一种基于视觉人工智能的无人监管智能停车计费方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视觉人工智能的无人监管智能停车计费方法，利用本发明专利技术可以实时监控停车场已占用车位及空闲车位，自动追踪车辆轨迹，识别车辆类型，识别大倾角车牌，自动进行扣费工作，无需人员24小时值班，极大的节省了人力物力等资源。

An unsupervised intelligent parking billing method based on visual artificial intelligence

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉人工智能的无人监管智能停车计费方法
本专利技术涉及智能停车计费
，具体涉及一种基于视觉人工智能的无人监管智能停车计费方法。
技术介绍
现今，随着互联网的生活模式不断被推进到人们的生活中，以及人工智能的不断兴起，智能停车场也应该被应用到人们的日常生活中。目前大多数的车辆在进入停车场时都要先停车进行车牌拍照，再进入停车场停车计费，出停车场的过程也是一样需要先停车缴费。这种传统的停车收费模式既耗时又二十四小时都需要人员看管。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术旨在提供一种基于视觉人工智能的无人监管智能停车计费方法，利用本专利技术方法可以在车辆进入停车场时无需停车直接进去停车场即可进行停车收费。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于视觉人工智能的无人监管智能停车计费方法，包括如下步骤：S1、当有车辆进入停车场时，利用停车场内的摄像头获取车辆图像并对车辆进行识别和实时追踪：S1.1、采用google-net中3b层的输出结果作为特征参数，所述输出结果是一个高维本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉人工智能的无人监管智能停车计费方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、当有车辆进入停车场时，利用停车场内的摄像头获取车辆图像并对车辆进行识别和实时追踪：/nS1.1、采用google-net中3b层的输出结果作为特征参数，所述输出结果是一个高维度特征，用J表示，记数据集中正样本为A,滤波器为B，则有以下的形式：/nU(x)＝||A-J·B||+δ||B||；/nU(x)为google-net中3b层的输出结果；δ相当于一个常数，为求解过程中自动调节的参数；/ngoogle-net中3b层输出的特征参数需要经过滤波器B，求得B的最优参数即可：/nB＝(J

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉人工智能的无人监管智能停车计费方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、当有车辆进入停车场时，利用停车场内的摄像头获取车辆图像并对车辆进行识别和实时追踪：
S1.1、采用google-net中3b层的输出结果作为特征参数，所述输出结果是一个高维度特征，用J表示，记数据集中正样本为A,滤波器为B，则有以下的形式：
U(x)＝||A-J·B||+δ||B||；
U(x)为google-net中3b层的输出结果；δ相当于一个常数，为求解过程中自动调节的参数；
google-net中3b层输出的特征参数需要经过滤波器B，求得B的最优参数即可：
B＝(JTJ+σR)-1J-1A；
σ用于防止过拟合，是一个正则化参数；R是单位向量；
每次进入e个样本经过google-net中3b层以及滤波器处理后产生预测值，记Ae＝Je·Be，优化的最终形式就变为了：
min(A-Ae)；
对min(A-Ae)进行求解，得到模型后进行车型识别和车辆追踪；
S1.2、追踪到车辆后，实时追踪车辆是否停车到车位里：
车位的坐标信息手动标记为菱形框体，每隔20帧，用菱形框体内的特征减去前20帧前的特征，并设定阈值来判断是否有车辆停放；按下式进行计算：



上式中，C(x,y)表示后帧图像的灰度值，c(x,y)表示前帧图像灰度值，j表示像素点的个数；
将前帧图像的菱形框体内的图像的一半的灰度减去另一半的灰度的差值作为阈值：



其中，c1(x,y)表示前帧图像的菱形框体内的图像的一半的灰度，c2(x,y)表示前帧图像的菱形框体内的图像的另一半的灰度；
当U大于u的时候，则判定有车进入车位；
S2、识别车牌：
S2.1、定位车牌的位置：
S2.2、车牌倾斜校正：
采用检测直线判定图像的偏移角度；直线表示如下：



θ是由直角坐标系的原点向直线引出的一条垂线的角度，i是直线到原点的距离，两者都是一个定值，一组定值i与θ可以确定一条直线；
计算车牌位置的图像中的像素值在某个设定角度范围内对应的i值大小，当有直线存在时直线上的像素值在某个设定角度内得到的一定是相同的r，那么此时就能够确定直线的位置，确定直线的位置，即可得到角度θ，也就是车牌位置的图像的偏移角度，从而根据偏移角度θ进行对车牌位置的图像的角度进行倾斜校正；
S2.3、对车牌的字符进行提取；
S2.4、对汉字的各个部分的连通区域进行合并；
S2.5、对经过步骤S2.4处理后最终得到的字符进行字符识别；
S3、利用步骤S1中识别出的车型信息、车位占用信息，步骤S2识别得到的车牌信息，与车主的信息进行绑定并自动进行支付宝或者微信的扣费，实现真正的完全自动化。


2.根据权利要求1所述的基于视觉人工智能的无人监管智能停车计费方法，其特征在于，步骤S1中，在利用摄像头获取到的车辆图像对车辆进行识别和实时追踪钱，首先进行亮度修正，使得车辆图像归一化；具体按下式进行：



ξ表示图像的均值，υ表示车辆图像的方差，k(x,y)表示原始的车辆图像，K(x,y)表示处理后的车辆图像。


3.根据权利要求1所述的基于视觉人工智能的无人监管智能停车计费方法，其特征在于，步骤S1.1中，通过梯度下...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晋东，王栋辉，张坤鹏，徐嘉斌，刘通，王雪，刘佳轩，李昀浩，张钟磊，马智，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22