基于视频监控的车辆停车控制方法、装置、系统及服务器制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于视频监控的车辆停车控制方法、装置、系统及服务器，接收与停车区域对应的摄像头发送的图像；对所述图像进行预处理；根据预设的关于所述停车区域的停车数阈值以及预设的分析算法，对经预处理后的所述图像进行分析；根据所述分析结果，向指定的终端反馈关于所述停车区域的饱和系数。本发明专利技术通过对设置于停车区域的摄像头摄取的图像进行分析，以准确的获取关于停车区域的车辆的饱和系数，以便于根据所述饱和系数向用户推荐停放车辆较少的停车区域进行停车，或根据所述饱和系数为运维人员提供有效的车辆调度规划。

【技术实现步骤摘要】
基于视频监控的车辆停车控制方法、装置、系统及服务器
本专利技术涉及车辆智能监控领域，特别是涉及一种基于视频监控的车辆停车控制方法、装置、系统及服务器。
技术介绍
共享单车是指企业在城市的各个公共场合投放的共享自行车。共享单车作为一种新型的租赁模式，随着互联网的飞速发展，现在在城市的各个地方随处可见。一方面共享单车提出了一种城市短距离的清洁环保的出行方式，为城市人们的出行带来了极大的便利，另一方面城市中共享单车数量的大幅度增加使得其管理规范变得相对困难，相应的也带来了许多的问题，例如城市中随处可见的乱停放的共享单车，这样的问题不仅给城市交通的安全性造成了隐患，也使得各个企业花费大量精力财力在这些单车的管理与回收上。因此解决共享单车的停放的问题是一件迫在眉睫的事情。目前规范共享单车停车的方法主要是通过设置电子围栏。现在设置电子围栏的技术手段主要通过卫星定位系统定位出车辆的位置，将位置的坐标信息与围栏所在的地图信息相结合，让其准确的停在规范的区域内。但是目前这种技术手段存在一些问题，首先，卫星定位系统的精度有限，误差范围可以达到10m以上，这使得后台系统无法判断车辆是否停在了区域之内，其次这套系统受环境的影响较大，在停车环境较为复杂的情况下，信号受到干扰的时候使得误差进一步增加，最后通过卫星定位系统无法判断停车区域内的停车情况，若实际情况下的停车区域内已经停满单车，无法判断是否应该让用户找寻其他停车区域进行停放。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种基于视频监控的车辆停车控制方法、装置、系统及服务器，用于解决现有技术中无法准确的获取停车区域的停车状态的问题。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种基于视频监控的车辆停车控制方法，应用于服务器中，预先划分多个停车区域，每个所述停车区域对应设置至少一个摄像头，所述摄像头用于采集其对应的停车区域内的图像，所述摄像头与所述服务器通信，所述控制方法包括：接收与停车区域对应的摄像头发送的图像；对所述图像进行预处理；根据预设的关于所述停车区域的停车数阈值以及预设的分析算法，对经预处理后的所述图像进行分析；根据所述分析结果，向指定的终端反馈关于所述停车区域的饱和系数。于本专利技术一具体实施例中，所述预处理至少包括以下中的一种：降噪、增强以及根据预设的裁剪规则对图像进行裁剪。于本专利技术一具体实施例中，所述根据预设的裁剪规则对所述图像进行裁剪的步骤还包括：根据预设的关于停车区域的轮廓和尺寸对所述图像进行裁剪，以获得匹配所述轮廓和尺寸的关于所述停车区域的裁剪后的图像。于本专利技术一具体实施例中，识别图像中的线条，根据识别的线条构成多个获选识别对象，将所述多个候选识别对象与所述预设的关于停车区域的轮廓和尺寸进行比对，根据所述比对结果对所述图像进行裁剪，并将与所述预设的关于停车区域的轮廓和尺寸匹配的候选识别对象作为所述裁剪后的图像。于本专利技术一具体实施例中，所述预设的分析算法为深层卷积神经网络。于本专利技术一具体实施例中，根据预设的关于所述停车区域的停车数阈值以及预设的分析算法，对经预处理后的所述图像进行分析的步骤还包括：对经预处理后的所述图像进行区域划分，以划分为多个图像区域；对所述图像区域依次进行分类与回归；根据所述分类与回归的结果统计所述停车区域内的车辆数；根据所述车辆数与所述停车数阈值的比值获得关于所述停车区域的饱和系数。于本专利技术一具体实施例中，还包括，向指定的终端反馈关于所述停车区域的饱和系数后，以供在所述终端的电子地图上的停车区域的位置显示关于该停车区域的饱和系数。于本专利技术一具体实施例中，还用以将所述饱和系数与预设的系数阈值进行比较，当所述饱和系数大于所述系数阈值时，所述停车区域为饱和状态；当所述饱和系数小于所述系数阈值时，所述停车区域为非饱和状态。于本专利技术一具体实施例中，还包括接收所述终端的停车指令，获取所述终端的位置信息，根据所述位置信息向所述终端推荐距离所述位置信息最近的处于非饱和状态的停车区域。于本专利技术一具体实施例中，根据所述终端获取到关于饱和状态的停车区域的请求指令时，判断所述终端对应的权限，当所述终端对应的为用户权限时，向所述终端推荐距离当前处于饱和状态的停车区域的距离最近的处于非饱和状态的停车区域；当所述终端对应的为运维权限时，向所述终端发送关于当前处于饱和状态的停车区域的停放车辆调度规划。