【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理，具体涉及一种路侧车辆巡检图像处理方法、系统及程序产品。
技术介绍
1、路侧停车位是利用城市道路，包括机动车车道、非机动车车道、人行道等可容停车空间，专门为机动车停放所设置的停车位置。车辆停放在路侧停车位后，一般会有专门的管理人员进行路侧车位停放车辆的巡检统计，以便相应管理系统进行后续的停车收费计算及停车位、车辆大数据分析等。而当前在对路侧车位停放车辆进行巡检时，通常是由管理人员来人工抄录或输入车辆信息并拍照取证的，效率较低且容易出现错漏。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种路侧车辆巡检图像处理方法、系统及程序产品，用以解决现有技术中存在的上述问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、第一方面，提供一种路侧车辆巡检图像处理方法，包括：
4、获取图像采集终端在道路停车位巡检过程中所采集的目标停车位的车位停车巡检图像，并获取定位终端所采集的目标停车位的定位信息，所述车位停车巡检图像中包含目标停车位所停车辆的车牌；
5、对车位停车巡检图像进行灰度化处理，得到对应的车位停车巡检灰度图像，并对车位停车巡检灰度图像进行图像滤波处理，得到灰度滤波图像；
6、对灰度滤波图像进行二值化处理，得到对应的初始二值图像，并对初始二值图像进行形态学滤波处理，得到对应的增强二值图像；
7、对增强二值图像进行边缘检测，确定增强二值图像中的若干边缘闭合区域，并确定各边缘闭合区域的图像坐标信
8、将车位停车巡检图像从rgb色彩空间转换到hsi色彩空间，确定车位停车巡检图像各像素点在hsi色彩空间的色调、饱和度和亮度，并将色调和/或饱和度和/或亮度满足设定色域条件的像素点作为目标像素点；
9、根据各边缘闭合区域的图像坐标信息确定各边缘闭合区域的形态特征参数，并根据各边缘闭合区域的图像坐标信息确定各边缘闭合区域在车位停车巡检图像上的映射区域；
10、将形态特征参数满足设定形态参数条件，且对应映射区域内目标像素点数量占比达到设定比例条件的边缘闭合区域作为车牌区域；
11、根据车牌区域的图像坐标信息从增强二值图像中提取车牌二值图像，并对车牌二值图像进行倾斜校正处理，得到对应的车牌校正二值图像；
12、对车牌校正二值图像进行字符分割及字符识别处理，得到对应的车牌号信息；
13、在车位停车巡检图像上标记时间戳水印，得到停车取证图像，并将停车取证图像与车牌号信息和定位信息关联后上传至云服务器。
14、在一个可能的设计中，所述对车位停车巡检图像进行灰度化处理，得到对应的车位停车巡检灰度图像，并对车位停车巡检灰度图像进行图像滤波处理，得到灰度滤波图像，包括：
15、将车位停车巡检图像中各像素点的rgb三颜色通道亮度值代入预置的灰度化算式中进行计算，得到各像素点的灰度值，所述灰度化算式为h＝q1r+q2g+q3b，其中，h为灰度值，r、g和b分别为rgb三颜色通道亮度值，q1、q2和q3分别为rgb三颜色通道亮度值的权重系数；
16、基于各像素点的灰度值构建车位停车巡检灰度图像；
17、采用双边滤波算法对车位停车巡检灰度图像进行图像滤波处理，得到灰度滤波图像。
18、在一个可能的设计中，所述对灰度滤波图像进行二值化处理，得到对应的初始二值图像，并对初始二值图像进行形态学滤波处理，得到对应的增强二值图像，包括：
19、根据灰度滤波图像中各像素点的灰度值采用最大类间方差法确定灰度阈值；
20、将灰度滤波图像中灰度值超过灰度阈值的像素点的灰度值变为255，将灰度滤波图像中灰度值未超过灰度阈值的像素点的灰度值变为0，得到对应的初始二值图像；
21、对初始二值图像进行开运算及闭运算处理，得到对应的增强二值图像。
22、在一个可能的设计中，所述对增强二值图像进行边缘检测，确定增强二值图像中的若干边缘闭合区域，包括：
23、采用sobel算子对增强二值图像进行边缘检测，确定增强二值图像中的存在的若干边缘轮廓；
24、将边缘轮廓闭合的图像区域作为对应的边缘闭合区域。
25、在一个可能的设计中，所述形态参数条件包括：顶点数量为4，第一比值在设定第一阈值区间内，第二比值在设定第二阈值区间内；所述根据各边缘闭合区域的图像坐标信息确定各边缘闭合区域的形态特征参数，包括：
26、根据各边缘闭合区域的图像坐标信息采用graham扫描法计算各边缘闭合区域的凸包；
27、确定边缘闭合区域凸包的各顶点、边线和对角线，并确定顶点数量、各边线的长度以及各对角线的长度；
28、根据各边线的长度确定最长边线和最短边线，根据各对角线的长度确定最长对角线和最短对角线；
29、计算最长边线与最短边线的第一比值，计算最长对角线与最短对角线的第二比值；
30、将顶点数量、第一比值和第二比值汇总为对应边缘闭合区域的形态特征参数。
31、在一个可能的设计中，所述对车牌校正二值图像进行字符分割及字符识别处理，得到对应的车牌号信息，包括：
