本發(fā)明涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種車(chē)位檢測(cè)裝置、電子設(shè)備及方法。

背景技術(shù)：

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，汽車(chē)數(shù)量日益增多。在寸土寸金的城市中，停車(chē)一直是困擾車(chē)主的一個(gè)問(wèn)題，他們希望能夠快速得到周邊停車(chē)場(chǎng)的車(chē)位信息。同樣，對(duì)于停車(chē)場(chǎng)管理方而言，他們也需要時(shí)刻了解停車(chē)場(chǎng)的車(chē)位信息從而能夠有效控制車(chē)輛進(jìn)出并實(shí)時(shí)分享給各位車(chē)主。另外，對(duì)于某些大型停車(chē)場(chǎng)，由于設(shè)計(jì)的問(wèn)題，總有部分區(qū)域車(chē)滿為患，而部分區(qū)域空位很多，車(chē)主需要花費(fèi)很多精力搜尋空車(chē)位，這時(shí)候車(chē)主也迫切希望能夠?qū)崟r(shí)給出停車(chē)場(chǎng)各區(qū)域的車(chē)位信息。這種實(shí)時(shí)信息的收集顯然不能靠人力來(lái)完成。

隨著科技的進(jìn)步，越來(lái)越多的技術(shù)被開(kāi)發(fā)出來(lái)用于固定車(chē)位的車(chē)位狀態(tài)檢測(cè)，例如對(duì)每個(gè)車(chē)位安裝探測(cè)雷達(dá)，出入口計(jì)數(shù)等。但是，使用該方法的成本較高。

近些年來(lái)，圖像處理技術(shù)也被應(yīng)用到車(chē)位狀態(tài)檢測(cè)中，相比很多以往的技術(shù)，一個(gè)視頻監(jiān)控?cái)z像頭可以覆蓋很多停車(chē)位，使得檢測(cè)所需的成本投入大為降低?，F(xiàn)有的車(chē)位檢測(cè)方法通常采用輪廓法或者機(jī)器學(xué)習(xí)法。

應(yīng)該注意，上面對(duì)技術(shù)背景的介紹只是為了方便對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整的說(shuō)明，并方便本領(lǐng)域技術(shù)人員的理解而闡述的。不能僅僅因?yàn)檫@些方案在本發(fā)明的背景技術(shù)部分進(jìn)行了闡述而認(rèn)為上述技術(shù)方案為本領(lǐng)域技術(shù)人員所公知。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

