本發(fā)明涉及停車位狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種車輛入位檢測(cè)方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

現(xiàn)代社會(huì)，車輛市場(chǎng)保有量非常巨大，并且還會(huì)隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展繼續(xù)增加。隨之而來(lái)的問題是我們?cè)趺唇鉀Q車輛的?？浚趺锤咝У睦矛F(xiàn)有的停車位，怎么準(zhǔn)確檢測(cè)停車位狀態(tài)等問題。現(xiàn)在大城市的停車位數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于城市所具有車輛的數(shù)量，每天都有大量停車位需求，各種停車問題日益突出。當(dāng)我們?cè)谀吧蛘呷肆髁亢艽蟮奈恢霉ぷ骱吐糜螘r(shí)，到達(dá)目的地后我們很難在周圍找到停車位，耽擱大量時(shí)間，特別是在節(jié)假日，停車問題更加突出。

為了解決停車位過少的問題，很多地方都采用道路停車位的停車方式，這緩解了停車難等問題，但這給車輛入位檢測(cè)增加了難度，現(xiàn)有方案通常在車位側(cè)設(shè)置傳感器進(jìn)行入位檢測(cè)，這類方法通過利用紅外傳感器，地磁感應(yīng)傳感器，超聲波傳感器，低頻傳感器等設(shè)備獲取溫度變化，磁場(chǎng)變化，物體位移變化，車輛電磁信號(hào)等實(shí)現(xiàn)入位檢測(cè)，但是這種方式存在對(duì)周圍環(huán)境的依賴，由于道路停車位處于車輛過往較多的環(huán)境中，道路停車位兩側(cè)的過往車輛會(huì)對(duì)入位檢測(cè)造成干擾，使得檢測(cè)結(jié)果精準(zhǔn)度低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供一種車輛入位檢測(cè)方法和系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)車輛入位的精確檢測(cè)。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實(shí)施例提供如下技術(shù)方案：

一種車輛入位檢測(cè)方法，包括：

獲取目標(biāo)監(jiān)控區(qū)域的視頻幀信息；

依據(jù)所述視頻幀信息進(jìn)行車輛軌跡檢測(cè)，依據(jù)車輛軌跡檢測(cè)結(jié)果判斷是否存在車輛入位，如果是，獲取車輛入位的停車位的地址信息，記為第一入位地址；

依據(jù)所述視頻幀信息進(jìn)行基于虛擬線圈檢測(cè)的入位檢測(cè)，判斷虛擬線圈區(qū)域是否有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)入位，如果是，獲取有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)入位的虛擬線圈對(duì)應(yīng)的停車位的地址信息，記為第二入位地址；

判斷所述第一入位地址和第二入位地址是否相同，如果是，將所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的停車位的空閑狀態(tài)標(biāo)記為占用狀態(tài)。

優(yōu)選的，上述車輛入位檢測(cè)方法中，所述依據(jù)所述視頻幀信息進(jìn)行車輛軌跡檢測(cè)，依據(jù)車輛軌跡檢測(cè)結(jié)果判斷是否存在車輛入位，包括：

由所述視頻幀信息中提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；

基于車檢器檢測(cè)視頻幀中車輛目標(biāo)，結(jié)合所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置信息和所述車輛目標(biāo)的位置信息提取運(yùn)動(dòng)車輛；

對(duì)所述運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行特征提?。?/p>

依據(jù)特征提取得到的車輛的特征信息進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，獲取并存儲(chǔ)所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡信息；

依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡信息判斷所述運(yùn)動(dòng)車輛是否進(jìn)行入位操作。

優(yōu)選的，上述車輛入位檢測(cè)方法中，所述依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡信息判斷所述運(yùn)動(dòng)車輛是否進(jìn)行入位操作，包括：

判斷所述運(yùn)動(dòng)軌跡信息是否為直線，如果否，判斷所述運(yùn)動(dòng)軌跡信息是否碾壓虛擬線圈的邊界線，如果是，表明所述運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行入位操作。

