一种停车场车牌获取方法、巡检车及存储介质技术

本申请实施例涉及巡检车领域，公开了一种停车场车牌获取方法、巡检车及存储介质。所述方法包括：对停车场上停有车辆的停车位进行图像采集，获得停车位图像，且停车位图像包括车牌号图像；计算所述车牌号图像在所述停车位图像中的第一坐标信息；获取所述巡检车在地理坐标系下的第二坐标信息和所述停车位图像对应的当前停车位在地理坐标系下的第三坐标信息；利用所述第二坐标信息，将所述第一坐标信息转换到所述地理坐标系下，获得第四坐标信息；将所述第三坐标信息、第四坐标信息及所述车牌号图像对应的车牌号关联，获得具备所述第三坐标信息的车牌号码。本申请无需在停车场的每个停车位上单独加装地磁传感器，改装巡检车即可投入使用，且巡检效率高。且巡检效率高。且巡检效率高。

【技术实现步骤摘要】
一种停车场车牌获取方法、巡检车及存储介质


[0001]本申请实施例涉及巡检车
，尤其涉及一种停车场车牌获取方法、巡检车及存储介质。

技术介绍

[0002]在盈利性的路边泊车场景中，存在停车者未按要求登记、缴费的情况，给运营企业带来经济损失问题。
[0003]本申请专利技术人在实现本申请实施例的过程中，发现：如果采用人工登记的方式，半个小时对数百个停车位进行点数及登记，需要大量的人工，效率低下。如果采用自动化停车位检测方式，需要在停车位加装地磁传感器，但是会破坏路面，投入高、建设周期长。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的是提供一种停车场车牌获取方法、巡检车及存储介质，无需在停车场的每个停车位上单独加装地磁传感器，改装巡检车即可投入使用，且巡检效率高。
[0005]为解决上述技术问题，本申请实施例采用以下技术方案：
[0006]第一方面，本申请实施例中提供给了一种停车场车牌获取方法，应用于巡检车，所述方法包括：
[0007]对停车场上停有车辆的停车位进行图像采集，获得停车位图像，且停车位图像包括车牌号图像；
[0008]计算所述车牌号图像在所述停车位图像中的第一坐标信息；
[0009]获取所述巡检车在地理坐标系下的第二坐标信息和所述停车位图像对应的当前停车位在地理坐标系下的第三坐标信息；
[0010]利用所述第二坐标信息，将所述第一坐标信息转换到所述地理坐标系下，获得第四坐标信息；
[0011]将所述第三坐标信息、第四坐标信息及所述车牌号图像对应的车牌号关联，获得具备所述第三坐标信息的车牌号码。
[0012]在一些实施例中，所述对停车场上停有车辆的停车位进行图像采集，获得停车位图像，且停车位图像包括车牌号图像，包括：
[0013]获取所述停车场的停车位类别；
[0014]根据所述停车位类别，启动对应的图像采集模块；
[0015]通过所述图像采集模块，采集停车位图像，所述停车位图像包括车牌号图像。
[0016]在一些实施例中，所述根据所述停车位类别，启动对应的图像采集模块，包括：
[0017]如果所述停车位类别为一字型停车位，则启动巡检车的侧面两端的图像采集模块；
[0018]如果所述停车位类别为非字型停车位，则启动所述巡检车的侧面中部的图像采集模块。
[0019]在一些实施例中，在所述采集停车位图像之后，所述方法还包括：
[0020]利用卷积神经网络，在所述停车位图像中识别车牌号图像。
[0021]在一些实施例中，所述计算所述车牌号图像在所述停车位图像中的第一坐标信息，包括：
[0022]以所述巡检车为原点，构建第一坐标系；
[0023]在所述第一坐标系下，计算所述车牌号图像在所述停车位图像中的第一坐标信息。
[0024]在一些实施例中，所述巡检车上设有激光雷达和组合导航，所述获取所述巡检车在地理坐标系下的第二坐标信息和所述停车位图像对应的当前停车位在地理坐标系下的第三坐标信息，包括：
[0025]利用所述组合导航获取所述巡检车在地理坐标系下的第二坐标信息及所述激光雷达在所述地理坐标系下的地理坐标；
[0026]利用所述激光雷达获取当前环境的点云数据，所述点云数据包括停车位点云，且所述停车位点云与所述停车位图像对应；
[0027]以所述激光雷达的地理坐标为原点，测量所述停车位点云对应的停车位坐标；
[0028]基于所述第二坐标信息和所述停车位坐标，获得所述停车位图像对应的当前停车位在地理坐标系下的第三坐标信息。
[0029]在一些实施例中，所述利用所述第二坐标信息，将所述第一坐标信息转换到所述地理坐标系下，获得第四坐标信息，包括：
[0030]利用所述第二坐标信息，将所述第一坐标信息从所述第一坐标系下，转换到所述地理坐标系下，获得第四坐标信息。
[0031]在一些实施例中，在所述获得具备所述第三坐标信息的车牌号码之后，所述方法还包括：
[0032]将具备所述第三坐标信息的车牌号码发送到云端服务器。
[0033]第二方面，本申请还提供一种巡检车，所述巡检车包括：
[0034]至少一个处理器，以及
