一种基于人工智能的道路停车巡检系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及停车巡检技术领域，具体涉及一种基于人工智能的道路停车巡检系统及方法；包括巡检车、边缘分析服务器、4G/5G路由器和三台摄像头，三台摄像头用于进行多角度视频抓拍，并得到车牌信息，边缘分析服务器用于对车牌信息进行识别，并提供GPS定位服务，4G/5G路由器用于将每台摄像头分别与边缘分析服务器连接，并提供网络服务，使用巡检车在固定时间进行巡检，三台摄像头进行多角度视频抓拍，使用边缘分析服务器计算每个车位的GPS定位信息，通过车牌和车位的绑定信息，进而计算停车费用，将停车信息和停车费用账单发送至车主，通过上述结构，实现自动进行车牌识别，将车牌和车位进行匹配，从而对道路停车进行巡检。从而对道路停车进行巡检。从而对道路停车进行巡检。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的道路停车巡检系统及方法


[0001]本专利技术涉及停车巡检
，尤其涉及一种基于人工智能的道路停车巡检系统及方法。

技术介绍

[0002]随着居民生活水平的提高，私家车的数量日益增多，尤其是城市道路两侧车辆乱停乱放的问题越发突出，严重影响了居民的日常出行安全。
[0003]当前的解决方案主要有POS机模式和地磁+POS机模式。对比现有的各种解决方案，无论是pos机模式还是地磁+pos机模型，都需要配备较多的人员再路上进行巡检收费，高昂的人工成本给企业带来巨大的成本开销，同时，地磁只能检测到当前车位有没有车，并不知道停在该车位的车牌，不能有效地做到车牌和车位的匹配。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的道路停车巡检系统及方法，旨在解决现有技术中的不能有效地做到车牌和车位的匹配的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用的一种基于人工智能的道路停车巡检系统，包括巡检车、边缘分析服务器、4G/5G路由器和三台摄像头；
[0006]三台所述摄像头用于进行多角度视频抓拍，并得到车牌信息；
[0007]所述边缘分析服务器用于对车牌信息进行识别，并提供GPS定位服务；
[0008]所述4G/5G路由器用于将每台所述摄像头分别与所述边缘分析服务器连接，并提供网络服务；
[0009]所述巡检车用于装载所述边缘分析服务器、所述4G/5G路由器和三台所述摄像。
[0010]其中，每台所述摄像头的拍摄区域的角度均为60
°
。
[0011]本专利技术还提供一种基于人工智能的道路停车巡检方法，包括如下步骤：
[0012]使用所述巡检车在固定时间进行巡检，三台所述摄像头进行多角度视频抓拍；
[0013]通过所述4G/5G路由器将抓拍到的车牌信息图像传输至所述边缘服务器；
[0014]使用所述边缘分析服务器计算每个车位的GPS定位信息，进行车牌和车位的绑定；
[0015]通过车牌和车位的绑定信息，判断该车辆的停车时长，进而计算停车费用；
[0016]将停车信息和停车费用账单发送至车主。
[0017]其中，在使用所述边缘分析服务器计算每个车位的GPS定位信息，进行车牌和车位的绑定的步骤中：
[0018]将每个车位将进行GPS坐标标定，得到每个车位的GPS坐标信息；
[0019]当所述边缘服务器接收到车牌信息后，所述边缘分析服务器实时发出该位置的GPS定位信息，结合车位的GPS坐标信息和该位置的GPS定位信息，对车辆和车位进行绑定。
[0020]其中，在通过所述4G/5G路由器将抓拍到的车牌信息图像传输至所述边缘服务器的步骤中，在传输过程中：
[0021]对车牌信息图像进行数据增强操作，包括但不限于图像缩放、图像旋转、图像噪声和颜色空间转换。
[0022]本专利技术的一种基于人工智能的道路停车巡检系统及方法，所述边缘分析服务器用于对车牌信息进行识别，并提供GPS定位服务，所述4G/5G路由器用于将每台所述摄像头分别与所述边缘分析服务器连接，并提供网络服务，所述巡检车用于装载所述边缘分析服务器、所述4G/5G路由器和三台所述摄像头，使用所述巡检车在固定时间进行巡检，三台所述摄像头进行多角度视频抓拍，通过所述4G/5G路由器将抓拍到的车牌信息图像传输至所述边缘服务器，使用所述边缘分析服务器计算每个车位的GPS定位信息，进行车牌和车位的绑定，通过车牌和车位的绑定信息，判断该车辆的停车时长，进而计算停车费用，将停车信息和停车费用账单发送至车主，实现了自动进行车牌识别，将车牌和车位进行匹配，从而对道路停车进行巡检。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0024]图1是本专利技术的摄像头的安装示意图。
