【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及停车设施信息管理，具体为一种城市停车资源智能普查方法与系统。
技术介绍
1、随着城市发展和社会进步，汽车的保养量的急剧增大使得城区的泊车资源分布不合理的问题以及泊车资源紧张的问题日益突出，导致人口聚集的城区经常出现停车难以及乱停车的问题；
2、为解决这一问题，需要市政部门对停车设施进行进一步合理规划，在合理规划前，需要对城区内的停车资源进行全面普查，为后续的合理规划提供数据支撑；现有的泊位普查方法多依靠于人工调查，人力和时间投入成本较高，大数据背景下，基于车载、无人机航拍的大批量城市视频数据和深度学习算法为大范围的停车泊位调查提供了可能；为此，我们提供一种城市停车资源智能普查方法与系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供了一种城市停车资源智能普查方法与系统。
2、本专利技术所解决的技术问题为：如何对城区内大范围的停车资源进行全面快速智能普查；
3、本专利技术可以通过以下技术方案实现：一种城市停车资源智能普查方法，包括对路内公共泊位、路外公共泊位和建筑配件泊位进行普查；
4、对于路内公共泊位，基于视频智能识别收费牌或停车泊位并提取泊位信息，泊位信息包括泊位位置、泊位类型、泊位数量以及泊位收费方式；
5、对于路外公共泊位，首先通过停车场备案和道闸系统导入泊位信息，若无法导入，则基于视频智能识别收费牌或停车泊位，从而获取泊位信息；
6、对于建筑配建泊位，通过网络爬虫搜索网上批前公示信息，提取机
7、本专利技术的进一步技术改进在于：对于路内公共泊位，基于视频的泊位位置识别主要通过构建泊位位置图数据库训练图像分类识别算法，随后识别出具体的泊位位置，并根据泊位位置进一步确定泊位类型。
8、本专利技术的进一步技术改进在于：对于路内公共泊位和路外公共泊位，对泊位收费状态和收费方式进行识别的步骤包括：
9、逐帧提取泊位图像数据并利用目标检测算法构建泊位收费牌识别模型对泊位收费牌进行识别；
10、当未识别到收费牌时，则对应泊位为免费泊位；
11、当识别到收费牌且识别结果为“免费”时，则对应泊位为免费泊位；
12、当存在收费牌且识别结果为“收费”时，利用ocr文字识别算法进一步提取泊位收费标准。
13、本专利技术的进一步技术改进在于：当存在收费牌时，可直接利用ocr文字识别算法提取泊位数量；当无收费牌或收费牌上未标识泊位数量的，利用open cv中的canny边缘检测器对经过预处理的图像进行轮廓检测，识别停车位轮廓，进而识别停车泊位并统计泊位数量。
14、本专利技术的进一步技术改进在于：老旧小区的泊位数量可利用open cv中的canny边缘检测器对经过预处理的图像进行轮廓检测，识别停车位轮廓，进而识别停车泊位并统计泊位数量。
15、本专利技术的进一步技术改进在于：还包括对泊位信息的定期审核机制，通过定期的实地泊位调查、数据比对对泊位普查数据进行复查，定期审核形式包括静态数据纠错和动态数据比对。
16、本专利技术的进一步技术改进在于：静态数据纠错包括对泊位普查数据中的泊位位置、泊位类型和收费方式进行纠错，检查是否存在重复或矛盾的数据；
17、动态数据比对包括对泊位普查数据中的动态泊位数量数据进行纠错，通过比对同一位置的现有泊位普查数据和历史泊位普查数据，对比泊位占用情况和使用频率，检查泊位数据变动是否过大。
18、本专利技术的进一步技术改进在于：针对信息缺失的老旧小区可以由小区物业管理部门扫描二维码填写问卷调查的方式进行泊位信息获取。
19、一种系统，包括对无人机航拍和车载视频进行获取的通信单元、对图像数据进行存储的数据库以及对图像进行处理识别的处理器。
20、与现有技术相比，本专利技术具备以下有益效果：
21、(1)本专利技术通过对停车资源进行划分，并针对不同的停车泊位进行泊位信息的获取，基于航拍视频技术和车载视频技术，在城区的广大范围内对泊位位置、泊位类型、收费方式以及泊位数量进行普查，结合图像分类识别算法、目标检测算法、ocr文字识别算法以及边缘检测算法等方式，精确确定泊位信息中各参数的值，大大节省了人工成本，并提高了普查效率；
