本发明专利技术公开了一种基于底盘检测的停车检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取车身框上标记有底盘位置的训练图像数据集；将训练图像数据集输入神经网络模型训练，获得底盘检测模型；利用底盘检测模型检测目标车身框图像中的底盘位置，并基于底盘的顶点位置和停车位的标准位置，确定车辆的停车信息。本发明专利技术通过车身框的原始图像数据集的底盘位置进行标记，进而训练获得底盘检测模型，以在检测车身框图像时获得底盘的顶点位置信息，并根据顶点位置和停车位的标准位置确定车辆的停车信息，通过底盘相对于车身框的位置进行深度学习与识别，确定车辆的停车信息，避免了相机透视关系导致的车辆位置检测不准确，提高了停车检测事件的准确性。测事件的准确性。测事件的准确性。
【技术实现步骤摘要】
基于底盘检测的停车检测方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及到一种基于底盘检测的停车检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]目前，汽车几乎成为各家各户出行必备的工具之一，汽车数量的不断增加，为了对用户的停车体验进行优化，停车场需要对进入停车场的车辆停车事件和停车位置进行检测，以便提高停车场的使用效率。
[0003]目前停车场内的事件检测通常采用摄像监控等设备，然而，由于相机的透视关系，车辆检测框往往不能真实反映车辆在真实空间的位置与状态，导致判断停车关系容易出错。因此，如何提高停车检测事件的检测准确性，是一个亟需解决的技术问题。
[0004]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种基于底盘检测的停车检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决目前停车检测事件的检测准确性不高的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于底盘检测的停车检测方法，所述方法包括以下步骤：
[0007]获取车身框的原始图像数据集，并对所述原始图像数据集中的底盘位置进行标记，获得所述车身框的训练图像数据集；
[0008]将所述训练图像数据集输入神经网络模型训练，获得底盘检测模型；
[0009]在接收到目标车身框图像时，利用所述底盘检测模型检测所述目标车身框图像中的底盘位置，获得所述目标车身框图像中底盘的顶点位置信息；
[0010]获取目标停车位的标准位置信息，并基于所述顶点位置信息和标准位置信息，确定车辆的停车信息。
[0011]本专利技术中，通过底盘相对于车身框的位置进行深度学习与识别，进而确定车辆的停车信息，避免了相机透视关系导致的车辆位置检测不准确的问题，提高了停车检测事件的准确性。
[0012]可选的，所述获取车身框的原始图像数据集，并对所述原始图像数据集中的底盘位置进行标记，获得所述车身框的训练图像数据集步骤，具体包括：
[0013]获取车身框的原始图像数据集，提取所述原始图像数据集中所述车身框特征，并标记所述车身框特征对应底盘的位置；
[0014]利用车身框特征及其对应的底盘的位置，建立车身框的训练图像数据集。
[0015]本专利技术中，在进行标记时，可先提取原始图像数据集中的车身框特征，并标记底盘位置，用以建立车身框的训练图像数据集，进而训练底盘检测模型，通过车身框特征检测与
底盘标记，实现单一图像的底盘位置确定，提高检测效率
[0016]可选的，所述将所述训练图像数据集输入神经网络模型训练，获得底盘检测模型步骤，具体包括：
[0017]将所述车身框特征及其对应的底盘的位置，输入神经网络模型训练，获得底盘检测模型；其中，所述神经网络模型为深度学习回归模型。
[0018]本专利技术中，采用深度学习回归模型对车身框及其对应的底盘的位置进行训练，以得到底盘检测模型。
[0019]可选的，所述基于底盘检测的停车检测方法还包括：
[0020]获取监控视频；其中，所述监控视频记录有目标停车位的帧图像；
[0021]判断所述帧图像中是否有车身框特征，若是，对具有车身框特征的帧图像进行提取，以获得车身框的测试图像数据集。
[0022]本专利技术中，在底盘检测模型检测之前，还需获取监控视频，并提取监控视频中具有车身框特征的帧图像，进而确定车身框的测试图像数据集，剔除没有车身框特征的帧图像，以提高底盘检测的效率。
[0023]可选的，所述在接收到目标车身框图像时，利用所述底盘检测模型检测所述目标车身框图像中的底盘位置，获得所述目标车身框图像中底盘的顶点位置信息步骤，具体包括：
[0024]在接收到测试图像数据集时，判断所述测试图像数据集中目标车辆的停止移动时间是否超过预设值，若是，确定目标车身框图像；
[0025]利用所述底盘检测模型检测所述目标车身框图像中的底盘位置，获得所述目标车身框图像中底盘的顶点位置信息。
[0026]本专利技术中，通过目标车辆停止移动的时间来判断帧图像是否为目标车身框图像，剔除非移动停止的目标车辆的帧图像，提高了目标车辆的底盘检测的检测效率。
[0027]可选的，所述获取目标停车位的标准位置信息，并基于所述顶点位置信息和标准位置信息，确定车辆的停车信息步骤，具体包括：
