基于区块链的智慧城市海量汽车停放智能结算方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于区块链的智慧城市海量汽车停放智能结算方法和系统，涉及图像分析技术领域。该方法包括：当汽车进入停车场时，采集汽车的多角度图像；识别得到并对汽车的车牌号码进行验证，确定最终的汽车车牌号；确定汽车尺寸信息；当汽车离开停车场时，采集并对汽车前方图像和汽车后方图像中的车牌进行识别，并进行字符验证，以得到目标汽车车牌号；并将汽车的入场时间、离场时间、汽车车牌号和汽车尺寸信息上传至区块链；生成缴费信息，在对应的汽车账户中进行扣款。本发明专利技术结合多种模型，对汽车进行精准全面的检测识别，大大提高汽车停放结算精度；并利用区块链对汽车停放过程中核心信息进行上链存储，提升安全性和可靠性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
基于区块链的智慧城市海量汽车停放智能结算方法和系统


[0001]本专利技术涉及图像分析
，具体而言，涉及一种基于区块链的智慧城市海量汽车停放智能结算方法和系统。

技术介绍

[0002]随着智慧城市的建设，越来越多的城市建立了汽车停放系统，极大地满足了市民的停车需求。然而，汽车停放系统的结账环节往往需要人工来完成，显著地增加了人力资源消耗。尽管在部分城市的汽车停放系统中，已经采用了汽车停放自动结算方式，但仍然存在一定的结算误差，无法较为准确地进行汽车停放结算。
[0003]随着现代信息领域高质量模型的不断更新换代，可以为汽车停放的精准结算提供直接的支持。同时，区块链技术可以提升整个结算系统的安全性。因此，如何将现代信息技术和区块链技术进行深度结合，进而实现智慧城市海量汽车停放智能结算成为一个亟需解决的问题。