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术还提供一种基于视频监控的车辆停车控制装置，应用于服务器中，预先划分多个停车区域，每个所述停车区域对应设置至少一个摄像头，所述摄像头用于采集其对应的停车区域内的图像，所述摄像头与所述服务器通信，所述控制装置包括：图像接收模块，用以接收与停车区域对应的摄像头发送的图像；预处理模块，用以对所述图像进行预处理；图像分析模块，用以根据预设的关于所述停车区域的停车数阈值以及预设的分析算法，对经预处理后的所述图像进行分析；反馈模块，用以根据所述分析结果，向指定的终端反馈关于所述停车区域的饱和系数。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术还提供一种服务器，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述服务器执行如上任一项所述的基于视频监控的车辆停车控制方法。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术还提供一种基于视频监控的车辆停车控制系统，包括：至少一个摄像头、终端以及如上所述的服务器；其中，所述至少一个摄像头，安装于架设桩上，所述架设桩毗邻设置于停车区域，所述至少一个摄像头用以获取关于所述停车区域的图像；所述服务器，与所述至少一个摄像头通信；所述终端，与所述服务器通信。完整的主题名称如上所述，本专利技术的基于视频监控的车辆停车控制方法、装置、系统及服务器，接收与停车区域对应的摄像头发送的图像；对所述图像进行预处理；根据预设的关于所述停车区域的停车数阈值以及预设的分析算法，对经预处理后的所述图像进行分析；根据所述分析结果，向指定的终端反馈关于所述停车区域的饱和系数。本专利技术通过对设置于停车区域的摄像头摄取的图像进行分析，以准确的获取关于停车区域的车辆的饱和系数，以便于根据所述饱和系数向用户推荐停放车辆较少的停车区域进行停车，或根据所述饱和系数为运维人员提供有效的车辆调度规划。附图说明图1显示为本专利技术的基于视频监控的车辆停车控制方法在一具体实施例中的流程示意图。图2显示为本申请的图像分析步骤在一具体实施例中的流程示意图。图3显示为本专利技术的车辆停车控制装置在一具体实施例中的组成示意图。图4显示为本申请的基于视频监控的车辆停车控制系统在一具体实施例中的组成示意图。图5显示为本申请的基于视频监控的车辆停车控制系统在一具体实施例中的结构示意图。元件标号说明1控制装置11图像接收模块12预处理模块13图像分析模块14反馈模块2车辆停车控制系统21摄像头22终端23服务器231处理器232存储器24架设桩3停车区域S11～S14、S131～S134步骤具体实施方式以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视频监控的车辆停车控制方法，其特征在于，应用于服务器中，预先划分多个停车区域，每个所述停车区域对应设置至少一个摄像头，所述摄像头用于采集其对应的停车区域内的图像，所述摄像头与所述服务器通信，所述控制方法包括：接收与停车区域对应的摄像头发送的图像；对所述图像进行预处理；根据预设的关于所述停车区域的停车数阈值以及预设的分析算法，对经预处理后的所述图像进行分析；根据所述分析结果，向指定的终端反馈关于所述停车区域的饱和系数。

【技术特征摘要】
1.一种基于视频监控的车辆停车控制方法，其特征在于，应用于服务器中，预先划分多个停车区域，每个所述停车区域对应设置至少一个摄像头，所述摄像头用于采集其对应的停车区域内的图像，所述摄像头与所述服务器通信，所述控制方法包括：接收与停车区域对应的摄像头发送的图像；对所述图像进行预处理；根据预设的关于所述停车区域的停车数阈值以及预设的分析算法，对经预处理后的所述图像进行分析；根据所述分析结果，向指定的终端反馈关于所述停车区域的饱和系数。2.根据权利要求1所述的基于视频监控的车辆停车控制方法，其特征在于，所述预处理至少包括以下中的一种：降噪、增强以及根据预设的裁剪规则对图像进行裁剪。3.根据权利要求2所述的基于视频监控的车辆停车控制方法，其特征在于，所述根据预设的裁剪规则对所述图像进行裁剪的步骤还包括：根据预设的关于停车区域的轮廓和尺寸对所述图像进行裁剪，以获得匹配所述轮廓和尺寸的关于所述停车区域的裁剪后的图像。4.根据权利要求3所述的基于视频监控的车辆停车控制方法，其特征在于，识别图像中的线条，根据识别的线条构成多个获选识别对象，将所述多个候选识别对象与所述预设的关于停车区域的轮廓和尺寸进行比对，根据所述比对结果对所述图像进行裁剪，并将与所述预设的关于停车区域的轮廓和尺寸匹配的候选识别对象作为所述裁剪后的图像。5.根据权利要求1所述的基于视频监控的车辆停车控制方法，其特征在于，所述预设的分析算法为深层卷积神经网络。6.根据权利要求1所述的基于视频监控的车辆停车控制方法，其特征在于，根据预设的关于所述停车区域的停车数阈值以及预设的分析算法，对经预处理后的所述图像进行分析的步骤还包括：对经预处理后的所述图像进行区域划分，以划分为多个图像区域；对所述图像区域依次进行分类与回归；根据所述分类与回归的结果统计所述停车区域内的车辆数；根据所述车辆数与所述停车数阈值的比值获得关于所述停车区域的饱和系数。7.根据权利要求1所述的基于视频监控的车辆停车控制方法，其特征在于，还包括，向指定的终端反馈关于所述停车区域的饱和系数后，以供在所述终端的电子地图上的停车区域的位置显示关于该停车区域的饱和系...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨磊，雷可，曹学军，孙志成，李皓白，
申请(专利权)人：上海钧正网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31