優(yōu)選的，上述車輛入位檢測(cè)方法中，所述依據(jù)所述視頻幀信息進(jìn)行基于虛擬線圈檢測(cè)的入位檢測(cè)，判斷虛擬線圈區(qū)域是否有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)入位，包括：

初始化虛擬線圈；

采用背景建模技術(shù)對(duì)所述視頻幀信息進(jìn)行建模，得到所述視頻幀信息的運(yùn)動(dòng)前景特征點(diǎn)；

判斷虛擬線圈中的運(yùn)動(dòng)前景特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)是否大于預(yù)設(shè)值，如果是，表明虛擬線圈區(qū)域有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)入位。

優(yōu)選的，上述車輛入位檢測(cè)方法中，判斷所述第一入位地址和第二入位地址相同之后，將所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的停車位的空閑狀態(tài)標(biāo)記為占用狀態(tài)之前，還包括：

對(duì)所述視頻幀信息中所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的虛擬線圈進(jìn)行車輛檢測(cè)，判斷所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的虛擬線圈上是否存在車輛；如果是，保存所述第一入位地址或第二入位地址；

判斷所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的虛擬線圈上的車輛是否完成入位，如果是，繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)步驟，否則，繼續(xù)判斷所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的虛擬線圈上的車輛是否完成入位。

一種車輛入位檢測(cè)系統(tǒng)，包括：

圖像采集設(shè)備和微處理器；

所述圖像采集設(shè)備，用于獲取目標(biāo)監(jiān)控區(qū)域的視頻幀信息；

所述微處理器，包括：

所述車檢器模塊，用于檢測(cè)所述視頻幀信息中車輛的位置信息；

第一入位檢測(cè)器，用于依據(jù)所述視頻幀信息進(jìn)行車輛軌跡檢測(cè)，依據(jù)車輛軌跡檢測(cè)結(jié)果判斷是否存在車輛入位，如果是，獲取車輛入位的停車位的地址信息，記為第一入位地址；

第二入位檢測(cè)器，用于依據(jù)所述視頻幀信息進(jìn)行基于虛擬線圈檢測(cè)的入位檢測(cè)，判斷虛擬線圈區(qū)域是否有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)入位，如果是，獲取有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)入位的虛擬線圈對(duì)應(yīng)的停車位的地址信息，記為第二入位地址；

第三入位檢測(cè)器，用于判斷所述第一入位地址和第二入位地址是否相同，如果是，將所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的停車位的空閑狀態(tài)標(biāo)記為占用狀態(tài)。

優(yōu)選的，上述車輛入位檢測(cè)系統(tǒng)中，所述第一入位檢測(cè)器，包括：

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取單元，用于由所述視頻幀信息中提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；

運(yùn)動(dòng)車輛提取單元，用于基于所述車檢器模塊由視頻幀信息中檢測(cè)到的車輛的位置信息，結(jié)合所述車輛位置信息和所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位的置信息提取運(yùn)動(dòng)車輛；

跟蹤單元，用于提取所述運(yùn)動(dòng)車輛的特征信息，依據(jù)所述特征信息對(duì)運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，獲取并存儲(chǔ)所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡；

第一入位判斷單元，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡信息判斷所述運(yùn)動(dòng)車輛是否進(jìn)行入位操作；

第一地址提取單元，用于當(dāng)所述入位判斷單元判斷所述運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行入位操作時(shí)，獲取經(jīng)所述第一入位判斷單元判定的車輛入位的停車位的地址信息，記為第一入位地址。

優(yōu)選的，上述車輛入位檢測(cè)系統(tǒng)中，所述入位判斷單元具體用于：

判斷所述運(yùn)動(dòng)軌跡信息是否為直線，如果否，判斷所述運(yùn)動(dòng)軌跡信息是否碾壓虛擬線圈的邊界線，如果是，表明所述運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行入位操作。