技术实现思路

[0004]为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本专利技术实施例提供一种基于区块链的智慧城市海量汽车停放智能结算方法和系统，将基于图像超分辨率重建的双车牌互验识别模型、基于多边缘检测算子的稀疏匹配后验模型、基于多去噪结果优选的显著性区域平均模型多种方法模型相结合，对汽车进行精准全面的检测识别，大大提高汽车停放结算精度；同时，利用区块链技术对汽车停放过程中核心信息进行上链存储，提升了汽车停放智能结算系统的安全性和可靠性。
[0005]本专利技术的实施例是这样实现的：
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种基于区块链的智慧城市海量汽车停放智能结算方法，包括以下步骤：
[0007]当某个汽车进入停车场时，通过停车场的摄像头从多个方向对汽车进行多角度拍照，以得到汽车的多角度图像；该汽车的多角度图像包括汽车前方图像、汽车后方图像、汽车左侧图像和汽车右侧图像；
[0008]利用基于图像超分辨率重建的双车牌互验识别模型，对汽车前方图像和汽车后方图像中的车牌进行识别，以得到汽车的车牌号码；
[0009]利用基于多边缘检测算子的稀疏匹配后验模型，对识别得到的车牌号码进行验证，生成并根据验证结果确定最终的汽车车牌号；
[0010]利用基于多去噪结果优选的显著性区域平均模型，对汽车的多角度图像的平均显著性区域进行检测，生成并根据汽车平均显著性区域确定汽车尺寸信息；
[0011]获取并将汽车的入场时间、汽车车牌号和汽车尺寸信息上传至区块链；
[0012]当汽车离开停车场时，通过停车场的摄像头采集并对汽车前方图像和汽车后方图像中的车牌进行识别，并进行字符验证，以得到目标汽车车牌号；
[0013]获取并将汽车的离场时间、汽车车牌号和汽车尺寸信息上传至区块链；
[0014]从区块链中提取并根据汽车的入场时间、离场时间、汽车尺寸信息以及预置的收费标准信息生成缴费信息，并根据汽车车牌号和缴费信息在汽车结算系统对应的汽车账户中进行扣款，完成停车结算。
[0015]为了解决现有技术中的问题，本方法利用基于图像超分辨率重建的双车牌互验识别模型，较为准确地对汽车车牌号码进行了识别；并在此基础上，利用基于多边缘检测算子的稀疏匹配后验模型，进一步地对汽车车牌号码识别结果进行验证，以得到更为精准的车牌号。同时，还利用基于多去噪结果优选的显著性区域平均模型，更加精准地对汽车平均显著性区域进行了检测，为汽车尺寸大小的精准判断提供了直接支持。并在此基础上，利用区块链技术，实现汽车停放过程中核心信息的上链存储，提升了汽车停放智能结算系统的安全性和可靠性。
[0016]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述利用基于图像超分辨率重建的双车牌互验识别模型，对汽车前方图像和汽车后方图像中的车牌进行识别，以得到汽车的车牌号码的方法包括以下步骤：
[0017]分别对汽车前方图像和汽车后方图像进行超分辨率重建，以得到汽车前方重建图像和汽车后方重建图像；
[0018]采用第一OCR识别模型对汽车前方重建图像中的车牌进行识别，以得到第一识别结果；
[0019]采用第二OCR识别模型对汽车前方重建图像中的车牌进行识别，以得到第二识别结果；
[0020]根据第一识别结果和第二识别结果确定汽车的车牌号码。
[0021]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述利用基于多边缘检测算子的稀疏匹配后验模型，对识别得到的车牌号码进行验证，生成并根据验证结果确定最终的汽车车牌号的方法包括以下步骤：
[0022]利用Sobel边缘检测算子对识别得到的车牌号码中的各个字符和预置对应的字符模板进行处理，分别对各个字符和对应的字符模板进行稀疏编码，并利用欧式距离计算各个字符与对应的字符模板之间的相似度，生成对应字符的第一相似度结果；
[0023]利用Prewitt边缘检测算子对识别得到的车牌号码中的各个字符和预置对应的字符模板进行处理，分别对各个字符和对应的字符模板进行稀疏编码，并利用欧式距离计算各个字符与对应的字符模板之间的相似度，生成对应字符的第二相似度结果；
[0024]利用Roberts边缘检测算子对识别得到的车牌号码中的各个字符和预置对应的字符模板进行处理，分别对各个字符和对应的字符模板进行稀疏编码，并利用欧式距离计算各个字符与对应的字符模板之间的相似度，生成对应字符的第三相似度结果；
[0025]根据各个字符的第一相似度结果、第二相似度结果和第三相似度结果生成各个字符的验证结果，并根据验证结果确定最终的汽车车牌号。
[0026]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述利用基于多去噪结果优选的显著性区域平均模型，对汽车的多角度图像的平均显著性区域进行检测的方法包括以下步骤：
