本发明专利技术公开了一种充电站中燃油汽车占位识别方法、系统、装置及存储介质，其方法包括：获取电动汽车充电站的实时车辆图像；将车辆图像输入预构建的车辆检测模型识别车辆；将车辆输入预构建的车牌检测模型识别车牌，并将车牌进行仿射变换生成正面视图的矩形图像；将矩形图像输入预构建的字符检测模型识别车牌号码；将矩形图像输入预设的色彩检测模块识别车牌颜色；根据车牌号码和车牌颜色判断车辆类型为电动汽车或燃油汽车；本发明专利技术能够准确的识别电动汽车和燃油汽车。动汽车和燃油汽车。动汽车和燃油汽车。
【技术实现步骤摘要】
充电站中燃油汽车占位识别方法、系统、装置及存储介质
[0001]本专利技术涉及一种充电站中燃油汽车占位识别方法、系统、装置及存储介质，属于车辆识别
技术介绍
[0002]随着国家对新能源汽车的宣传推广和政策支持，越来越多的人开始选择新能源汽车作为代步工具。与此同时，物联网、互联网在新能源领域的深入应用对充电设施的建设运营也提出了新的需求，需进一步提升网络运营安全性和服务便捷性，实现服务质量多渠道保障、服务问题准实时解决。随着新能源车的快速发展，充电站、充电桩桩越来越多的出现在公共场所，然而由于城市车位紧张，无序占用充电车位的乱象丛生，一些车主把充电车位当成了免费停车场，“充电难”等问题也日渐凸显，充电车位被燃油车占据导致新能源汽车到达充电站后无法充电，不仅造成时间浪费，同时也降低充电设施利用率。
[0003]油车占位的定义为燃油车对新能源车车位的占用，是困扰用户的充电难题，也是企业提高充电桩利用率的主要阻碍因素。因此，需要对违规停放的燃油车进行及时识别，实现对充电站内充电车位的日常监管，目前各个充电桩生产厂家对识别充电桩状态大多靠充电桩本身设备进行信号传递，无法对占位车辆类型进行准确判定。由于车牌是车辆的唯一标识，通过车牌信息就能匹配到该车辆的全部信息，因此可通过车位安装的摄像头，对车辆车牌进行识别从而区分燃油车与新能源车。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种充电站中燃油汽车占位识别方法、系统、装置及存储介质，用于识别电动汽车充电站内占用电动汽车充电位置的燃油车，从而解决充电设施利用率低的技术问题。
[0005]为达到上述目的，本专利技术是采用下述技术方案实现的：
[0006]第一方面，本专利技术提供了一种充电站中燃油汽车占位识别方法，包括：
[0007]获取电动汽车充电站的实时车辆图像；
[0008]将车辆图像输入预构建的车辆检测模型识别车辆；
[0009]将车辆输入预构建的车牌检测模型识别车牌，并将车牌进行仿射变换生成正面视图的矩形图像；
[0010]将矩形图像输入预构建的字符检测模型识别车牌号码；
[0011]将矩形图像输入预设的色彩检测模块识别车牌颜色；
[0012]根据车牌号码和车牌颜色判断车辆类型为电动汽车或燃油汽车。
[0013]可选的，所述车辆检测模型的构建包括：
[0014]获取用于车辆检测的KITTI数据集，通过KITTI数据集训练YOLOv4网络生成车辆检测模型。
[0015]可选的，所述车牌检测模型的构建包括：
[0016]获取电动汽车充电站的历史车辆图片，并对历史车辆图片进行车牌的手动标注并对手动标注后的历史车牌图片进行图像校正；根据图像校正后历史车辆图片作为训练样本构建训练样本集；通过训练样本集训练WPOD
‑
NET模型生成车牌检测模型。
[0017]可选的，所述通过训练样本集训练WPOD
‑
NET模型包括：
[0018]在训练样本集中训练样本输入WPOD
‑
NET模型之前进行大小调整，所述调整的调整因子f
sc
为：
[0019][0020]式中，W
v
,H
v
为车辆边界框的宽度和高度，D
min
,D
max
为车辆边界框的尺寸范围阈值。
[0021]可选的，所述通过训练样本集训练WPOD
‑
NET模型包括：
[0022]将训练样本送入WPOD
‑
NET，前向过程得到了8通道的特征映射，包含了两个目标/非目标的概率和六个仿射变换参数；
[0023]设定一个围绕单元格中心的固定大小为(m,n)的虚构矩形框，如果该矩形框包含目标的概率高于给定的检测阈值，则使用部分回归参数来构建将虚构矩形框变换为车牌的仿射矩阵，通过透视变换将车牌校正成正面视图的矩形图像。
[0024]可选的，所述字符检测模型的构建包括：
[0025]获取用于字符检测的CCPD数据集，通过CCPD数据集训练OCR网络生成字符检测模型。
[0026]可选的，所述色彩检测模块将矩形图像进行颜色空间量化生成彩色区域和非彩色区域，所述彩色区域包括黄色、蓝色和绿色，所述非彩色区域包括黑色和白色。
[0027]第二方面，本专利技术提供了一种充电站中燃油汽车占位识别系统，所述装置包括：
