一种基于机器学习的车库智能控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了车库管控领域的一种基于机器学习的车库智能控制方法及系统，包括：采集车库出入口的实时图像信息，对实时图像信息进行预处理获得监测图像；将监测图像输入至预先训练好的图像识别模型，获取所述车辆的车型大小和车牌信息；根据车型大小和车牌信息为车辆匹配车位，根据匹配到的车位生成车辆停车导航路线发送给车辆以引导车辆行驶至相应停车位；从车辆驶入车库时开始计费，当车辆行驶至车库出口时根据车牌信息进行结算缴费；本发明专利技术通过现有监控设备，根据车型大小和车牌信息为车辆匹配车位，避免车库升级受到施工原因影响正常使用，提高了分配各种车位的管理效率，车辆停车导航路线避免了出现车辆拥堵的情况。车导航路线避免了出现车辆拥堵的情况。车导航路线避免了出现车辆拥堵的情况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的车库智能控制方法及系统


[0001]本专利技术属于车库管控领域，具体涉及一种基于机器学习的车库智能控制方法及系统。

技术介绍

[0002]随着人民生活水平的提高，私家车的种类和车型的差异越来越大，除了标准的五座轿车外，还有双座小型汽车、七座加长车等多种不同型号的种类，因此可以将其依据车辆尺寸其划分为a、b、c三类汽车型号，对应车库中可以划分不同面积的车位，这样可以使车库的使用效率大大提高，也避免了部分车辆尺寸过大而导致车位停不下的困难。
[0003]随着时代的发展、科技的进步，新型智能化车库应运而生，它的出现大大提高了使用和管理的效率。原有的车库为了符合消费者的需求，需要提高智能化程度。对于车库的智能化升级，可以使用视频方式检测方法或者非视频方式检测方法，其中非视频方法包含线圈检测、声波检测、红外检测、射频检测等，这些方法的通病是需要大量安装新设备，甚至需要车库停业施工来配合升级，这使得升级成本过高，且设备容易损坏，维护成本也不容忽视。
[0004]同时，现有的智能车库正虽已有自动计费功能，但是仍不够完善，例如用户在离开车库时，需要扫描出口处的二维码进行缴费，有的车库仍然采用人工收费的形式，这个过程会耗费许多时间，使得用户离开车库的效率大大降低，管理成本也比较可观，因此可以智能地计费并可以实时缴费的智能系统十分必要。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于机器学习的车库智能控制方法及系统，对车辆自动识别车型大小后匹配相适应的车位，并提供停车导航路线，提高了车库内车辆管路效率，避免了出现车辆拥堵的情况。
[0006]为达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：
[0007]本专利技术第一方面提供了一种基于机器学习的车库智能控制方法，包括：
[0008]采集车库出入口的实时图像信息，对实时图像信息进行预处理获得监测图像；
[0009]将监测图像输入至预先训练好的图像识别模型，获取所述车辆的车型大小和车牌信息；
[0010]根据车型大小和车牌信息为车辆匹配车位，根据匹配到的车位生成车辆停车导航路线发送给车辆以引导车辆行驶至相应停车位；
[0011]从车辆驶入车库时开始计费，当车辆行驶至车库出口时根据车牌信息进行结算缴费。
[0012]优选的，采集车库出入口的实时图像信息，对实时图像信息进行预处理获得监测图像的方法包括：
[0013]当车辆行驶至车库的出入口时，通过监控设备拍摄车辆正面、侧面的图像；对车辆
正面、侧面的图像进行筛选获得清晰的监测图像。
[0014]优选的，将监测图像输入至预先训练好的图像识别模型，获取所述车辆的车型大小和车牌信息的方法包括：
[0015]对车辆正面图像依次进行车牌定位、字符分割和字符识别获得车牌号；
[0016]将车辆的侧面图像中目标车辆区域进行分割和提取，对目标车辆区域进行计算分析获得车辆的长度、宽度和高度；根据车辆的长度、宽度和高度判断车辆的车型大小。
[0017]优选的，图像识别模型的训练过程包括：
[0018]采集包含不同车型大小的车辆正面、侧面的图像，构建训练数据集；
[0019]通过训练数据对图像识别模型进行训练，获得识别准确率大于设定值的图像识别模型。
[0020]优选的，根据匹配到的车位生成车辆停车导航路线发送给车辆以引导车辆行驶至相应停车位的方法包括：
[0021]将车库空闲泊车位的分布情况转化为坐标系，通过Dijkstra算法输入匹配车位的节点位置和权值，计算车辆停车最优导航路线的表达公式为：
[0022][0023]其中，L表示为存储各个空闲车位节点的权值矩阵；P表示各个空闲车位的集合，P＝{P0,P1,...P
n
}；P0表示车库入口节点，P1至P
n
‑1元素表示中间节点，P
n
表示目标节点；P
i
和P
i+1
表示节点集合P中两个相邻节点；(x
i
,y
i
)和(x
i+1
,y
i+1
)分别为P
i
和P
i+1
的坐标值。
[0024]优选的，所述车库智能控制方法还包括：