優(yōu)選的，上述車輛入位檢測(cè)系統(tǒng)中，所述第二入位檢測(cè)器，包括：

初始化單元，用于對(duì)所述虛擬線圈進(jìn)行初始化操作；

建模單元，用于采用背景建模技術(shù)對(duì)所述視頻幀信息進(jìn)行建模，得到與所述虛擬線圈相匹配的運(yùn)動(dòng)前景；

第二入位判斷單元，用于判斷與所述虛擬線圈相匹配的運(yùn)動(dòng)前景特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)是否大于預(yù)設(shè)值，如果是，表明虛擬線圈區(qū)域有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)入位；

第二地址提取單元，用于當(dāng)所述第二入位判斷單元判定存在虛擬線圈區(qū)域有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)入位時(shí)，獲取經(jīng)所述第二入位判斷單元判定的有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)入位的虛擬線圈對(duì)應(yīng)的的停車位的地址信息，記為第二入位地址。

優(yōu)選的，上述車輛入位檢測(cè)系統(tǒng)中，所述第三入位檢測(cè)器，包括：

判斷單元，用于判斷所述第一入位地址和第二入位地址是否相同；

車輛檢測(cè)單元，用于控制所述車檢器模塊對(duì)所述視頻幀信息中所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的虛擬線圈進(jìn)行車輛檢測(cè)，判斷所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的虛擬線圈上是否存在車輛；如果是，保存所述第一入位地址或第二入位地址；

子入位判斷單元，用于判斷所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的虛擬線圈上的車輛是否完成入位，如果是，繼續(xù)執(zhí)行，否則，繼續(xù)判斷所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的虛擬線圈上的車輛是否完成入位；

停車位標(biāo)記單元，用于當(dāng)所述子入位判斷單元判斷車輛完成入位后，將所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的停車位的空閑狀態(tài)標(biāo)記為占用狀態(tài)。

基于上述技術(shù)方案，本發(fā)明實(shí)施例提供的車輛入位檢測(cè)方法和系統(tǒng)，通過采用運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡判定車輛入位和采用虛擬線圈判定入位的入位方式相結(jié)合，當(dāng)兩者同時(shí)判定到相同的停車位存在入位時(shí)，才表明該停車位有車輛停進(jìn)入，因此，受所述停車位兩旁的過往車輛影響較小，入位檢測(cè)精準(zhǔn)度高。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)提供的附圖獲得其他的附圖。

圖1為本申請(qǐng)實(shí)施例公開的一種車輛入位檢測(cè)方法的流程示意圖；

圖2為本申請(qǐng)實(shí)施例公開的一種基于車輛軌跡信息判斷是否存在入位車輛的流程示意圖；

圖3為本申請(qǐng)實(shí)施例公開的一種基于虛擬線圈判斷是否存在入位車輛的流程示意圖；

圖4為本申請(qǐng)另一實(shí)施例公開的一種車輛入位檢測(cè)方法的流程示意圖；

圖5為本申請(qǐng)實(shí)施例公開的一種車輛入位檢測(cè)方法的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6為本申請(qǐng)另一實(shí)施例公開的一種車輛入位檢測(cè)方法的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

針對(duì)于對(duì)路邊停車位入位檢測(cè)時(shí)精準(zhǔn)度低的問題，本申請(qǐng)公開了一種車輛入位檢測(cè)方法和系統(tǒng)，參見圖1，該方法可以包括：

步驟S101：獲取目標(biāo)監(jiān)控區(qū)域的視頻幀信息；

在本步驟中通過視頻采集裝置對(duì)目標(biāo)監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控，視頻采集裝置采集到的視頻信息即為所述視頻幀信息，其中，每個(gè)視頻采集裝置都針對(duì)一不同的預(yù)設(shè)監(jiān)控區(qū)域，即，視頻采集裝置A用于對(duì)監(jiān)控區(qū)域A視頻監(jiān)控，視頻采集裝置B用于對(duì)監(jiān)控區(qū)域B視頻監(jiān)控，每個(gè)監(jiān)控區(qū)域中可覆蓋多個(gè)停車位；

