The invention discloses a parking event determination method and system based on image depth information, which relates to the field of intelligent parking lot management, including the following steps: collecting the close-up image and panoramic image corresponding to the parking space; obtaining the matched feature points from the close-up image and panoramic image, and obtaining the feature points in the panoramic image corresponding to the parking space and the close-up image According to the parallax of the feature point in the panoramic image and close-up image corresponding to the parking space, the image depth information corresponding to the parking space is obtained; according to the change value of the image depth information corresponding to the parking space and the result of the initial parking event determination corresponding to the parking space, the parking event information corresponding to the parking space is determined. The method and system provided by the invention will greatly improve the robustness and reliability of the system and greatly reduce the probability of misjudgment; meanwhile, in the invention, one panoramic camera can match multiple close-up cameras to reduce the hardware cost.
【技术实现步骤摘要】
一种基于图像深度信息的停车事件确定方法及系统
本专利技术涉及智能停车场管理领域，特别涉及一种基于图像深度信息的停车事件确定方法及系统。
技术介绍
城市路侧停车一直以来是城市管理的痼疾之一，计费混乱、监管成本高、受场地及天候影响大、不能完成车牌和车辆照片的取证等是目前路侧停车管理的核心痛点。目前城市中大部分停车位仍由人工管理，人工管理模式一方面存在漏收费、乱收费、易出现计费纠纷等问题，另一方面受到监管范围和监管时间等制约，无法做到全天候管理近百米长的停车位。近年来部分城市试行基于地磁传感器的路侧停车管理，依靠埋设于车位的地磁传感器提供触发信号，来提醒管理员进行收费和监管。但此种模式仍需要大量人工参与，地磁传感器只是辅助手段，仍无法实现车辆入场、停放、出场的完整取证。也有部分城市使用视频桩设备进行停车管理，在每个停车位部署一个低矮的视频桩设备，对车辆进行抓拍取证，存在视野范围小、容易被遮挡、光干扰严重、难以应对不规范停车等问题，且需要大面积破坏路面，施工量大、成本较高。最近一种新型基于高位视频技术的路侧停车管理装置被广泛应用，此装置的设备通常包含数个特写相机、全景相机等，以及本地控制器、后台服务器等。相机负责提取拍摄停车证据，本地控制器负责控制相机拍摄、判断停车行为、处理停车证据、存储相关数据、上传后台服务器等。本地控制器控制相机提取停车证据，并通过图像识别算法判断是否发生停车行为。如若发生停车行为，便处理相关停车证据，并将相关停车数据上传至后台服务器。然而通过单一图像识别算法判断是否发生停车行为，存在系统鲁棒性...
【技术保护点】
