异常停车行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种异常停车行为检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取车辆出入口的视频画面；根据移动对象的面积特征与目标部位特征，检测所述视频画面是否包括车辆；在所述视频画面包括车辆时，根据所述车辆出入口的道闸信息与所述视频画面的车辆轨迹信息中的至少一种信息，对异常停车行为进行检测；在所述视频画面不包括车辆时，根据是否识别出所述移动对象的车牌信息，对异常停车行为进行检测。采用本方法能够更为准确地车辆识别结果，并根据视频画面是否包括车辆形成不同异常停车行为的检测数据，采用不同检测数据对异常停车行为进行检测，较为准确地检测出手举假牌等的具体异常停车行为。准确地检测出手举假牌等的具体异常停车行为。准确地检测出手举假牌等的具体异常停车行为。

【技术实现步骤摘要】
异常停车行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及图像识别
，特别是涉及一种异常停车行为检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]停车场收费设备越来越多的普及，某些车主存在异常停车行为，这些异常停车行为主要是车主为了逃费而想出的方法，其目的都是为了让道闸抬起，逃缴停车费。
[0003]目前，异常停车行为主要是基于车辆的车牌进行识别，然而，有少数车主用人工举假牌或套假牌的方式来实现异常停车行为，因此，车牌识别等方式准确度的较低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高准确度的异常停车行为检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种异常停车行为检测方法。所述方法包括：
[0006]获取车辆出入口的视频画面；
[0007]根据移动对象的面积特征与目标部位特征，检测所述视频画面是否包括车辆；
[0008]在所述视频画面包括车辆时，根据所述车辆出入口的道闸信息与所述视频画面的车辆轨迹信息中的至少一种信息，对异常停车行为进行检测；
[0009]在所述视频画面不包括车辆时，根据是否识别出所述移动对象的车牌信息，对异常停车行为进行检测。
[0010]在其中一个实施例中，所述根据移动对象的面积特征与目标部位特征，检测所述视频画面是否包括车辆，包括：
[0011]根据所述移动对象在所述视频画面的面积是否满足面积检测条件，得到面积检测结果；
[0012]当所述目标部位特征包括所述目标部位的颜色分布信息时，基于所述目标部位的颜色分布信息生成颜色检测结果；
[0013]当所述目标部位特征包括所述目标部位的部件结构特征时，对所述部件结构特征进行识别，得到部件检测结果；
[0014]按照所述面积检测结果，以及所述颜色检测结果及所述部件检测结果中的至少一种目标部位特征的检测结果，检测所述视频画面是否包括车辆。
[0015]在其中一个实施例中，所述对所述部件的结构进行识别，包括：
[0016]按照所述目标部位对应的多种预设部件形状，对所述目标部位安装的部件进行识别；
[0017]其中，所述多种预设部件形状，包括预设进气栅形状和预设车灯形状中的至少一种形状。
[0018]在其中一个实施例中，所述根据所述车辆出入口的道闸信息与所述视频画面的车
辆轨迹信息中的至少一种信息，对异常停车行为进行检测，包括：
[0019]当预设轨迹信息与所述视频画面的车辆轨迹信息在形成过程的差异是否超过对应的阈值时，存在异常停车行为；和/或，
[0020]当所述车辆轨迹信息在所述视频画面的时长超过所述预设时长时，存在异常停车行为。
[0021]在其中一个实施例中，所述根据所述车辆出入口的道闸信息与所述视频画面的车辆轨迹信息中的至少一种信息，对异常停车行为进行检测，包括：
[0022]根据所述车辆出入口的道闸接收到的信号生成所述道闸信息；
[0023]根据所述道闸信息确定所述车辆出入口的道闸状态；所述道闸状态用于表征所述车辆出入口的道闸是否放行车辆；
[0024]根据预设轨迹信息与所述视频画面的车辆轨迹信息在形成过程的差异超过对应的阈值，生成轨迹信息状态；
[0025]根据所述道闸状态和所述轨迹信息状态，判断所述视频画面是否存在异常停车行为。
[0026]在其中一个实施例中，所述根据所述车辆出入口的道闸信息与所述视频画面的车辆轨迹信息中的至少一种信息，对异常停车行为进行检测，包括：
[0027]当识别出所述视频画面的车牌信息，且根据所述车牌信息和所述视频画面的车辆缴费状态确定所述车牌信息对应的车辆未缴费时，根据所述车辆出入口的道闸信息与所述视频画面的车辆轨迹信息中的至少一种信息，对异常停车行为进行检测。
[0028]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0029]当存在异常停车行为时，采集所述车辆出入口的取证画面；
[0030]其中，所述取证画面的范围大于所述视频画面的范围。