[0025]车辆行驶入车位时，通过车位处的监控设备拍摄车辆侧面、侧面的图像，获取所述车辆的车型大小和车牌信息；
[0026]当车辆的车型大小以及车牌信息与存储的信息不一致时，输出车辆乱停放的预警。
[0027]优选的，所述车库智能控制方法还包括：
[0028]每间隔设定时间段通过车库道路上的监控设备采集停泊监测图像，计算间隔前后的停泊监测图像方差，计算公式为：
[0029][0030]其中，为前景与背景停泊监测图像做差的绝对值所得的像素的平均值，n代表停泊监测图像的像素的个数，σ表示停泊监测图像的方差；G
s
(i,j)表示像素点s的像素值，(i，j)表示为像素点s的位置坐标，(i,j)∈G
s
；
[0031]当停泊监测图像方差大于设定阈值时，判断有车辆停泊事故。
[0032]本专利技术第二方面提供了一种基于机器学习的车库智能控制系统，包括：
[0033]监测模块，用于采集车库出入口的实时图像信息，对实时图像信息进行预处理获得监测图像；
[0034]识别模块，用于将监测图像输入至预先训练好的图像识别模型，获取所述车辆的车型大小和车牌信息；
[0035]导航模块，用于根据车型大小和车牌信息为车辆匹配车位，根据匹配到的车位生成车辆停车导航路线发送给车辆以引导车辆行驶至相应停车位；
[0036]管路模块，用于从车辆驶入车库时开始计费，当车辆行驶至车库出口时根据车牌信息进行结算缴费。
[0037]优选的，还包括用户模块，用户扫描车库内的二维码进入用户模块，所述用户模块通过输入车牌号确认用户信息，所述用户模块设有显示车辆停放位置和实时停车费信息的显示单元以及缴纳停车费的缴费单元。
[0038]本专利技术第三方面提供了计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述车库智能控制方法的步骤。
[0039]与现有技术相比，本专利技术的有益效果：
[0040]本专利技术中将监测图像输入至预先训练好的图像识别模型，获取所述车辆的车型大小和车牌信息；当车辆行驶至车库入口时，根据车型大小和车牌信息为车辆匹配车位，并形成车辆停车导航路线引导车辆行驶至相应的停车位；本专利技术通过现有监控设备，根据车型大小和车牌信息为车辆匹配车位，避免车库升级受到施工原因影响正常使用，提高了分配各种车位的管理效率，车辆停车导航路线避免了出现车辆拥堵的情况。
附图说明
[0041]图1是本专利技术实施例提供的一种基于机器学习的车库智能控制系统的结构图；
[0042]图2是本专利技术实施例提供的一种基于机器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的车库智能控制方法，其特征在于，包括：采集车库出入口的实时图像信息，对实时图像信息进行预处理获得监测图像；将监测图像输入至预先训练好的图像识别模型，获取所述车辆的车型大小和车牌信息；根据车型大小和车牌信息为车辆匹配车位，根据匹配到的车位生成车辆停车导航路线发送给车辆以引导车辆行驶至相应停车位；从车辆驶入车库时开始计费，当车辆行驶至车库出口时根据车牌信息进行结算缴费。2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的车库智能控制方法，其特征在于，采集车库出入口的实时图像信息，对实时图像信息进行预处理获得监测图像的方法包括：当车辆行驶至车库的出入口时，通过监控设备拍摄车辆正面、侧面的图像；对车辆正面、侧面的图像进行筛选获得清晰的监测图像。3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的车库智能控制方法，其特征在于，将监测图像输入至预先训练好的图像识别模型，获取所述车辆的车型大小和车牌信息的方法包括：对车辆正面图像依次进行车牌定位、字符分割和字符识别获得车牌号；将车辆的侧面图像中目标车辆区域进行分割和提取，对目标车辆区域进行计算分析获得车辆的长度、宽度和高度；根据车辆的长度、宽度和高度判断车辆的车型大小。4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的车库智能控制方法，其特征在于，图像识别模型的训练过程包括：采集包含不同车型大小的车辆正面、侧面的图像，构建训练数据集；通过训练数据对图像识别模型进行训练，获得识别准确率大于设定值的图像识别模型。5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的车库智能控制方法，其特征在于，根据匹配到的车位生成车辆停车导航路线发送给车辆以引导车辆行驶至相应停车位的方法包括：将车库空闲泊车位的分布情况转化为坐标系，通过Dijkstra算法输入匹配车位的节点位置和权值，计算车辆停车最优导航路线的表达公式为：其中，L表示为存储各个空闲车位节点的权值矩阵；P表示各个空闲车位的集合，P＝{P0,P1,...P
n
}；P0表示车库入口节点，P1至P
n
‑1元素表示中间节点，P
n
表示目标节点；P
i
和P
i+1
表示节点集合P中两...

【专利技术属性】
技术研发人员：程娟娟，陆海红，宋家豪，谢晓丽，
申请(专利权)人：南京信息职业技术学院，
类型：发明
国别省市：