停车泊位异物侵占预警方法、装置、介质及巡检载具制造方法及图纸

本申请涉及停车泊位异物侵占预警方法、装置、介质及巡检载具，其方法包括采集来自停车泊位的泊位图像信息；对所述泊位图像信息进行预处理，得到第一泊位图像数据，其中，所述第一泊位图像数据包括停车泊位的位置信息和泊位有效图像；将所述第一泊位图像数据输入预训练的图像分割模型中，以对所述泊位有效图像中的侵占物进行分类，得到目标泊位的侵占类型，其中，所述侵占类型包括人为侵占、非人形异物侵占和类人形异物侵占；根据所述侵占类型和所述位置信息，匹配预设的人为侵占预警方案、非人形异物侵占预警方案或类人形异物侵占预警方案。本申请具有识别目标停车泊位中的侵占物以及侵占类型，代替人工识别，提高巡检效率的效果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
停车泊位异物侵占预警方法、装置、介质及巡检载具


[0001]本申请涉及智能交通领域，尤其是涉及一种停车泊位异物侵占预警方法、装置、介质及巡检载具。

技术介绍

[0002]随着机动车数量的与日俱增，各个城市也增设了不同类型的停车泊位，以满足机动车的停放需求，包括露天停车场、地下停车场、路内停车泊位等等。对于大型停车场或分散在不同街道的路内停车泊位，为了提高管理效率、降低管理成本和及时收缴费用，通常都会对停车泊位进行巡检，完成一次巡检的闭环时间通常会直接影响停车泊位的营收能力。
[0003]同时，停车泊位常常会出现被异物侵占的情况，尤其是较大的露天停车场或分散在不同街道的路内停车泊位，面临的环境更为复杂，如商贩违规摆摊、共享单车随意停放等，都可能会占用停车泊位，货车行驶时意外掉落的货物、行道树因恶劣天气掉落的大型树枝、相邻泊位的车辆停放不规范等也可能导致车辆在停车泊位停放时产生剐蹭。对于较大的露天停车场或分散在不同街道的路内停车泊位，完成一次巡检本身就要花费较长时间，如果巡检人员巡检经过每一个出现异物的停车泊位时，都要停下来处理侵占停车泊位异物或人工判断侵占停车泊异物的类型并上报异常，则完成巡检一次的闭环时间必然增加，继而大大降低巡检车人员对管辖区内的泊位的巡检效率，最终影响管理泊位辖区的营收能力，无形中给泊位管理方造成了亏损。并且在相关技术中，缺少自动识别停车泊位内异物的技术。