[0031]第二方面，本申请还提供了一种异常停车行为检测装置。所述装置包括：
[0032]识别画面采集模块，用于获取车辆出入口的视频画面；
[0033]车辆检测模块，用于根据移动对象的面积特征与目标部位特征，检测所述视频画面是否包括车辆；
[0034]第一异常停车行为检测模块，用于在所述视频画面包括车辆时，根据所述车辆出入口的道闸信息与所述视频画面的车辆轨迹信息中的至少一种信息，对异常停车行为进行检测；
[0035]第二异常停车行为检测模块，用于在所述视频画面不包括车辆时，根据所述道闸信息对异常停车行为进行检测。
[0036]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意实施例中异常停车行为检测的步骤。
[0037]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意实施例中异常停车行为检测的步骤。
[0038]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任意实施例中异常停车行为检测的步骤。
[0039]上述异常停车行为检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，根据移动对象的面积特征与目标部位特征，检测所述视频画面是否包括车辆，以获得更为准确地车辆识别结果，并根据视频画面是否包括车辆形成不同异常停车行为的检测数据，采用不同检测数据对异常停车行为进行检测；在所述视频画面包括车辆时，根据所述车辆出入口的道闸信息与所述视频画面的车辆轨迹信息中的至少一种信息，对异常停车行为进行检测，能够较为准确地检测出车辆的具体异常停车行为；在所述视频画面不包括车辆时，根据是否识别出所述移动对象的车牌信息，对异常停车行为进行检测，能够准确地识别出手举假牌的停车行为代表的具体异常停车行为。
附图说明
[0040]图1为一个实施例中异常停车行为检测方法的应用环境图；
[0041]图2为一个实施例中异常停车行为检测方法的流程示意图；
[0042]图3为一个实施例中目标部位的图像特征示意图；
[0043]图4为一个实施例中预设轨迹信息的形成过程示意图；
[0044]图5为一个实施例中异常停车行为检测方法的应用环境图；
[0045]图6为一个实施例中车辆的目标部位检测的流程示意图；
[0046]图7为一个实施例中异常停车行为检测方法的流程示意图；
[0047]图8为一个实施例中异常停车行为检测装置的结构框图；
[0048]图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常停车行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆出入口的视频画面；根据移动对象的面积特征与目标部位特征，检测所述视频画面是否包括车辆；在所述视频画面包括车辆时，根据所述车辆出入口的道闸信息与所述视频画面的车辆轨迹信息中的至少一种信息，对异常停车行为进行检测；在所述视频画面不包括车辆时，根据是否识别出所述移动对象的车牌信息，对异常停车行为进行检测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据移动对象的面积特征与目标部位特征，检测所述视频画面是否包括车辆，包括：根据所述移动对象在所述视频画面的面积是否满足面积检测条件，得到面积检测结果；当所述目标部位特征包括所述目标部位的颜色分布信息时，基于所述目标部位的颜色分布信息生成颜色检测结果；当所述目标部位特征包括所述目标部位的部件结构特征时，对所述部件结构特征进行识别，得到部件检测结果；按照所述面积检测结果，以及所述颜色检测结果及所述部件检测结果中的至少一种目标部位特征的检测结果，检测所述视频画面是否包括车辆。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述部件的结构进行识别，包括：按照所述目标部位对应的多种预设部件形状，对所述目标部位安装的部件进行识别；其中，所述多种预设部件形状，包括预设进气栅形状和预设车灯形状中的至少一种形状。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆出入口的道闸信息与所述视频画面的车辆轨迹信息中的至少一种信息，对异常停车行为进行检测，包括：当预设轨迹信息与所述视频画面的车辆轨迹信息在形成过程的差异超过对应的阈值时，存在异常停车行为；和/或，当所述车辆轨迹信息在所述视频画面的时长超过所述预设时长时，存在异常停车行为。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆出入口的道闸信息与所述视频画面的车辆轨迹信息中的至少一种信息，对异常停车行为进行检测，包括：根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡中华，刘鸣，刘俊，
申请(专利权)人：深圳信路通智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：