32、采用垂直投影法对车牌校正二值图像进行字符分割处理，得到顺序排列的各字符二值图像；
33、将各字符二值图像输入预置的字符识别模型中进行字符识别处理，得到对应的字符信息，所述字符识别模型由bp神经网络模型经训练集训练后得到，所述训练集包括若干标记有对应字符信息标签的字符二值图像样本；
34、将各字符信息按照对应字符二值图像排列顺序进行组合，得到车牌号信息。
35、在一个可能的设计中，所述方法还包括：
36、获取射频识别终端所采集的目标停车位的车位编号信息；
37、将车位编号信息与停车取证图像关联后上传至云服务器。
38、第二方面，提供一种路侧车辆巡检图像处理系统，包括信息采集单元、灰度处理单元、二值处理单元、边缘检测单元、图像转换单元、特征确定单元、区域判定单元、图像校正单元、车牌识别单元和取证上传单元，其中：
39、信息采集单元，用于获取图像采集终端在道路停车位巡检过程中所采集的目标停车位的车位停车巡检图像，并获取定位终端所采集的目标停车位的定位信息，所述车位停车巡检图像中包含目标停车位所停车辆的车牌；
40、灰度处理单元，用于对车位停车巡检图像进行灰度化处理，得到对应的车位停车巡检灰度图像，并对车位停车巡检灰度图像进行图像滤波处理，得到灰度滤波图像；
41、二值处理单元，用于对灰度滤波图像进行二值化处理，得到对应的初始二值图像，并对初始二值图像进行形态学滤波处理，得到对应的增强二值图像；
42、边缘检测单元，用于对增强二值图像进行边缘检测，确定增强二值图像中的若干边缘闭合区域，并确定各边缘闭合区域的图像坐标信息；
43、图像转换单元，将车位本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种路侧车辆巡检图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种路侧车辆巡检图像处理方法，其特征在于，所述对车位停车巡检图像进行灰度化处理，得到对应的车位停车巡检灰度图像，并对车位停车巡检灰度图像进行图像滤波处理，得到灰度滤波图像，包括：
3.根据权利要求1所述的一种路侧车辆巡检图像处理方法，其特征在于，所述对灰度滤波图像进行二值化处理，得到对应的初始二值图像，并对初始二值图像进行形态学滤波处理，得到对应的增强二值图像，包括：
4.根据权利要求1所述的一种路侧车辆巡检图像处理方法，其特征在于，所述对增强二值图像进行边缘检测，确定增强二值图像中的若干边缘闭合区域，包括：
5.根据权利要求1所述的一种路侧车辆巡检图像处理方法，其特征在于，所述形态参数条件包括：顶点数量为4，第一比值在设定第一阈值区间内，第二比值在设定第二阈值区间内；所述根据各边缘闭合区域的图像坐标信息确定各边缘闭合区域的形态特征参数，包括：
6.根据权利要求1所述的一种路侧车辆巡检图像处理方法，其特征在于，所述对车牌校正二值图像进行字符分割
7.根据权利要求1所述的一种路侧车辆巡检图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种路侧车辆巡检图像处理系统，其特征在于，包括信息采集单元、灰度处理单元、二值处理单元、边缘检测单元、图像转换单元、特征确定单元、区域判定单元、图像校正单元、车牌识别单元和取证上传单元，其中：
9.一种路侧车辆巡检图像处理系统，其特征在于，包括：
10.一种计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，执行权利要求1-7任意一项所述的路侧车辆巡检图像处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种路侧车辆巡检图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种路侧车辆巡检图像处理方法，其特征在于，所述对车位停车巡检图像进行灰度化处理，得到对应的车位停车巡检灰度图像，并对车位停车巡检灰度图像进行图像滤波处理，得到灰度滤波图像，包括：
3.根据权利要求1所述的一种路侧车辆巡检图像处理方法，其特征在于，所述对灰度滤波图像进行二值化处理，得到对应的初始二值图像，并对初始二值图像进行形态学滤波处理，得到对应的增强二值图像，包括：
4.根据权利要求1所述的一种路侧车辆巡检图像处理方法，其特征在于，所述对增强二值图像进行边缘检测，确定增强二值图像中的若干边缘闭合区域，包括：
5.根据权利要求1所述的一种路侧车辆巡检图像处理方法，其特征在于，所述形态参数条件包括：顶点数量为4，第一比值在设定第一阈值区间内，第二比...
【专利技术属性】
技术研发人员：颜国顺，胡俊华，
申请(专利权)人：武汉无线飞翔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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