[0025]图2是本专利技术第一实施例的步骤流程图。
[0026]图3是本专利技术第二实施例的步骤流程图。
[0027]1‑
摄像头。
具体实施方式
[0028]请参阅图1，其中图1是摄像头的安装示意图。本专利技术提供了一种基于人工智能的道路停车巡检系统，包括巡检车、边缘分析服务器、4G/5G路由器和三台摄像头1；
[0029]三台所述摄像头1用于进行多角度视频抓拍，并得到车牌信息；
[0030]所述边缘分析服务器用于对车牌信息进行识别，并提供GPS定位服务；
[0031]所述4G/5G路由器用于将每台所述摄像头1分别与所述边缘分析服务器连接，并提供网络服务；
[0032]所述巡检车用于装载所述边缘分析服务器、所述4G/5G路由器和三台所述摄像头1。
[0033]进一步地，每台所述摄像头1的拍摄区域的角度均为60
°
。
[0034]在本实施方式中，三台所述摄像头1进行多角度视频抓拍，并得到车牌信息，每台所述摄像头1的拍摄区域的角度均为60
°
，三个所述摄像头1完整覆盖当前平面的180度，可以很好的对倾斜的车牌进行检测识别分析，所述边缘分析服务器对车牌信息进行识别，并提供GPS定位服务，所述4G/5G路由器将每台所述摄像头1分别与所述边缘分析服务器连接，并提供网络服务，所述巡检车装载所述边缘分析服务器、所述4G/5G路由器和三台所述摄像头1，其中所述边缘分析服务器和所述4G/5G路由器放置于壳体内，所述摄像头1设置于壳体的外部，使用所述基于人工智能的道路停车巡检系统进行道路停车巡检，实现了自动进行
车牌识别，将车牌和车位进行匹配，从而对道路停车进行巡检。
[0035]第一实施例为：
[0036]请参阅图2，其中图2是第一实施例的步骤流程图。本专利技术还提供了一种基于人工智能的道路停车巡检方法，包括如下步骤：
[0037]S1：通过数据增强操作，仿真不同情形下的场合图像，提高各种条件下的车牌检测，提高检测精度；
[0038]S2：优化原始网络结构，更改网络模型的输入图像尺寸，降低网络的整体计算量；
[0039]S3：对网络结构中的每层通道数进行剪枝优化；
[0040]S4：训练网络模型，在公共数据集ImageNet上训练原始的YOLO
‑
V5网络，得到一个初始的网络模型A，使用剪枝后的网络结构finetune得到的模型A，进行训练，待损失函数收敛到一定程度后，即可得到稳定的车牌检测模型B，车牌检测模型B得到后，即可得到当前场景下的车牌区域坐标，扣取该车牌区域，对得到的车牌区域图进行矫正，进行车牌识别；
[0041]S5：使用所述巡检车在固定时间进行巡检，三台所述摄像头1进行多角度视频抓拍；
[0042]S6：通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的道路停车巡检系统，其特征在于，包括巡检车、边缘分析服务器、4G/5G路由器和三台摄像头；三台所述摄像头用于进行多角度视频抓拍，并得到车牌信息；所述边缘分析服务器用于对车牌信息进行识别，并提供GPS定位服务；所述4G/5G路由器用于将每台所述摄像头分别与所述边缘分析服务器连接，并提供网络服务；所述巡检车用于装载所述边缘分析服务器、所述4G/5G路由器和三台所述摄像头。2.如权利要求1所述的基于人工智能的道路停车巡检系统，其特征在于，每台所述摄像头的拍摄区域的角度均为60
°
。3.一种基于人工智能的道路停车巡检方法，应用如权利要求1所述的基于人工智能的道路停车巡检系统，其特征在于，包括如下步骤：使用所述巡检车在固定时间进行巡检，三台所述摄像头进行多角度视频抓拍；通过所述4G/5G路由器将抓拍到的车牌信息图像传输至所述边缘服务器；使用所述边...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈迪康，台建阁，
申请(专利权)人：上海软杰智能设备有限公司，
类型：发明
国别省市：