步驟S102：依據(jù)所述視頻幀信息進(jìn)行車輛軌跡檢測(cè)；

本步驟中，通過對(duì)視頻幀信息進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取，確定視頻幀信息中的運(yùn)動(dòng)車輛，對(duì)所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)行軌跡進(jìn)行檢測(cè)即可得到每個(gè)運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡；

步驟S103：依據(jù)車輛軌跡檢測(cè)結(jié)果和所述視頻幀中的虛擬線圈判斷是否存在車輛入位，如果是，執(zhí)行步驟S104；

在本步驟中，通過將所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡與視頻幀信息中的虛擬線圈進(jìn)行對(duì)比，即可判定運(yùn)動(dòng)車輛是否進(jìn)行入位操作；

步驟S104：獲取運(yùn)動(dòng)車輛入位的停車位的地址信息，記為第一入位地址；

步驟S105：依據(jù)所述視頻幀信息進(jìn)行基于虛擬線圈檢測(cè)的入位檢測(cè)，判斷虛擬線圈區(qū)域是否有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)入位，如果是，執(zhí)行步驟S106；

步驟S106：獲取有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)入位的虛擬線圈對(duì)應(yīng)的停車位的地址信息，記為第二入位地址；

步驟S107：判斷所述第一入位地址和第二入位地址是否相同，如果是，執(zhí)行步驟S108；

步驟S108：將所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的停車位的空閑狀態(tài)標(biāo)記為占用狀態(tài)。

在本申請(qǐng)上述實(shí)施例公開的上述方法中，通過采用運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡判定車輛入位和采用虛擬線圈判定入位的入位方式相結(jié)合，當(dāng)兩者同時(shí)判定到相同的停車位存在入位時(shí)，才表明該停車位有車輛停進(jìn)入，因此，受所述停車位兩旁的過往車輛影響較小，入位檢測(cè)精準(zhǔn)度高。

為了對(duì)上述方案進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，本申請(qǐng)還公開了一種依據(jù)所述視頻幀信息進(jìn)行車輛軌跡檢測(cè)，依據(jù)車輛軌跡檢測(cè)結(jié)果判斷是否存在車輛入位的具體實(shí)施方式，參見圖2，包括：

步驟S201：由所述視頻幀信息中提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；

在本步驟中，由視頻信息中提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)為本領(lǐng)域技術(shù)人員常用的技術(shù)手段，其具體過程并不再進(jìn)行展開說明，此時(shí)所提取到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)包括所述視頻幀信息中所有的運(yùn)動(dòng)物體，例如汽車、自行車、電動(dòng)車、行人或動(dòng)物等等；

步驟S202：基于車檢器檢測(cè)視頻幀中車輛目標(biāo)，結(jié)合所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置信息和所述車輛目標(biāo)的位置信息提取運(yùn)動(dòng)車輛；

車檢器模塊的全稱是車輛檢測(cè)器，其功能是檢測(cè)視頻幀信息中的車輛目標(biāo)，其并不關(guān)注非車輛的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，所述車檢器模塊可以檢測(cè)到視頻幀信息中的車輛的位置信息、車頭車位信息、車身左右偏信息等。本方案中所述車檢器模塊為根據(jù)DPM(Deformable Parts Model)目標(biāo)檢測(cè)算法構(gòu)建的車檢器模塊，本步驟通過將其檢測(cè)到的車輛的位置信息與所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置信息進(jìn)行對(duì)比，即可提取所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)中的運(yùn)動(dòng)車輛，具體的，可以將所有的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置信息放入第一位置信息集合，將所述車檢器模塊檢測(cè)到的車輛的位置信息放入第二位置信息集合，同時(shí)包含在所述第一位置信息集合和所述第二位置信息集合中的位置信息對(duì)應(yīng)的目標(biāo)即為運(yùn)動(dòng)車輛；