[0028]图片获取模块，用于获取电动汽车充电站的实时车辆图像；
[0029]车辆识别模块，用于将车辆图像输入预构建的车辆检测模型识别车辆；
[0030]车牌识别模块，用于将车辆输入预构建的车牌检测模型识别车牌，并将车牌进行仿射变换生成正面视图的矩形图像；
[0031]号码识别模块，用于将矩形图像输入预构建的字符检测模型识别车牌号码；
[0032]颜色识别模块，用于将矩形图像输入预设的色彩检测模块识别车牌颜色；
[0033]类型识别模块，用于根据车牌号码和车牌颜色判断车辆类型为电动汽车或燃油汽车。
[0034]第三方面，本专利技术提供了一种充电站中燃油汽车占位识别装置，包括处理器及存储介质；
[0035]所述存储介质用于存储指令；
[0036]所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据上述方法的步骤。
[0037]第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
[0038]与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果：
[0039]本专利技术提供了一种充电站中燃油汽车占位识别方法、系统、装置及存储介质，使用三阶段对检测方法，将车辆检测、车牌检测、车牌识别三个步骤级联结合，提高了车牌识别在复杂场景中识别的鲁棒性。针对车牌识别任务车牌目标小、易旋转的特性，选取合适的检
测识别框架，提高模型运行速度及模型识别精度，优化车牌检测网络结构，提升检测性能。
附图说明
[0040]图1是本专利技术实施例一提供的一种充电站中燃油汽车占位识别方法的流程图。
具体实施方式
[0041]下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。
[0042]实施例一：
[0043]如图1所示，本专利技术提供了一种充电站中燃油汽车占位识别方法，包括以下步骤：
[0044]1、获取电动汽车充电站的实时车辆图像。
[0045]2、将车辆图像输入预构建的车辆检测模型识别车辆；
[0046]车辆检测模型的构建包括：
[0047]获取用于车辆检测的KITTI数据集，通过KITTI数据集训练YOLOv4网络生成车辆检测模型。
[0048]3、将车辆输入预构建的车牌检测模型识别车牌，并将车牌进行仿射变换生成正面视图的矩形图像；
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种充电站中燃油汽车占位识别方法，其特征在于，包括：获取电动汽车充电站的实时车辆图像；将车辆图像输入预构建的车辆检测模型识别车辆；将车辆输入预构建的车牌检测模型识别车牌，并将车牌进行仿射变换生成正面视图的矩形图像；将矩形图像输入预构建的字符检测模型识别车牌号码；将矩形图像输入预设的色彩检测模块识别车牌颜色；根据车牌号码和车牌颜色判断车辆类型为电动汽车或燃油汽车。2.根据权利要求1所述的一种充电站中燃油汽车占位识别方法，其特征在于，所述车辆检测模型的构建包括：获取用于车辆检测的KITTI数据集，通过KITTI数据集训练YOLOv4网络生成车辆检测模型。3.根据权利要求1所述的一种充电站中燃油汽车占位识别方法，其特征在于，所述车牌检测模型的构建包括：获取电动汽车充电站的历史车辆图片，并对历史车辆图片进行车牌的手动标注并对手动标注后的历史车牌图片进行图像校正；根据图像校正后历史车辆图片作为训练样本构建训练样本集；通过训练样本集训练WPOD
‑
NET模型生成车牌检测模型。4.根据权利要求3所述的一种充电站中燃油汽车占位识别方法，其特征在于，所述通过训练样本集训练WPOD
‑
NET模型包括：在训练样本集中训练样本输入WPOD
‑
NET模型之前进行大小调整，所述调整的调整因子f
sc
为：式中，W
υ
,H
υ
为车辆边界框的宽度和高度，D
min
,D
max
为车辆边界框的尺寸范围阈值。5.根据权利要求3所述的一种充电站中燃油汽车占位识别方法，其特征在于，所述通过训练样本集训练WPOD
‑
NET模型包括：将训练样本送入WPOD<...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐婷婷，池磊，高芸，薛斌，汪会财，王松，胡晓锐，胡文，龙羿，兰剑，刘婷婷，
申请(专利权)人：国网重庆市电力公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：
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