[0028]获取目标停车位的标准位置信息；其中，所述标准位置信息包括目标停车位的顶点位置和/或边界位置；
[0029]监测所述顶点位置信息是否满足顶点位置停车条件或边界位置停车条件，若是，确定车辆的停车信息。
[0030]本专利技术中，通过标准位置信息和顶点位置信息的顶点或边界实现停车信息的判断，避免车辆停放不正导致的停车检测误差。
[0031]可选的，所述顶点位置停车条件为所述目标车身框图像中底盘的顶点位置与目标停车位对应的顶点位置的距离和小于第一预设值；所述边界位置停车条件为所述目标车身框图像中底盘的顶点位置与目标停车位对应的边界位置的距离和小于第二预设值。
[0032]本专利技术中，通过标准位置信息和顶点位置信息中的顶点到顶点以及顶点到边界的距离，来判断车辆的停车事件，提高判断的准确性和对车辆停放偏移的容错性。
[0033]此外，为了实现上述目的，本专利技术还提供了一种基于底盘检测的停车检测装置，所述基于底盘检测的停车检测装置包括：
[0034]标记模块，用于获取车身框的原始图像数据集，并对所述原始图像数据集中的底
盘位置进行标记，获得所述车身框的训练图像数据集；
[0035]训练模块，用于将所述训练图像数据集输入神经网络模型训练，获得底盘检测模型；
[0036]检测模块，用于在接收到目标车身框图像时，利用所述底盘检测模型检测所述目标车身框图像中的底盘位置，获得所述目标车身框图像中底盘的顶点位置信息；
[0037]确定模块，用于获取目标停车位的标准位置信息，并基于所述顶点位置信息和标准位置信息，确定车辆的停车信息。
[0038]此外，为了实现上述目的，本专利技术还提供了一种基于底盘检测的停车检测设备，所述基于底盘检测的停车检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于底盘检测的停车检测程序，所述基于底盘检测的停车检测程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于底盘检测的停车检测方法的步骤。
[0039]此外，为了实现上述目的，本专利技术还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有基于底盘检测的停车检测程序，所述基于底盘检测的停车检测程序被处理器执行时实现如上所述的基于底盘检测的停车检测方法的步骤。
[0040]本专利技术实施例提出的一种基于底盘检测的停车检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取车身框的原始图像数据集，并对所述原始图像数据集中的底盘位置进行标记，获得所述车身框的训练图像数据集；将所述训练图像数据集输入神经网络模型训本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于底盘检测的停车检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取车身框的原始图像数据集，并对所述原始图像数据集中的底盘位置进行标记，获得所述车身框的训练图像数据集；将所述训练图像数据集输入神经网络模型训练，获得底盘检测模型；在接收到目标车身框图像时，利用所述底盘检测模型检测所述目标车身框图像中的底盘位置，获得所述目标车身框图像中底盘的顶点位置信息；获取目标停车位的标准位置信息，并基于所述顶点位置信息和标准位置信息，确定车辆的停车信息。2.如权利要求1所述的基于底盘检测的停车检测方法，其特征在于，所述获取车身框的原始图像数据集，并对所述原始图像数据集中的底盘位置进行标记，获得所述车身框的训练图像数据集步骤，具体包括：获取车身框的原始图像数据集，提取所述原始图像数据集中所述车身框特征，并标记所述车身框特征对应底盘的位置；利用车身框特征及其对应的底盘的位置，建立车身框的训练图像数据集。3.如权利要求1所述的基于底盘检测的停车检测方法，其特征在于，所述将所述训练图像数据集输入神经网络模型训练，获得底盘检测模型步骤，具体包括：将所述车身框特征及其对应的底盘的位置，输入神经网络模型训练，获得底盘检测模型；其中，所述神经网络模型为深度学习回归模型。4.如权利要求1所述的基于底盘检测的停车检测方法，其特征在于，所述方法还包括：获取监控视频；其中，所述监控视频记录有目标停车位的帧图像；判断所述帧图像中是否有车身框特征，若是，对具有车身框特征的帧图像进行提取，以获得车身框的测试图像数据集。5.如权利要求4所述的基于底盘检测的停车检测方法，其特征在于，所述在接收到目标车身框图像时，利用所述底盘检测模型检测所述目标车身框图像中的底盘位置，获得所述目标车身框图像中底盘的顶点位置信息步骤，具体包括：在接收到测试图像数据集时，判断所述测试图像数据集中目标车辆的停止移动时间是否超过预设值，若是，确定目标车身框图像；利用所述底盘检测模型检测所述目标车身框图像中的底盘位置，获得所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶福煜，任鹏，周卓立，
申请(专利权)人：成都臻识科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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