无人停车场车牌识别数据再匹配方法、介质、设备及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种无人停车场车牌识别数据再匹配方法、介质、设备及装置，涉及车辆信息处理技术领域。其中方法包括采集车辆信息、识别车牌、识别车辆外观图像、储存采集和识别获得的车辆信息、车牌匹配、车牌再匹配、出入场时间匹配和关键性特征匹配。本发明专利技术通过再匹配的方法，即使在入场车辆车牌信息识别错误时，也能自动匹配开闸，具有一定的容错率，提高车辆匹配效率。有效避免识别出错时用户的长时间等待，提升用户体验感。本发明专利技术在出入场车辆车牌识别错误时，通过车牌再匹配、出入场时间匹配和关键性特征匹配层层匹配，可以提高再匹配的准确性，容错率高。容错率高。容错率高。

【技术实现步骤摘要】
无人停车场车牌识别数据再匹配方法、介质、设备及装置


[0001]本专利技术涉及车辆信息处理
，特别涉及一种停车场车牌识别错误快速处理方法、一种计算机可读存储介质、一种计算机设备及一种无人停车场车牌识别数据再匹配方法。

技术介绍

[0002]随着移动互联网、人工智能、电子支付等技术的发展，无人值守停车场也在快速发展，在全国已有不少停车场采用了无人值守的停车场模式，在停车管理方面取得了良好的经济效益。
[0003]车牌识别，目前主流技术方案是通过识别视频图像信息获得的，但由于光照条件、角度、遮挡等因素，普遍存在识别错误、未识别等系统性错误。这种错误会造成停车场在出场车牌匹配中会经常出现无法与该车辆进场时的车牌信息相匹配，从而导致用户无法正常缴费，需要人工进行开闸，等待出场时间长，用户的体验感较差，最终给停车场“无人值守”带来挑战。
[0004]基于此，做出本申请。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术中存在的上述缺陷，本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种无人停车场车牌识别数据再匹配方法，能够解决停车场无人值守时由于车辆进出场时的车牌信息识别错误而导致用户无法正常缴费、等待出场时间长、用户的体验感较差的问题。本专利技术通过再匹配的方法，即使在入场车辆车牌信息识别错误时，也能自动匹配开闸，具有一定的容错率，提高车辆匹配效率。
[0006]本专利技术的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
[0007]本专利技术的第三个目的在于提出一种计算机设备。
[0008]本专利技术的第四个目的在于提出一种无人停车场车牌识别数据再匹配装置。
[0009]为了实现上述目的，本专利技术第一方面提出了一种无人停车场车牌识别数据再匹配方法，包括如下步骤：
[0010]采集车辆信息，采集入场车辆的外观图像、车牌和入场时间，采集出场车辆的外观图像、车牌和出场时间；
[0011]识别车牌，识别入场车辆车牌信息和和出场车辆车牌信息；
[0012]识别车辆外观图像，识别入场车辆的外观图像，提取入场车辆关键性特征，识别出场车辆的外观图像，提取出场车辆关键性特征；
[0013]储存采集和识别获得的车辆信息，包括入场车辆车牌信息、入场车辆入场时间信息、入场车辆关键性特征信息、出场车辆车牌信息、出场车辆出场时间信息和出场车辆关键性特征信息，形成数据库；
[0014]车牌匹配，将出场车辆车牌信息与数据库中的车牌信息进行匹配，判断能否匹配成功；
[0015]车牌再匹配，全字匹配不成功时，采用“余弦相似度”算法进行车牌数据再匹的配容错处理，将识别的出场车辆车牌信息与数据库中入场车辆车牌信息逐一计算余弦相似度，并给出入场车牌相似度排名，取前若干位；
[0016]出入场时间匹配，调取入场车牌相似度排名前若干位的入场车辆的入场时间，与出场车辆的出场时间进行匹配，剔除迟于出场时间的入场车辆，剩余为时间匹配的入场车辆；