步驟S203：對(duì)所述運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行特征提??；

在本步驟中，通過對(duì)所述運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分析，可以獲得運(yùn)動(dòng)車輛的區(qū)域位置信息，對(duì)所述運(yùn)動(dòng)車輛的區(qū)域位置信息進(jìn)行特征提取，所提取的特征即為運(yùn)動(dòng)車輛的紋理信息；

步驟S204：依據(jù)特征提取得到的車輛的特征信息進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，獲取并存儲(chǔ)所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡信息；

在本步驟中，基于所述提取到的運(yùn)動(dòng)車輛的紋理特征信息對(duì)所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行跟蹤，即可得到所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡信息；

步驟S205：依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡信息和虛擬線圈判斷所述運(yùn)動(dòng)車輛是否進(jìn)行入位操作；

在得到所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡信息后，對(duì)所述運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行分析判斷即可初步判斷所述運(yùn)動(dòng)車輛是否為入位車輛，例如，所述運(yùn)動(dòng)軌跡信息可以至少包括運(yùn)動(dòng)車輛的行駛路線以及其速度信息，正常行駛車輛通常行駛速度較快，且保持直線行駛，其行駛路線通常為直線，而車輛在入位時(shí)，其行駛速度緩慢，且行駛路線具有一定的弧度，因此，本步驟中可以通過所述運(yùn)動(dòng)軌跡信息中的行駛路線和速度信息初步判定所述運(yùn)動(dòng)車輛是否入位。當(dāng)然，在某些情況下，具有上述運(yùn)動(dòng)軌跡的車輛也有可能是?？吭诜峭＼囄粎^(qū)域，因此，還可以通過所述虛擬線圈進(jìn)一步判斷所述運(yùn)動(dòng)車輛是否進(jìn)行入位操作，例如，通過判斷所述軌跡信息與所述虛擬線圈是否存在交叉，如果是，則可進(jìn)一步表明所述運(yùn)動(dòng)車輛未入位車輛，綜上，所述步驟S205的具體過程可以包括：

判斷所述運(yùn)動(dòng)軌跡信息中的行駛路線是否為直線、判斷所述運(yùn)動(dòng)軌跡中的行駛速度信息是否大于預(yù)設(shè)值，如果上述兩個(gè)判斷結(jié)果均為否，判斷所述行駛路線是否碾壓虛擬線圈的邊界線，如果是，表明所述運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行入位操作。

為了對(duì)本申請(qǐng)上述實(shí)施例公開的技術(shù)方案進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，本申請(qǐng)還提供了一種依據(jù)所述視頻幀信息進(jìn)行基于虛擬線圈檢測(cè)的入位檢測(cè)，判斷是否存在車輛入位的具體實(shí)施方式，參見圖3，包括：

步驟S301：初始化虛擬線圈；

步驟S302：采用背景建模技術(shù)對(duì)所述視頻幀信息進(jìn)行建模，得到所述視頻幀信息的運(yùn)動(dòng)前景特征點(diǎn)；

具體的，在本步驟中，獲取到圖像采集設(shè)備采集到的視頻幀信息后，采用背景建模技術(shù)對(duì)所述視頻幀信息進(jìn)行背景建模，得到數(shù)據(jù)模型，判斷背景建模預(yù)熱是否完成，如果是，表明建模成功，繼續(xù)執(zhí)行，否則，繼續(xù)建模，直至建模成功為止；當(dāng)所述虛擬線圈中有車輛進(jìn)入時(shí)，通過對(duì)所述視頻幀信息進(jìn)行背景建模獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)前景特征點(diǎn)，通過對(duì)運(yùn)動(dòng)前景特征點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可獲得所述虛擬線圈中運(yùn)動(dòng)前景特征點(diǎn)個(gè)數(shù)；

步驟S303：判斷虛擬線圈內(nèi)的運(yùn)動(dòng)前景特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)是否大于預(yù)設(shè)值，如果是，表明所述虛擬線圈區(qū)域是否有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)入位；