[0027]利用多种图像去噪模型对汽车前方图像、汽车后方图像、汽车左侧图像和汽车右侧图像进行去噪处理，以得到多个汽车前方去噪图像、汽车后方去噪图像、汽车左侧去噪图
像和汽车右侧去噪图像；
[0028]分别计算并根据各个汽车前方去噪图像、汽车后方去噪图像、汽车左侧去噪图像和汽车右侧去噪图像的峰值信噪比确定最优汽车前方去噪图像、最优汽车后方去噪图像、最优汽车左侧去噪图像和最优汽车右侧去噪图像；
[0029]分别对最优汽车前方去噪图像、最优汽车后方去噪图像、最优汽车左侧去噪图像和最优汽车右侧去噪图像进行显著性检测，以得到汽车前方图像的显著性检测区域、汽车后方图像的显著性检测区域、汽车左侧图像的显著性检测区域和汽车右侧图像的显著性检测区域；
[0030]将汽车前方图像的显著性检测区域、汽车后方图像的显著性检测区域、汽车左侧图像的显著性检测区域和汽车右侧图像的显著性检测区域进行平均处理，以得到汽车平均显著性区域。
[0031]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述根据汽车平均显著性区域确定汽车尺寸信息的方法包括以下步骤：
[0032]若汽车平均显著性区域大于预置的区域阈值，则认定该汽车为大型尺寸汽车；反之，则该汽车为小型尺寸汽车。
[0033]第二方面，本专利技术实施例提供一种基于区块链本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链的智慧城市海量汽车停放智能结算方法，其特征在于，包括以下步骤：当某个汽车进入停车场时，通过停车场的摄像头从多个方向对汽车进行多角度拍照，以得到汽车的多角度图像；该汽车的多角度图像包括汽车前方图像、汽车后方图像、汽车左侧图像和汽车右侧图像；利用基于图像超分辨率重建的双车牌互验识别模型，对汽车前方图像和汽车后方图像中的车牌进行识别，以得到汽车的车牌号码；利用基于多边缘检测算子的稀疏匹配后验模型，对识别得到的车牌号码进行验证，生成并根据验证结果确定最终的汽车车牌号；利用基于多去噪结果优选的显著性区域平均模型，对汽车的多角度图像的平均显著性区域进行检测，生成并根据汽车平均显著性区域确定汽车尺寸信息；获取并将汽车的入场时间、汽车车牌号和汽车尺寸信息上传至区块链；当汽车离开停车场时，通过停车场的摄像头采集并对汽车前方图像和汽车后方图像中的车牌进行识别，并进行字符验证，以得到目标汽车车牌号；获取并将汽车的离场时间、汽车车牌号和汽车尺寸信息上传至区块链；从区块链中提取并根据汽车的入场时间、离场时间、汽车尺寸信息以及预置的收费标准信息生成缴费信息，并根据汽车车牌号和缴费信息在汽车结算系统对应的汽车账户中进行扣款，完成停车结算。2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的智慧城市海量汽车停放智能结算方法，其特征在于，所述利用基于图像超分辨率重建的双车牌互验识别模型，对汽车前方图像和汽车后方图像中的车牌进行识别，以得到汽车的车牌号码的方法包括以下步骤：分别对汽车前方图像和汽车后方图像进行超分辨率重建，以得到汽车前方重建图像和汽车后方重建图像；采用第一OCR识别模型对汽车前方重建图像中的车牌进行识别，以得到第一识别结果；采用第二OCR识别模型对汽车前方重建图像中的车牌进行识别，以得到第二识别结果；根据第一识别结果和第二识别结果确定汽车的车牌号码。3.根据权利要求1所述的一种基于区块链的智慧城市海量汽车停放智能结算方法，其特征在于，所述利用基于多边缘检测算子的稀疏匹配后验模型，对识别得到的车牌号码进行验证，生成并根据验证结果确定最终的汽车车牌号的方法包括以下步骤：利用Sobel边缘检测算子对识别得到的车牌号码中的各个字符和预置对应的字符模板进行处理，分别对各个字符和对应的字符模板进行稀疏编码，并利用欧式距离计算各个字符与对应的字符模板之间的相似度，生成对应字符的第一相似度结果；利用Prewitt边缘检测算子对识别得到的车牌号码中的各个字符和预置对应的字符模板进行处理，分别对各个字符和对应的字符模板进行稀疏编码，并利用欧式距离计算各个字符与对应的字符模板之间的相似度，生成对应字符的第二相似度结果；利用Roberts边缘检测算子对识别得到的车牌号码中的各个字符和预置对应的字符模板进行处理，分别对各个字符和对应的字符模板进行稀疏编码，并利用欧式距离计算各个字符与对应的字符模板之间的相似度，生成对应字符的第三相似度结果；根据各个字符的第一相似度结果、第二相似度结果和第三相似度结果生成各个字符的
验证结果，并根据验证结果确定最终的汽车车牌号。4.根据权利要求1所述的一种基于区块链的智慧城市海量汽车停放智能结算方法，其特征在于，所述利用基于多去噪结果优选的显著性区域平均模型，对汽车的多角度图像的平均显...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴昊，王慎玲，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：