[0017]关键性特征匹配，调取时间匹配的入场车辆且位于入场车牌相似度排名首位的入场车辆关键性特征信息，与出场车辆的关键性特征信息进行匹配，判断能否匹配成功，若不成功则与入场车牌相似度排名后一位的关键性特征信息进行匹配，匹配不成功则依次按照顺序进行，直至与顺序为最后一位的时间匹配的入场车辆进行关键性特征匹配仍然不成功，则得出关键性特征匹配最终不成功的结论；
[0018]道闸执行，对车牌匹配成功和关键性特征匹配成功的车辆，执行开启道闸；
[0019]异常预警，对关键性特征匹配最终不成功的出场车辆进行异常预警，提醒停车场工作人员进行及时人工处理。
[0020]另外，根据本专利技术上述方案提出的无人停车场车牌识别数据再匹配方法还可以具
[0021]有如下附加的技术特征：
[0022]结合第一方面，提出第一种优选方案，根据所述识别车辆外观图像，识别入场车辆的外观图像，提取入场车辆关键性特征，识别出场车辆的外观图像，提取出场车辆关键性特征，其中入场车辆关键性特征和出场车辆关键性特征包括车辆外观颜色、车辆类型和车标。
[0023]结合第一方面，提出第二种更优选方案，根据所述关键性特征匹配，调取时间匹配的入场车辆且位于入场车牌相似度排名首位的入场车辆关键性特征信息，与出场车辆的关键性特征信息进行匹配，判断能否匹配成功，具体包括：
[0024]首先匹配外观颜色，外观颜色不一致则关键性特征匹配不成功；
[0025]其次在外观颜色一致后再匹配车辆类型，为“轿车”、“SUV”或“其他车辆”，车辆类型不一致则关键性特征匹配不成功；
[0026]最后在车辆类型一致后再匹配车标，车标一致则关键性特征匹配成功，车标不一致则关键性特征匹配不成功。
[0027]结合第一方面，提出第三种优选方案，根据所述将出场识别车牌与数据库中入场车辆车牌信息逐一计算余弦相似度，具体包括：
[0028]关键字分词，将待计算的两个车牌信息中所有不重复的字符作为分词关键字；词频计算，分别计算两个车牌信息中的词频，并写出词频向量：其中为出场车辆车牌的词频向量，为入场车牌的词频向量，x1,x2,
…
x
n
，依次为出场车牌中出现每个分词关键字的词频，y1，y2,
…
y
n
依次为入场车牌中出现的每个分词关键字的词频；
[0029]两个向量的余弦值计算
[0030][0031]余弦值排序，所有车牌遍历计算完成之后，按照cosθ从大到小进行排序，取前5位。
[0032]为达到上述目的，本专利技术第二方面提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有无人停车场车牌识别数据再匹配程序，该无人停车场车牌识别数据再匹配程序被处理器执行时实现第一方面提出的无人停车场车牌识别数据再匹配方法。
[0033]为达到上述目的，本专利技术第三方面提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现第一方面提出的无人停车场车牌识别数据再匹配方法。
[0034]为达到上述目的，本专利技术第四方面提出了一种无人停车场车牌识别数据再匹配装置，包括：
[0035]车辆信息采集模块，用于采集入场车辆的外观图像、车牌和入场时间，采集出场车辆的外观图像、车牌和出场时间；
[0036]车牌识别模块，用于识别入场车辆车牌信息和和出场车辆车牌信息；
[0037]图像识别模块，用于识别入场车辆的外观图像，提取入场车辆关键性特征，识别出场车辆的外观图像，提取出场车辆关键性特征；
[0038]数据储存模块，用于储存采集和识别获得的车辆信息，包括入场车辆车牌信息、入场车辆入场时间信息、入场车辆关键性特征信息、出场车辆车牌信息、出场车辆出场时间信息和出场车辆关键性特征信息，形成数据库；