在本步驟中，通過對(duì)所述虛擬線圈中運(yùn)動(dòng)前景特征點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)以獲得運(yùn)動(dòng)前景特征點(diǎn)個(gè)數(shù)，通過所述特征點(diǎn)數(shù)量可判斷所述運(yùn)動(dòng)車輛是否進(jìn)行入位操作，其中，所述預(yù)設(shè)值可以依據(jù)用戶需求自行設(shè)定。

為了對(duì)本申請(qǐng)上述實(shí)施例公開的技術(shù)方案進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，以提高入位判斷的精準(zhǔn)性，本申請(qǐng)?jiān)谂袛嗨龅谝蝗胛坏刂泛偷诙胛坏刂废嗤?，將所述第一入位地址或第二入位地址?duì)應(yīng)的停車位的空閑狀態(tài)標(biāo)記為占用狀態(tài)之前，還對(duì)是否存在車輛入位進(jìn)行了進(jìn)一步核對(duì)，參見圖4，包括：

步驟S401：對(duì)所述視頻幀信息中所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的虛擬線圈進(jìn)行車輛檢測(cè)，判斷所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的虛擬線圈上是否存在車輛，如果是，執(zhí)行步驟S402；

步驟S402：保存所述第一入位地址或第二入位地址；

步驟S403：判斷所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的虛擬線圈上的車輛是否完成入位，如果是，將所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的停車位的空閑狀態(tài)標(biāo)記為占用狀態(tài)，否則，繼續(xù)執(zhí)行本步驟；

具體的，在本步驟中，判斷所述虛擬線圈上的車輛是否入位完成的具體過程可以為：判斷所述虛擬線圈上的車輛是否處于靜止?fàn)顟B(tài)，如果是，表明所述虛擬線圈上的車輛入位完成。

可以理解的是，與上述方法相對(duì)應(yīng)，本申請(qǐng)還公開了一種車輛入位檢測(cè)系統(tǒng)，所述方法與系統(tǒng)可以相互借鑒，參見圖5，該系統(tǒng)可以包括：

圖像采集設(shè)備100和微處理器200；

所述圖像采集設(shè)備100，用于獲取目標(biāo)監(jiān)控區(qū)域的視頻幀信息，具體的，所述圖像采集設(shè)備100可以為球型攝像機(jī)，所述球型攝像機(jī)用于獲取目標(biāo)監(jiān)控區(qū)域的視頻流信息，當(dāng)需要捕獲車牌信息時(shí)，球型攝像機(jī)會(huì)聚焦近距離獲取對(duì)應(yīng)車輛的信息；

所述微處理器200，包括：

所述車檢器模塊240，用于檢測(cè)所述視頻幀信息中車輛的位置信息；

第一入位檢測(cè)器210，用于依據(jù)所述視頻幀信息進(jìn)行車輛軌跡檢測(cè)，依據(jù)車輛軌跡檢測(cè)結(jié)果和虛擬線圈判斷是否存在車輛入位，如果是，獲取車輛入位的停車位的地址信息，記為第一入位地址；

與上述方法相對(duì)應(yīng)，所述第一入位檢測(cè)器210通過對(duì)視頻幀信息進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取，確定視頻幀信息中的運(yùn)動(dòng)車輛，對(duì)所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)行軌跡進(jìn)行檢測(cè)即可得到每個(gè)運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡；通過將所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡與視頻幀信息中的虛擬線圈進(jìn)行對(duì)比，即可判定運(yùn)動(dòng)車輛是否進(jìn)行入位操作。

第二入位檢測(cè)器220，用于依據(jù)所述視頻幀信息進(jìn)行基于虛擬線圈檢測(cè)的入位檢測(cè)，判斷虛擬線圈區(qū)域是否有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)入位，如果是，獲取有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)入位的虛擬線圈對(duì)應(yīng)的停車位的地址信息，記為第二入位地址；

