一种车牌与车位检测方法、装置、巡检车及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例涉及巡检车领域，公开了一种车牌与车位检测方法、装置、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及激光点云采集，获得停车位图像及停车位点云，且停车位图像包括车牌号图像；将车牌号图像投影到停车位点云上，获得车牌号图像在停车位点云坐标系下的第一坐标信息；将第一坐标信息转换到地理坐标系，获得第二坐标信息；如果车牌号图像对应的车牌号、第二坐标信息均位于停车位点云对应的停车位坐标内，则将车牌号图像对应的车牌号、第二坐标信息均和停车位坐标关联，获得具备停车位坐标的车牌号。本申请无需对停车场改造，改装巡检车即可投入使用，巡检效率高，且车牌号识别精度高。且车牌号识别精度高。且车牌号识别精度高。

【技术实现步骤摘要】
一种车牌与车位检测方法、装置、巡检车及存储介质


[0001]本申请实施例涉及巡检车
，尤其涉及一种车牌与车位检测方法、装置、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。或者是在收费路段侧安装固定位置相机、灯杆、边缘计算单元等硬件，但是每一套硬件服务的范围仅限摄像头能够覆盖的有限范围，视角有限，不能移动，不便于城市大规模部署，成本高，且维护困难。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的是提供一种车牌与车位检测方法、巡检车及存储介质，低成本化巡检停车位，无需改造现有的停车位，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车牌与车位检测方法，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及激光点云采集，获得停车位图像及停车位点云，且停车位图像包括车牌号图像；
[0008]将所述车牌号图像投影到所述停车位点云上，获得所述车牌号图像在所述停车位点云坐标系下的第一坐标信息；
[0009]将所述第一坐标信息转换到地理坐标系，获得第二坐标信息；
[0010]如果所述车牌号图像对应的车牌号、第二坐标信息均位于所述停车位点云对应的停车位坐标内，则将所述车牌号图像对应的车牌号、第二坐标信息均和所述停车位坐标关联，获得具备所述停车位坐标的车牌号。
[0011]在一些实施例中，对停车场上停有车辆的停车位进行图像采集及激光点云采集，获得停车位图像及停车位点云，且停车位图像包括车牌号图像，包括：
[0012]基于同一个时间节点，利用图像采集模块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，同时，利用激光雷达对所述停车位进行激光点云采集，获得停车位点云，且停车位图像包括车牌号图像。
[0013]在一些实施例中，，在所述对停车场上停有车辆的停车位进行图像采集及激光点云采集，获得停车位图像及停车位点云之前，所述方法包括：
[0014]对所述激光雷达和所述图像采集模块进行参数标定。
[0015]在一些实施例中，所述车牌号图像包括车牌图像框，所述将所述车牌号图像投影到所述停车位点云上，获得所述车牌号图像在所述停车位点云坐标系下的第一坐标信息，所述方法还包括：
[0016]利用卷积神经网络，在所述停车位图像中识别车牌图像框；
[0017]将所述车牌图像框投影到停车位点云上，获得所述车牌图像框在所述停车位点云坐标系下的第一坐标信息。
[0018]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0019]测量所述停车位点云在所述地理坐标系下的停车位坐标；
[0020]判断所述第二坐标信息和所述车牌号图像对应的车牌号是否位于所述停车位坐标的坐标范围内。
[0021]在一些实施例中，所述测量所述停车位点云在所述地理坐标系下的停车位坐标，包括：
[0022]利用组合导航获取所述巡检车在地理坐标系下的第三坐标信息；
[0023]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第四坐标信息；
[0024]基于所述第三坐标信息和所述第四坐标信息，获得所述停车位点云在地理坐标系下的坐标信息作为所述停车位坐标。
[0025]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0026]将具备所述停车位坐标的车牌号发送到云端服务器。
[0027]第二方面，本申请还提供一种车牌与车位检测装置，应用于巡检车，所述装置包括：
[0028]采集模块，用于对停车场上停有车辆的停车位进行图像采集及激光点云采集，获得停车位图像及停车位点云，且停车位图像包括车牌号图像；
[0029]投影模块，用于将所述车牌号图像投影到所述停车位点云上，获得所述车牌号图像在所述停车位点云坐标系下的第一坐标信息；
[0030]转换模块，用于将所述第一坐标信息转换到地理坐标系，获得第二坐标信息；
[0031]关联模块，用于如果所述车牌号图像对应的车牌号、第二坐标信息均位于所述停车位点云对应的停车位坐标内，则将所述车牌号图像对应的车牌号、第二坐标信息均和所述停车位坐标关联，获得具备所述停车位坐标的车牌号。
[0032]第三方面，本申请还提供一种巡检车，所述巡检车包括：
[0033]至少一个处理器，以及
[0034]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车牌与车位检测方法的步骤。
[0035]第四方面，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车牌与车位检测方法的步骤。
[0036]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车牌与车位检测方法、装置、巡检车及存储介质，巡检车对停车场上停有车辆的停车位进行图像采集及激光点云采集，获得停车位图像及停车位点云，能够保持融合数据的一致性；且停车位
图像包括车牌号图像，初步获得停车位上的车辆车牌号；将所述车牌号图像投影到所述停车位点云上，获得所述车牌号图像在所述停车位点云坐标系下的第一坐标信息，从而确定车牌号在停车位点云坐标系下的位置，实现数据融合；将所述第一坐标信息转换到地理坐标系，获得第二坐标信息，从而精确获得车牌号的实际具体位置；如果所述车牌号图像对应的车牌号、第二坐标信息均位于所述停车位点云对应的停车位坐标内，则说明该车牌号对应的车辆停放在该停车位内，将所述车牌号图像对应的车牌号、第二坐标信息均和所述停车位坐标关联，获得具备所述停车位坐标的车牌号，实现车牌号与具体停车位的关联，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
[0037]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。
[0038]图1是本申请巡检车的第一结构示意图；
[0039]图2是本申请巡检车的第二结构示意图；
[0040]图3是本申请车牌与车位检测方法的一个实施例的流程示意图；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车牌与车位检测方法，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及激光点云采集，获得停车位图像及停车位点云，且停车位图像包括车牌号图像；将所述车牌号图像投影到所述停车位点云上，获得所述车牌号图像在所述停车位点云坐标系下的第一坐标信息；将所述第一坐标信息转换到地理坐标系，获得第二坐标信息；如果所述车牌号图像对应的车牌号、第二坐标信息均位于所述停车位点云对应的停车位坐标内，则将所述车牌号图像对应的车牌号、第二坐标信息均和所述停车位坐标关联，获得具备所述停车位坐标的车牌号。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及激光点云采集，获得停车位图像及停车位点云，且停车位图像包括车牌号图像，包括：基于同一个时间节点，利用图像采集模块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，同时，利用激光雷达对所述停车位进行激光点云采集，获得停车位点云，且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，在所述对停车场上停有车辆的停车位进行图像采集及激光点云采集，获得停车位图像及停车位点云之前，所述方法包括：对所述激光雷达和所述图像采集模块进行参数标定。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车牌号图像包括车牌图像框，所述将所述车牌号图像投影到所述停车位点云上，获得所述车牌号图像在所述停车位点云坐标系下的第一坐标信息，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图像框；将所述车牌图像框投影到停车位点云上，获得所述车牌图像框在所述停车位点云坐标系下的第一坐标信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：测量所述停车位点云在所述地理坐标系下的停车位坐标；判断所述第二坐标信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：常宇飞，姚为林，
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：