1.一种基于图像深度信息的停车事件确定方法，其特征在于，所述方法包括：/n采集车位对应的特写图像和全景图像；/n从所述特写图像和所述全景图像中获取相匹配的特征点，并且获取所述特征点在所述车位对应的全景图像中和特写图像中的视差；/n根据所述特征点在所述车位对应的全景图像中和特写图像中的视差，获取所述车位对应的图像深度信息；/n根据预置时间段内所述车位对应的图像深度信息变化值和所述车位对应的初始停车事件判定结果，确定所述车位对应的停车事件信息，所述初始停车事件判定结果是通过预置图像处理算法对全景图像和特写图像进行处理得到的。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于图像深度信息的停车事件确定方法，其特征在于，所述方法包括：
采集车位对应的特写图像和全景图像；
从所述特写图像和所述全景图像中获取相匹配的特征点，并且获取所述特征点在所述车位对应的全景图像中和特写图像中的视差；
根据所述特征点在所述车位对应的全景图像中和特写图像中的视差，获取所述车位对应的图像深度信息；
根据预置时间段内所述车位对应的图像深度信息变化值和所述车位对应的初始停车事件判定结果，确定所述车位对应的停车事件信息，所述初始停车事件判定结果是通过预置图像处理算法对全景图像和特写图像进行处理得到的。
2.根据权利要求1所述的基于图像深度信息的停车事件确定方法，其特征在于，所述从所述特写图像和所述全景图像中获取相匹配的特征点的步骤包括：
从全景图像中获取与所述特写图像对应的区域图像，并将所述区域图像调整为与所述特写图像大小相同的图像；
从所述调整后的图像和所述特写图像中获取两个图像中均包含的特征点。
3.根据权利要求2所述的基于图像深度信息的停车事件确定方法，其特征在于，所述从全景图像中获取与所述特写图像对应的区域图像的步骤包括：
通过预置特征点匹配算法从全景图像中获取与所述特写图像对应的区域图像。
4.根据权利要求1所述的基于图像深度信息的停车事件确定方法，其特征在于，所述获取所述特征点在所述车位对应的全景图像中和特写图像中的视差的步骤包括：
获取全景相机和特写相机对应的标定参数，并且分别获取所述特征点在所述车位对应的全景图像中和特写图像中对应的坐标参数；
根据所述标定参数和所述坐标参数获取所述特征点在所述车位对应的全景图像中和特写图像中的视差。
5.根据权利要求1所述的基于图像深度信息的停车事件确定方法，其特征在于，所述根据所述特征点在所述车位对应的全景图像中和特写图像中的视差，获取所述车位对应的图像深度信息的步骤包括：
根据所述特征点在所述车位对应的全景图像中和特写图像中的视差，获取车位区域每一个特征点对应的图像深度信息；
根据车位区域每一个特征点对应的图像深度信息获取车位对应的图像深度信息。
6.根据权利要求5所述的基于图像深度信息的停车事件确定方法，其特征在于，所述根据所述特征点在所述车位对应的全景图像中和特写图像中的视差，获取车位区域每一个特征点对应的图像深度信息的步骤包括:
根据公式进行计算，其中，z为车位区域特征点对应的图像深度信息，f为两个相机焦距的平均值，D为两相机投影中心的间距，d为所述特征点在所述车位对应的全景图像中和特写图像中的视差。
7.根据权利要求1所述的基于图像深度信息的停车事件确定方法，其特征在于，所述根据预置时间段内所述车位对应的图像深度信息变化值和所述车位对应的初始停车事件判定结果，确定所述车位对应的停车事件信息的步骤包括：
若预置时间段内所述车位对应的图像深度信息深度值由大变小，且变化值大于预设阈值，同时所述车位对应的初始停车事件判定结果为有车辆停入，则确认所述车位上发生车辆停入的停车事件；
若预置时间段内所述车位对应的图像深度信息深度值由小变大，且变化值大于预设阈值，同时所述车位对应的初始停车事件判定结果为有车辆离开，则确认所述车位上发生车辆离开的停车事件。
8.根据权利要求1所述的基于图像深度信息的停车事件确定方法，其特征在于，所述根据预置时间段内所述车位对应的图像深度信息变化值和所述车位对应的初始停车事件判定结果，确定所述车位对应的停车事件信息的步骤包括：
若预置时间段内所述车位对应的图像深度信息变化值小于或等于预设阈值，并且所述车位对应的初始停车事件判定结果为有车辆停入或有车辆离开，则确认初始停车事件为可疑停车事件，并输出提示信息。
9.根据权利要求1-8任一项所述的基于图像深度信息的停车事件确定方法，其特征在于，所述特写图像为图像内容包含1至2个泊位及泊位毗邻区域环境，图像能清晰辨别机动车前部或后部全貌的细节特征、号牌号码、地面泊位线、泊位编号的图像；
所述全景图像为图像内容包含数个泊位及泊位周边区域环境、泊位旁道路及人行道等，图片能清晰辨别机动车前部或后部全貌的全景...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，项炎平，赵世琦，
申请(专利权)人：智慧互通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：河北;13
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