第三入位檢測(cè)器230，用于判斷所述第一入位地址和第二入位地址是否相同，如果是，將所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的停車位的空閑狀態(tài)標(biāo)記為占用狀態(tài)。

與上述方法相對(duì)應(yīng)，參見圖6，所述第一入位檢測(cè)器210，包括：

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取單元211，用于由所述視頻幀信息中提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；

運(yùn)動(dòng)車輛提取單元212，用于基于所述車檢器模塊由視頻幀信息中檢測(cè)到的車輛的位置信息，結(jié)合所述車輛位置信息和所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位的置信息提取運(yùn)動(dòng)車輛；

與上述方法相對(duì)應(yīng)，所述運(yùn)動(dòng)車輛提取單元212具體可以通過下述過程提取運(yùn)動(dòng)車輛：將所有的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置信息放入第一位置信息集合，將所述車檢器模塊檢測(cè)到的車輛的位置信息放入第二位置信息集合，同時(shí)包含在所述第一位置信息集合和所述第二位置信息集合中的位置信息對(duì)應(yīng)的目標(biāo)即為運(yùn)動(dòng)車輛；

跟蹤單元213，用于提取所述運(yùn)動(dòng)車輛的特征信息，依據(jù)所述特征信息對(duì)運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，獲取并存儲(chǔ)所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡；

與上述方法相對(duì)應(yīng)，所述跟蹤單元213具體用于：對(duì)所述運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分析，獲得運(yùn)動(dòng)車輛的區(qū)域位置信息，再對(duì)所述運(yùn)動(dòng)車輛的區(qū)域位置信息進(jìn)行特征提取，所提取的特征即為運(yùn)動(dòng)車輛的紋理信息，基于所述紋理特征信息對(duì)所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行跟蹤，得到所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡信息；

第一入位判斷單元214，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡信息判斷所述運(yùn)動(dòng)車輛是否進(jìn)行入位操作；

與上述方法相對(duì)應(yīng)，具體的，第一入位判斷單元214用于：判斷所述運(yùn)動(dòng)軌跡信息中的行駛路線是否為直線、判斷所述運(yùn)動(dòng)軌跡中的行駛速度信息是否大于預(yù)設(shè)值，如果上述兩個(gè)判斷結(jié)果均為否，判斷所述行駛路線是否碾壓虛擬線圈的邊界線，如果是，表明所述運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行入位操作。

第一地址提取單元215，用于當(dāng)所述入位判斷單元判斷所述運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行入位操作時(shí)，獲取經(jīng)所述第一入位判斷單元判定的車輛入位的停車位的地址信息，記為第一入位地址。

與上述方法相對(duì)應(yīng)，參見圖6，所述第二入位檢測(cè)器220，具體可以包括：

初始化單元221，用于對(duì)所述虛擬線圈進(jìn)行初始化操作；

建模單元222，用于采用背景建模技術(shù)對(duì)所述視頻幀信息進(jìn)行建模，得到所述視頻幀信息的運(yùn)動(dòng)前景特征點(diǎn)；

與上述方法相對(duì)應(yīng)，所述建模單元222具體用于：獲取到圖像采集設(shè)備采集到的視頻幀信息后，采用背景建模技術(shù)對(duì)所述視頻幀信息進(jìn)行背景建模，得到數(shù)據(jù)模型，判斷背景建模預(yù)熱是否完成，如果是，表明建模成功，繼續(xù)執(zhí)行，否則，繼續(xù)建模，直至建模成功為止；當(dāng)所述虛擬線圈中有車輛進(jìn)入時(shí)，通過對(duì)所述視頻幀信息進(jìn)行背景建模獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)前景特征點(diǎn)，通過對(duì)運(yùn)動(dòng)前景特征點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可獲得所述虛擬線圈中運(yùn)動(dòng)前景特征點(diǎn)個(gè)數(shù)；

第二入位判斷單元223，用于判斷與所述虛擬線圈相匹配的運(yùn)動(dòng)前景特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)是否大于預(yù)設(shè)值，如果是，表明所述虛擬線圈區(qū)域有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)入位；