[0035]存储器，所述存储器与所述处理器通信连接，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以实现如上第一方面所述的停车场车牌获取方法的步骤。
[0036]第三方面，本申请还提供一种非易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被巡检车执行时，以实现如上第一方面所述的停车场车牌获取方法的步骤。
[0037]本申请实施例的有益效果：区别于现有技术的情况，本申请实施例提供的停车场车牌获取方法、巡检车及存储介质，巡检车在停车场巡检的时候，对停车场上停有车辆的停车位进行图像采集，获得停车位图像，且停车位图像包括车牌号图像，从而初步获得停车位上的车辆车牌号。计算车牌号图像在停车位图像中的第一坐标信息，能够预估车牌号图像在停车位图像中的相对位置；由于巡检车处于行驶状态，巡检车的地理位置会不断发生变化，获取所述巡检车在地理坐标系下的第二坐标信息和所述停车位图像对应的当前停车位在地理坐标系下的第三坐标信息，从而获取到巡检车拍到车牌号时的位置以及该停车位的
位置；利用所述第二坐标信息，将所述第一坐标信息转换到所述地理坐标系下，获得第四坐标信息，从而获得车牌号图像的实际地理位置，将所述第三坐标信息、第四坐标信息及所述车牌号图像对应的车牌号关联，获得具备所述第三坐标信息的车牌号码，实现车牌号与具体的停车位的关联，从而完成对停车位的巡检，以便于对停车场的停车管理。并且，该巡检车只需要增加图像采集模块以便于对停车位进行图像采集，以及计算停车位的具体位置的相关硬件，无需在每个停车位上单独加装地磁传感器，改装巡检车即可投入使用，且巡检效率高。
附图说明
[0038]一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
[0039]图1是本申请巡检车的第一结构示意图；
[0040]图2是本申请巡检车的第二结构示意图；
[0041]图3是本申请停车场车牌获取方法的一个实施例的流程示意图；
[0042]图4是本申请的巡检车在巡检一字型停车位的示意图；
[0043]图5是本申请的巡检车在巡检非字型停车位的示意图；
[0044]图6是本申请停车场车牌获取装置的一个实施例的结构示意图；
[0045]图7是本申请巡检车的一个实施例中控制器的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0046]下面结合具体实施例对本申请进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本申请，但不以任何形式限本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种停车场车牌获取方法，其特征在于，应用于巡检车，所述方法包括：对停车场上停有车辆的停车位进行图像采集，获得停车位图像，且停车位图像包括车牌号图像；计算所述车牌号图像在所述停车位图像中的第一坐标信息；获取所述巡检车在地理坐标系下的第二坐标信息和所述停车位图像对应的当前停车位在地理坐标系下的第三坐标信息；利用所述第二坐标信息，将所述第一坐标信息转换到所述地理坐标系下，获得第四坐标信息；将所述第三坐标信息、第四坐标信息及所述车牌号图像对应的车牌号关联，获得具备所述第三坐标信息的车牌号码。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对停车场上停有车辆的停车位进行图像采集，获得停车位图像，且停车位图像包括车牌号图像，包括：获取所述停车场的停车位类别；根据所述停车位类别，启动对应的图像采集模块；通过所述图像采集模块，采集停车位图像，所述停车位图像包括车牌号图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述停车位类别，启动对应的图像采集模块，包括：如果所述停车位类别为一字型停车位，则启动巡检车的侧面两端的图像采集模块；如果所述停车位类别为非字型停车位，则启动所述巡检车的侧面中部的图像采集模块。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述采集停车位图像之后，所述方法还包括：利用卷积神经网络，在所述停车位图像中识别车牌号图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述车牌号图像在所述停车位图像中的第一坐标信息，包括：以所述巡检车为原点，构建第一坐标系；在所述第一坐标系下，计算所述车牌号图像在所述停车位图像中的第一坐标信息。6.根据权利要求5所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：常宇飞，
申请(专利权)人：深圳市惠尔智能有限公司，
类型：发明
国别省市：