技术实现思路

[0004]本申请的目的是提供一种停车泊位异物侵占预警方法、装置、介质及巡检载具，以解决上述巡检停车泊位需要人工判断并上报侵占停车泊位的异物类型或停止巡检人工处理侵占停车泊位的异物的问题。
[0005]第一方面，本申请提供的停车泊位异物侵占预警方法采用如下的技术方案：采集来自停车泊位的泊位图像信息；对所述泊位图像信息进行预处理，得到第一泊位图像数据，其中，所述第一泊位图像数据包括停车泊位的位置信息和泊位有效图像；将所述第一泊位图像数据输入预训练的图像分割模型中，以对所述泊位有效图像中的侵占物进行分类，得到目标泊位的侵占类型，其中，所述侵占类型包括人为侵占、非人形异物侵占和类人形异物侵占；根据所述侵占类型和所述位置信息，匹配预设的人为侵占预警方案、非人形异物侵占预警方案或类人形异物侵占预警方案。
[0006]通过采用上述技术方案，采集到的泊位图像信息将在后续步骤中被进一步处理，以识别目标停车泊位中的侵占物，代替人工识别，泊位图像信息可由巡检载具上的图像采集设备得到，巡检人员只需要按照指定路线巡检停车泊位即可，或由无人载具自动巡检，提
高了巡检效率，又或是接收来泊位监控系统的泊位图像信息以在后续进行处理；预处理泊位图像信息得到泊位有效图像，能够提高泊位图像信息的精度、将泊位图像信息转化为合适的格式以及裁剪掉泊位图像信息中的无关区域，在后续步骤中加快分类速度、提高分类精度，提取停车泊位的位置信息能够准确定位目标停车泊位，以便识别到目标停车泊位被侵占后准确预警；预训练的图像分割模型能够识别泊位有效图像中是否存在侵占物以及侵占物的种类，继而得到精确的侵占物分类结果，非人形异物侵占通常必须由运维人员进行处理，才能避免其继续侵占停车泊位，如倾倒在停车泊位中的共享单车，人为侵占通常一段时间后会停止侵占或有车需要停靠时停止侵占，如站立、行走在停车泊位中的行人，类人形异物侵占通常也需要运维人员进行处理，才能避免其继续侵占停车泊位，但需要后续的类人形异物侵占预警方案中进一步与人为侵占进行区分；匹配不同的侵占物预警方案，能够及时预警，避免出现停车泊位被侵占导致车辆无法停靠或停靠时发生剐蹭等现象，继而避免车主损失、纠纷以及停车泊位运营损失。
[0007]可选的，所述非人形异物侵占预警方案为发送目标泊位的所述位置信息和侵占类型至停车泊位云服务器进行预警，以使停车泊位云服务器根据所述位置信息和侵占类型生成目标泊位对应的处理方案并发送至指定终端。
[0008]通过采用上述技术方案，将通常无法自主停止侵占停车泊位的非人形异物侵占交由运维人员处理，巡检人员/载具只需要按照巡检路线进行巡检即可，提高了巡检效率，停车泊位云服务器中可预设各种非人形异物侵占的处理方案，例如，共享单车侵占了停车泊位，通常只需要一个运维人员即可处理，也无需工具，再例如，货车掉落的货物、土石等物品侵占了停车泊位，可能一个运维人员无法处理，还需要携带相应的工具，而运维人员通过不同的处理方案，不仅能够及时赶到目标停车泊位，而且能够提前做好处理侵占物的准备工作，提高了运维效率。
[0009]可选的，所述人为侵占预警方案为将本轮巡检中目标泊位的侵占类型、位置信息和泊位有效图像与缓存列表中上一轮巡检中目标泊位的侵占类型、位置信息和泊位有效图像进行比较，以判断目标泊位中的人为侵占是否为类人形异物侵占，或缓存本轮巡检中目标泊位的侵占类型、位置信息和泊位有效图像至缓存列表，以使下一轮巡检中目标泊位的侵占类型、位置信息和泊位有效图像获得比较对象，比较指定次数后均为人为侵占，则停止比较并清除缓存信息，以及，提示人为侵占停止侵占；所述类人形异物侵占预警方案与所述非人形异物侵占预警方案相同。
[0010]通过采用上述技术方案，进一步对人为侵占和类人形异物侵占进行区分，对于侵占停车泊位的人来说，收到提示后，通常都会停止侵占，而类人形异物侵占则还是需要运维人员进行处理。
[0011]可选的，所述预训练的图像分割模型为预训练的Mask R
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CNN模型，所述对所述泊位有效图像中的侵占物进行分类的步骤包括：根据所述泊位有效图像，得到所述泊位有效图像对应的侵占物特征图；为所述侵占物特征图中的每一个目标点设定多个侵占物ROI感兴趣区域，得到第一候选侵占物ROI感兴趣区域；对多个所述第一候选侵占物ROI感兴趣区域进行二值分类和BB回归，得到第二候
选侵占物ROI感兴趣区域，其中，所述二值分类包括前景和背景；对所述第二候选侵占物ROI感兴趣区域进行ROI Align区域特征聚集操作，得到第三候选侵占物ROI感兴趣区域；对所述第三候选侵占物ROI感兴趣区域进行二分类、Bounding
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box边框回归和Mask生成，得到目标泊位对应的侵占物是否属于非人形异物侵占的分类结果。
[0012]通过采用上述技术方案，Mask R