第二地址提取單元224，用于當(dāng)所述第二入位判斷單元223判定存在車輛入位時(shí)，獲取經(jīng)所述第二入位判斷單元223判定的車輛入位的停車位的地址信息，記為第二入位地址。

與上述方法相對(duì)應(yīng)，參見圖6，所述第三入位檢測(cè)器230，具體可以包括：

判斷單元231，用于判斷所述第一入位地址和第二入位地址是否相同；

車輛檢測(cè)單元232，用于控制所述車檢器模塊對(duì)所述視頻幀信息中所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的虛擬線圈進(jìn)行車輛檢測(cè)，判斷所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的虛擬線圈上是否存在車輛；如果是，保存所述第一入位地址或第二入位地址；

子入位判斷單元233，用于判斷所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的虛擬線圈上的車輛是否完成入位，如果是，繼續(xù)執(zhí)行，否則，繼續(xù)判斷所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的虛擬線圈上的車輛是否完成入位。

停車位標(biāo)記單元234，用于當(dāng)所述子入位判斷單元233判斷車輛完成入位后，將所述第一入位地址或第二入位地址對(duì)應(yīng)的停車位的空閑狀態(tài)標(biāo)記為占用狀態(tài)。

具體的，所述停車位標(biāo)記單元234判斷車輛是否完成入位的過程可以包括：判斷所述虛擬線圈上的車輛是否處于靜止?fàn)顟B(tài)，如果是，表明所述虛擬線圈上的車輛入位完成。

為了描述的方便，描述以上系統(tǒng)時(shí)以功能分為各種模塊分別描述。當(dāng)然，在實(shí)施本申請(qǐng)時(shí)可以把各模塊的功能在同一個(gè)或多個(gè)軟件和/或硬件中實(shí)現(xiàn)。

本說明書中的各個(gè)實(shí)施例均采用遞進(jìn)的方式描述，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說明的都是與其他實(shí)施例的不同之處。尤其，對(duì)于系統(tǒng)或系統(tǒng)實(shí)施例而言，由于其基本相似于方法實(shí)施例，所以描述得比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見方法實(shí)施例的部分說明即可。以上所描述的系統(tǒng)及系統(tǒng)實(shí)施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的情況下，即可以理解并實(shí)施。

專業(yè)人員還可以進(jìn)一步意識(shí)到，結(jié)合本文中所公開的實(shí)施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、計(jì)算機(jī)軟件或者二者的結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)，為了清楚地說明硬件和軟件的可互換性，在上述說明中已經(jīng)按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來(lái)執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計(jì)約束條件。專業(yè)技術(shù)人員可以對(duì)每個(gè)特定的應(yīng)用來(lái)使用不同方法來(lái)實(shí)現(xiàn)所描述的功能，但是這種實(shí)現(xiàn)不應(yīng)認(rèn)為超出本發(fā)明的范圍。

結(jié)合本文中所公開的實(shí)施例描述的方法或算法的步驟可以直接用硬件、處理器執(zhí)行的軟件模塊，或者二者的結(jié)合來(lái)實(shí)施。軟件模塊可以置于隨機(jī)存儲(chǔ)器(RAM)、內(nèi)存、只讀存儲(chǔ)器(ROM)、電可編程ROM、電可擦除可編程ROM、寄存器、硬盤、可移動(dòng)磁盤、CD-ROM、或技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)所公知的任意其它形式的存儲(chǔ)介質(zhì)中。

還需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語(yǔ)僅僅用來(lái)將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開來(lái)，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語(yǔ)“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語(yǔ)句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

對(duì)所公開的實(shí)施例的上述說明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本發(fā)明。對(duì)這些實(shí)施例的多種修改對(duì)本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來(lái)說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)。因此，本發(fā)明將不會(huì)被限制于本文所示的這些實(shí)施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點(diǎn)相一致的最寬的范圍。