一种智能视频停车方法、停车桩及停车系统技术方案

本发明专利技术公开了一种智能视频停车方法、停车桩及停车系统。方法包括：步骤S10，图像采集；步骤S20，车辆检测；步骤S30，车牌矫正，基于神经网络算法模型对图像进行矫正；步骤S40，车牌识别；停车桩包括：桩体、摄像头，控制板，控制板与摄像头连接，控制板包括车辆检测模块、车牌矫正模块、车牌识别模块、存储模块、通信模块；停车系统包括：停车桩、中间件、停车平台，中间件分别与停车桩、停车平台连接。

An intelligent video parking method, parking pile and parking system

【技术实现步骤摘要】
一种智能视频停车方法、停车桩及停车系统
本专利技术涉及智能停车
，尤其是涉及了一种智能视频停车方法、停车桩及停车系统。
技术介绍
随着私家车的普及和物联网的兴起，智能停车成为了高效的停车的代名词，以前停车收费多是人工收费，尤其是道路两旁停车的场景，导致人工成本提高，资源的浪费，且人为因素的接入，可能会导致漏缴的现象；目前人工收费逐步被扫描二维码、智能停车桩等方式取代，传统的智能停车桩多为一桩一目，即一个停车桩管控一个车位，效率较低，且难以处理两个车位被一辆车占用的情况，对于车辆、车牌的识别也未做到足够的智能化，导致经常无法检测出车型，无法识别出车牌，此外，停车数据容易丢失等问题也接踵而来。
技术实现思路
为解决现有技术的不足，实现高效停车的目的，本专利技术采用如下的技术方案：一种智能视频停车方法，包括如下步骤：步骤S10，图像采集；步骤S20，车辆检测，通过采集的所述图像，检测车型及车辆的状态，所述状态包括驶入、停稳、驶离；步骤S30，车牌矫正，对所述车辆从驶入到停稳的所有照片做车牌矫正本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能视频停车方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤S10，图像采集；/n步骤S20，车辆检测，通过采集的所述图像，检测车型及车辆的状态，所述状态包括驶入、停稳、驶离；/n步骤S30，车牌矫正，对所述车辆从驶入到停稳的所有照片做车牌矫正，所述车牌矫正是基于神经网络算法模型对所述图像进行矫正；/n步骤S40，车牌识别，对矫正的所述车牌进行车牌识别；当未能识别到车牌时，进行人工复检，当人工复检仍无法识别车牌时，由现场人员进行现场确认、录入；对无车牌的所述车辆，通过现场人员现场确认后，通过生成专属虚拟ID来定义。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能视频停车方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S10，图像采集；
步骤S20，车辆检测，通过采集的所述图像，检测车型及车辆的状态，所述状态包括驶入、停稳、驶离；
步骤S30，车牌矫正，对所述车辆从驶入到停稳的所有照片做车牌矫正，所述车牌矫正是基于神经网络算法模型对所述图像进行矫正；
步骤S40，车牌识别，对矫正的所述车牌进行车牌识别；当未能识别到车牌时，进行人工复检，当人工复检仍无法识别车牌时，由现场人员进行现场确认、录入；对无车牌的所述车辆，通过现场人员现场确认后，通过生成专属虚拟ID来定义。


2.根据权利要求1所述的一种智能视频停车方法，其特征在于，所述步骤S10，采集至少两个以上车位的图像，用于同时管控两个以上车位；同时，所述步骤S20，当不同车位的图像检测到同一辆车时，判定为车位被占用。


3.根据权利要求1所述的一种智能视频停车方法，其特征在于，所述步骤S30，车牌矫正包括如下步骤：
步骤301，构建车牌矫正模型，使所述模型输出特征图为M×N×8的三维数据；所述特征图中，对于每个点cell（m，n），有8个值需要预测，第一个、第二个值是对象和非对象概率，第三至第八个值用于构建局部仿射变换参数；
步骤302，训练所述车牌矫正模型，将训练时的输入图像，通过随机仿射变换合成训练样本，将训练样本转换为灰度图并将尺寸归一化；
步骤303，将所述图像输入所述车牌矫正模型，假设围绕cell中心有一个固定大小的假想正方形（m，n），通过构建所述模型得到的所述仿射变换参数，将假想正方形经过仿射变换成车牌区域。


4.根据权利要求1所述的一种智能视频停车方法，其特征在于，所述步骤S20，检测到车位被异常占用时，发出占用告警，当检测到车辆被异常遮挡时，发出遮挡告警；
所述车位异常占用的检测，是对相邻车位分别进行所述图像采集，当所述相邻车位采集到的图像经车辆检测为同一辆车时，判定一辆车占用两个车位，发出占用告警；
所述车辆被异常遮挡的检测，是对采集的所述图像的亮度、相似度进行检测，当所述亮度长时间过低和相似度不变时，判定所述车辆被遮挡，发出遮挡告警；
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【专利技术属性】
技术研发人员：宋昊波，
申请(专利权)人：杭州云之合科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33