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CNN模型不仅能够识别出第一泊位图像数据中的各个目标物，将车辆、停车泊位和侵占物等进行区分，还能对目标物进行高精度的语义分割，继而完成对侵占物的分类。
[0013]可选的，训练所述Mask R
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CNN模型的步骤包括：S201、采集来自停车泊位的泊位图像信息；S202、对所述泊位图像信息进行预处理和标记，得到第二泊位图像数据，根据所述第二泊位图像数据，其中，所述第二泊位图像数据包括停车泊位的位置信息、泊位有效图像和侵占类型；S203、对所述第二泊位图像数据进行数据增强和数据扩充，得到第三泊位图像数据；S204、将所述第三泊位图像数据划分为泊位图像训练集和泊位图像测试集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种停车泊位异物侵占预警方法，其特征在于，包括：采集来自停车泊位的泊位图像信息；对所述泊位图像信息进行预处理，得到第一泊位图像数据，其中，所述第一泊位图像数据包括停车泊位的位置信息和泊位有效图像；将所述第一泊位图像数据输入预训练的图像分割模型中，以对所述泊位有效图像中的侵占物进行分类，得到目标泊位的侵占类型，其中，所述侵占类型包括人为侵占、非人形异物侵占和类人形异物侵占；根据所述侵占类型和所述位置信息，匹配预设的人为侵占预警方案、非人形异物侵占预警方案或类人形异物侵占预警方案。2.根据权利要求1所述的一种停车泊位异物侵占预警方法，其特征在于：所述非人形异物侵占预警方案为发送目标泊位的所述位置信息和侵占类型至停车泊位云服务器进行预警，以使停车泊位云服务器根据所述位置信息和侵占类型生成目标泊位对应的处理方案并发送至指定终端。3.根据权利要求1所述的一种停车泊位异物侵占预警方法，其特征在于：所述人为侵占预警方案为将本轮巡检中目标泊位的侵占类型、位置信息和泊位有效图像与缓存列表中上一轮巡检中目标泊位的侵占类型、位置信息和泊位有效图像进行比较，以判断目标泊位中的人为侵占是否为类人形异物侵占，或缓存本轮巡检中目标泊位的侵占类型、位置信息和泊位有效图像至缓存列表，以使下一轮巡检中目标泊位的侵占类型、位置信息和泊位有效图像获得比较对象，比较指定次数后均为人为侵占，则停止比较并清除缓存信息，以及，提示人为侵占停止侵占；所述类人形异物侵占预警方案与所述非人形异物侵占预警方案相同。4.根据权利要求1所述的一种停车泊位异物侵占预警方法，其特征在于：所述预训练的图像分割模型为预训练的Mask R
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CNN模型，所述对所述泊位有效图像中的侵占物进行分类的步骤包括：根据所述泊位有效图像，得到所述泊位有效图像对应的侵占物特征图；为所述侵占物特征图中的每一个目标点设定多个侵占物ROI感兴趣区域，得到第一候选侵占物ROI感兴趣区域；对多个所述第一候选侵占物ROI感兴趣区域进行二值分类和BB回归，得到第二候选侵占物ROI感兴趣区域，其中，所述二值分类包括前景和背景；对所述第二候选侵占物ROI感兴趣区域进行ROI Align区域特征聚集操作，得到第三候选侵占物ROI感兴趣区域；对所述第三候选侵占物ROI感兴趣区域进行二分类、Bounding
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box边框回归和Mask生成，得到目标泊位对应的侵占物是否属于非人形异物侵占的分类结果。5.根据权利要求4所述的一种停车泊位异物侵占预警方法，其特征在于，训练所述Mask R
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CNN模型的步骤包括：S201、采集来自停车泊位的泊位图像信息；S202、对所述泊位图像信息进行预处理和标记，得到第二泊位图像数据，根据所述第二泊位图像数据，其中，所述第二泊位图像数据包括停车泊位的位置信息、泊位有效图像和侵占类型；
S203、对所述第二泊位图像数据进行数据增强和数据扩充，得到第三泊位图像数据；S204、将所述第三泊位图像数据划分为泊位图像训练集和泊位图像测试集；S205、将所述泊位图像训练集输入Mask R
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CNN模型中，迭代至指定次数后停止；S206、将所述泊位图像测试集输入迭代后的Mask R
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CNN模型中，根据测...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡中华，刘鸣，任路杨，
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：