22、(2)本专利技术还通过建立定期审核机制对数据进行复查纠错，保证了数据的真实性和准确性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种城市停车资源智能普查方法，其特征在于，包括对路内公共泊位、路外公共泊位和建筑配件泊位进行普查；
2.根据权利要求1所述的一种城市停车资源智能普查方法，其特征在于，对于路内公共泊位，基于视频的泊位位置识别主要通过构建泊位位置图数据库训练图像分类识别算法，随后识别出具体的泊位位置，并根据泊位位置进一步确定泊位类型。
3.根据权利要求1所述的一种城市停车资源智能普查方法，其特征在于，对于路内公共泊位和路外公共泊位，对泊位收费状态和收费方式进行识别的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种城市停车资源智能普查方法，其特征在于，当存在收费牌时，可直接利用OCR文字识别算法提取泊位数量；当无收费牌或收费牌上未标识泊位数量的，利用open CV中的Canny边缘检测器对经过预处理的图像进行轮廓检测，识别停车位轮廓，进而识别停车泊位并统计泊位数量。
5.根据权利要求1所述的一种城市停车资源智能普查方法，其特征在于，所述老旧小区的泊位数量可利用open CV中的Canny边缘检测器对经过预处理的图像进行轮廓检测，识别停车位轮廓，进而识别停车泊
6.根据权利要求1所述的一种城市停车资源智能普查方法，其特征在于，还包括对泊位信息的定期审核机制，通过定期的实地泊位调查、数据比对对泊位普查数据进行复查，定期审核形式包括静态数据纠错和动态数据比对。
7.根据权利要求6所述的一种城市停车资源智能普查方法，其特征在于，所述静态数据纠错包括对泊位普查数据中的泊位位置、泊位类型和收费方式进行纠错，检查是否存在重复或矛盾的数据；
8.根据权利要求1所述的一种城市停车资源智能普查方法，其特征在于，针对信息缺失的老旧小区可以由小区物业管理部门扫描二维码填写问卷调查的方式进行泊位信息获取。
9.一种可执行权利要求1-8任一项所述方法的系统，其特征在于，包括对无人机航拍和车载视频进行获取的通信单元、对图像数据进行存储的数据库以及对图像进行处理识别的处理器。
...【技术特征摘要】
1.一种城市停车资源智能普查方法，其特征在于，包括对路内公共泊位、路外公共泊位和建筑配件泊位进行普查；
2.根据权利要求1所述的一种城市停车资源智能普查方法，其特征在于，对于路内公共泊位，基于视频的泊位位置识别主要通过构建泊位位置图数据库训练图像分类识别算法，随后识别出具体的泊位位置，并根据泊位位置进一步确定泊位类型。
3.根据权利要求1所述的一种城市停车资源智能普查方法，其特征在于，对于路内公共泊位和路外公共泊位，对泊位收费状态和收费方式进行识别的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种城市停车资源智能普查方法，其特征在于，当存在收费牌时，可直接利用ocr文字识别算法提取泊位数量；当无收费牌或收费牌上未标识泊位数量的，利用open cv中的canny边缘检测器对经过预处理的图像进行轮廓检测，识别停车位轮廓，进而识别停车泊位并统计泊位数量。
5.根据权利要求1所述的一种城市停车资源智能普查方法，其特征在于，所述老旧小区的...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪春，张卫华，吴丛，赵世，颜国顺，赵泽，乔文，
申请(专利权)人：合肥工业大学智能制造技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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