停车场的工作效率，节省人们的停车时间，使停车显得更为方便，就需要合理的管理有限的 停车场资源。目前，多数的停车位检测主要研究停车位占用检测。停车位占用检测主要分为基 于视频与非视频两类。基于非视频的车位检测方法包括地感线圈检测法、红外线检测法、微 波检测法、超声波检测法，这些方法由于需要大量安装检测设备，主要应用于室内或小型停 车场，而对室外大型停车场不适用。基于视频的停车场车位占用情况的检测方法有很多，检 测方法是利用摄像头进行图像采集，运用计算机图像处理和模式识别技术对连续的图像进 行处理，从而达到检测车位有无泊车的目的，该方法要求检测出车位的同时也要检测出车 辆在车位的占用情况，相比于直接检测空置停车位的方法更为复杂。所以，基于航拍视频图 像的空置停车位检测方法能够更加简单快速的找出室外停车场的空置停车位，节约人们的 停车时间。
技术实现思路
针对目前室外停车场监控方式的不足，本专利技术提出了基于模板匹配的室外停车场 空置停车位检测方法，采用基于模板匹配的检测方法进行室外停车场停车位检测。本专利技术 为基于低空航拍图像的室外停车场空置停车位检测方法，从多模板车位匹配出发，通过航 拍高度与实际情况对匹配模板进行调节识别停车位以及整个室外停车场类型和范围，再通 过航拍高度进行模板尺寸调节，构成完整的反馈检测系统。 本专利技术以全新的研究着入点，针对各种类型停车场尝试提出一种可以普遍适用的 检测办法，通过下述步骤实现： 步骤1 :基于ROI区域的模板提取； 对航拍图像中停车场区域手动划定ROI区域，并将该区域转化为模板图像储存在 指针当中，为下一步空置停车位模板匹配提供基础； 步骤2 :基于模板匹配的停车位识别； 通过对已提取模板中空置停车位所在位置的颜色背景特征，平行线排列特征等特 征进行特征提取后，结合推测出的停车位对应类型的部分已有的普遍停车位特征，进一步 对整体空间平面内非车辆密集位置进行停车位识别，引入一定的误差量调节，从而实现对 整体停车场停车位的识别； 步骤3 :基于已识别空置停车位空间布局的停车位结构分析判断； 将通过多模板匹配识别出的空置停车位进行标记，通过记录空置停车位中心点所 在位置等信息，整理出空置停车位的平面布局结构；由所判断出的空置停车位平面布局结 构判断出室外停车场停车位的所属类型，同时根据空置停车位的整体布局位置得到大致的 停车场整体范围； 步骤4 :根据航拍高度对停车位模板进行尺寸调节； 航拍图像存在水平面内移动和竖直方向上的移动，当无人机航拍高度发生变化时 航拍图像中停车位的尺寸也会随之发生变化；此时根据航拍图像高度变化对相应模板做出 对应尺寸调整，能够有效提高移动航拍图像空置停车位识别精度。 本专利技术优点在于：无人机航拍图像具有视野广、机动性强的优势，相对于空置停车 位检测方法，采用无人机在短时间内飞临多个停车场，可获得多区域空置停车位信息，因此 基于无人机低空航拍图像的停车场空置停车位检测方法具有检测范围广、更新速度快的优 势；在提出空置停车位检测方法的基础上提出停车位结构分析判断方法与根据航拍高度的 模板尺寸调节方法，拥有多点创新。【附图说明】 图1为本专利技术的航拍图像室外停车场空置停车位模板匹配识别方法的整体流程 图； 图2为基于ROI区域的模板提取算法流程图； 图3为基于多模板匹配的停车位检测方法流程图； 图4为现有停车位的三种不同类型图。【具体实施方式】 下面结合附图和实施例对本专利技术进行详细说明。 本专利技术提供一种，所述识别方法 首先提取空置停车位ROI区域，并将该区域图像转换为指针图像进行保存，作为模板图像； 然后根据模板图像对航拍图像进行多模板匹配处理，识别得到每一帧航拍图像中的空置停 车位；根据识别得到的空置停车位推算出停车场区域的车辆布局，从而得到该停车场的停 车位类型；结合对全景范围内所有位置进行空置停车位识别，确定停车场整体区域；通过 航拍高度与航拍图像中停车位尺寸线性变化关系对待匹配模板图像进行尺寸调节，提高航 拍图像中空置停车位识别精度。上述，结 合图1，具体处理步骤如下： 步骤1 :基于ROI区域的模板图像提取； R0I(region of interest)区域即感兴趣区域，机器视觉、图像处理中，从被处理 的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域；在 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)中我们能够非常方便地获取指定ROI区 域的子图像；如果对图像设置了 ROI区域，那么，OpenCV的大多数函数只在该ROI区域内运 算（只处理该ROI区域），如果没设ROI区域，则会对整幅图像进行处理。如图2所示，所述 的模板图像提取，首先选定航拍图像中空置停车位所属的矩形区域，确定该矩形区域为航 拍图像的ROI区域，建立空图像并保存所述的ROI区域，作为模板图像。 步骤2 :基于模板匹配的停车位识别； 提取航拍图像中空置停车位的模板图像后，可以使用基于多模板匹配的停车位检 测方法来检测对应的空置停车位；基于模板匹配的停车位识别算法工作方式跟直方图的反 向投影基本一样，具体过程为：通过在输入的航拍图像上滑动已提取的空置停车位模板图 像，将实际的航拍图像中空置停车位图像和输入的模板图像进行匹配； 假设输入航拍图像为100X100的输入图像，所提取的空置停车位图像为10X10 的模板图像，多模板匹配检测流程为： (1)从输入航拍图像的左上角（0, 0)点开始，切割一块（0, 0)至（10, 10)的临时待 检测图像；所述临时待检测图像与模板图像大小相同，均为10X10。 (2)用临时待检测图像和已提取的空置停车位模板图像进行匹配，匹配值记为 a； (3)建立一个结果图像，将匹配值a保存为其对应的结果图像（0, 0)处的像素 值； (4)切割输入航拍图像从（0, 1)至（10, 11)的临时待检测图像，与已提取的空置停 车位模板图像进行匹配，并记录匹配值到结果图像对应位置； (5)重复⑴~（4)步骤直到输入航拍图像的右下角，并将匹配值保存到结果图 像； (6)提取结果图像中匹配值达到一定范围内的像素值（即匹配精度达到检测精度 90 %以上），其保存位置所对应的原输入航拍图像相应位置为匹配出的空置停车位位置，与 已提取的空置停车位模板图像尺寸相同的图像为检测出的空置停车位图像； 步骤（2)中使用的匹配方法分为平方差匹配法、相关匹配法、相关系数匹配法、归本文档来自技高网...
【技术保护点】
基于航拍图像的室外停车场空置停车位识别方法，其特征在于：步骤1：基于ROI区域的模板提取；首先选定航拍图像中空置停车位所属的矩形区域，确定该矩形区域为航拍图像的ROI区域，建立空图像并保存所述的ROI区域，作为模板图像储存；步骤2：基于模板匹配的停车位识别；通过在输入的航拍图像上滑动已提取的空置停车位模板图像，将实际的航拍图像中空置停车位图像和输入的模板图像进行匹配；步骤3：基于已识别空置停车位空间布局判断停车位结构；步骤4：根据航拍高度对停车位模板进行尺寸调节，重复步骤1～3对航拍图像中的空置停车位进行识别。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王云鹏，周思达，余贵珍，于海洋，孙伟力，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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