[0039]车牌匹配模块，用于将出场车辆车牌信息与数据库中的车牌信息进行匹配本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人停车场车牌识别数据再匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：采集车辆信息，采集入场车辆的外观图像、车牌和入场时间，采集出场车辆的外观图像、车牌和出场时间；识别车牌，识别入场车辆车牌信息和和出场车辆车牌信息；识别车辆外观图像，识别入场车辆的外观图像，提取入场车辆关键性特征，识别出场车辆的外观图像，提取出场车辆关键性特征；储存采集和识别获得的车辆信息，包括入场车辆车牌信息、入场车辆入场时间信息、入场车辆关键性特征信息、出场车辆车牌信息、出场车辆出场时间信息和出场车辆关键性特征信息，形成数据库；车牌匹配，将出场车辆车牌信息与数据库中的车牌信息进行匹配，判断能否匹配成功；车牌再匹配，全字匹配不成功时，采用“余弦相似度”算法进行车牌数据再匹的配容错处理，将识别的出场车辆车牌信息与数据库中入场车辆车牌信息逐一计算余弦相似度，并给出入场车牌相似度排名，取前若干位；出入场时间匹配，调取入场车牌相似度排名前若干位的入场车辆的入场时间，与出场车辆的出场时间进行匹配，剔除迟于出场时间的入场车辆，剩余为时间匹配的入场车辆；关键性特征匹配，调取时间匹配的入场车辆且位于入场车牌相似度排名首位的入场车辆关键性特征信息，与出场车辆的关键性特征信息进行匹配，判断能否匹配成功，若不成功则与入场车牌相似度排名后一位的关键性特征信息进行匹配，匹配不成功则依次按照顺序进行，直至与顺序为最后一位的时间匹配的入场车辆进行关键性特征匹配仍然不成功，则得出关键性特征匹配最终不成功的结论；道闸执行，对车牌匹配成功和关键性特征匹配成功的车辆，执行开启道闸；异常预警，对关键性特征匹配最终不成功的出场车辆进行异常预警，提醒停车场工作人员进行及时人工处理。2.如权利要求1所述的无人停车场车牌识别数据再匹配方法，其特征在于，根据所述识别车辆外观图像，识别入场车辆的外观图像，提取入场车辆关键性特征，识别出场车辆的外观图像，提取出场车辆关键性特征，其中入场车辆关键性特征和出场车辆关键性特征包括车辆外观颜色、车辆类型和车标。3.如权利要求2所述的无人停车场车牌识别数据再匹配方法，其特征在于，根据所述关键性特征匹配，调取时间匹配的入场车辆且位于入场车牌相似度排名首位的入场车辆关键性特征信息，与出场车辆的关键性特征信息进行匹配，判断能否匹配成功，具体包括：首先匹配外观颜色，外观颜色不一致则关键性特征匹配不成功；其次在外观颜色一致后再匹配车辆类型，为“轿车”、“SUV”或“其他车辆”，车辆类型不一致则关键性特征匹配不成功；最后在车辆类型一致后再匹配车标，车标一致则关键性特征匹配成功，车标不一致则关键性特征匹配不成功。4.如权利要求1所述的无人停车场车牌识别数据再匹配方法，其特征在于，根据所述将出场识别车牌与数据库中入场车辆车牌信息逐一计算余弦相似度，具体包括：关键字分词，将待计算的两个车牌信息中所有不重复的字符作为分词关键字；词频计算，分别计算两个车牌信息中的词频，并写出词频向量：
其中为出场车辆车牌的词频向量，为入场车牌的词频向量，x1,x2,
…
x
n
，依次为出场车牌中出现每个分词关键字的词频，y1，y2,
…
y
n
依次为入场车牌中出现的每个分词关键字的词频；两个向量的余弦值计算余弦值排序，所有车牌遍历计算完成之后，按照cosθ从大到小进行排序，取前5位。5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有无人停车场车牌识别数据再匹配程序，该无人停车场车牌识别数据再匹配程序被处理器执行时实现如权利要求1
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【专利技术属性】
技术研发人员：张福军，李祥兵，何伟，
申请(专利权)人：绿城科技产业服务集团有限公司，
类型：发明
国别省市：