但是發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，當(dāng)利用上述現(xiàn)有的輪廓法檢測(cè)車(chē)位時(shí)，雖然輪廓法適合各種視角場(chǎng)合，但是一旦車(chē)位具有豐富細(xì)節(jié)或者有較多遮擋，則無(wú)法進(jìn)行有效的檢測(cè)，當(dāng)利用上述現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)法檢測(cè)車(chē)位時(shí)，雖然機(jī)器學(xué)習(xí)法對(duì)于細(xì)節(jié)能夠較好的處理，但是對(duì)于視角有較高的要求，同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)法的性能?chē)?yán)重依賴于訓(xùn)練結(jié)果的好壞，而且 對(duì)于低對(duì)比度、低照度情況下的檢測(cè)效果較差。并且，由于場(chǎng)景光線變化導(dǎo)致視頻圖像的變化也會(huì)影響檢測(cè)精度，例如白天，陽(yáng)光，夜晚，燈光等。另外，行人及車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)也會(huì)對(duì)檢測(cè)的穩(wěn)定性造成很大的影響。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種車(chē)位檢測(cè)裝置、電子設(shè)備及方法，基于車(chē)位圖像的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，能夠保證檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性；將輪廓法和機(jī)器學(xué)習(xí)法結(jié)合起來(lái)進(jìn)行檢測(cè)，并且在利用機(jī)器學(xué)習(xí)法之前在場(chǎng)景不清晰的情況下進(jìn)行清晰化處理，能夠有效的結(jié)合輪廓法和機(jī)器學(xué)習(xí)法的優(yōu)點(diǎn)，處理速度較快且能夠適用于各種場(chǎng)景，且具有較高的檢測(cè)精度，另外，基于穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行檢測(cè)，能夠抑制隨機(jī)噪聲，提高檢測(cè)精度。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第一方面，提供一種車(chē)位檢測(cè)裝置，所述裝置對(duì)于停車(chē)場(chǎng)的監(jiān)控視頻，以預(yù)定幀數(shù)的圖像為單位依次進(jìn)行檢測(cè)，所述裝置包括：第一檢測(cè)單元，所述第一檢測(cè)單元用于在對(duì)每個(gè)預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)具有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位，將所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為維持前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果；第二檢測(cè)單元，所述第二檢測(cè)單元用于在對(duì)每個(gè)預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位的圖像逐個(gè)進(jìn)行檢測(cè)；其中，所述第二檢測(cè)單元包括：比較單元，所述比較單元用于在對(duì)每個(gè)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，將當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像與前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行比較，當(dāng)比較結(jié)果為相似時(shí)，將所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為維持前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果，當(dāng)比較結(jié)果為不相似時(shí)，根據(jù)當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像中的輪廓判斷所述車(chē)位是否滿足空車(chē)位的特征；第一處理單元，所述第一處理單元用于當(dāng)所述車(chē)位滿足空車(chē)位的特征時(shí)，將所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為空車(chē)位，當(dāng)所述車(chē)位不滿足空車(chē)位的特征時(shí)，檢測(cè)當(dāng)前場(chǎng)景是否清晰，在當(dāng)前場(chǎng)景不清晰的情況下，對(duì)當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行清晰化處理；第三檢測(cè)單元，所述第三檢測(cè)單元用于利用機(jī)器學(xué)習(xí)法對(duì)所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行檢測(cè)，獲得所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第二方面，提供一種電子設(shè)備，包括根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第一方面所述的車(chē)位檢測(cè)裝置。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第三方面，提供一種車(chē)位檢測(cè)方法，對(duì)于停車(chē)場(chǎng)的監(jiān)控視頻，以預(yù)定幀數(shù)的圖像為單位依次進(jìn)行檢測(cè)，所述檢測(cè)方法包括：在對(duì)每個(gè)預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)具有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位，將所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確 定為維持前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果；在對(duì)每個(gè)預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位的圖像逐個(gè)進(jìn)行檢測(cè)；其中，所述在對(duì)每個(gè)預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位的圖像逐個(gè)進(jìn)行檢測(cè)，包括：在對(duì)每個(gè)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，將當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像與前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行比較，當(dāng)比較結(jié)果為相似時(shí)，將所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為維持前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果，當(dāng)比較結(jié)果為不相似時(shí)，根據(jù)當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像中的輪廓判斷所述車(chē)位是否滿足空車(chē)位的特征；當(dāng)所述車(chē)位滿足空車(chē)位的特征時(shí)，將所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為空車(chē)位，當(dāng)所述車(chē)位不滿足空車(chē)位的特征時(shí)，檢測(cè)當(dāng)前場(chǎng)景是否清晰，在當(dāng)前場(chǎng)景不清晰的情況下，對(duì)當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行清晰化處理；利用機(jī)器學(xué)習(xí)法對(duì)所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行檢測(cè)，獲得所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果。

本發(fā)明的有益效果在于：基于車(chē)位圖像的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，能夠保證檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性；將輪廓法和機(jī)器學(xué)習(xí)法結(jié)合起來(lái)進(jìn)行檢測(cè)，并且在利用機(jī)器學(xué)習(xí)法之前在場(chǎng)景不清晰的情況下進(jìn)行清晰化處理，能夠有效的結(jié)合輪廓法和機(jī)器學(xué)習(xí)法的優(yōu)點(diǎn)，處理速度較快且能夠適用于各種場(chǎng)景，且具有較高的檢測(cè)精度，另外，基于穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行檢測(cè)，能夠抑制隨機(jī)噪聲，提高檢測(cè)精度。

參照后文的說(shuō)明和附圖，詳細(xì)公開(kāi)了本發(fā)明的特定實(shí)施方式，指明了本發(fā)明的原理可以被采用的方式。應(yīng)該理解，本發(fā)明的實(shí)施方式在范圍上并不因而受到限制。在所附權(quán)利要求的精神和條款的范圍內(nèi)，本發(fā)明的實(shí)施方式包括許多改變、修改和等同。

針對(duì)一種實(shí)施方式描述和/或示出的特征可以以相同或類(lèi)似的方式在一個(gè)或更多個(gè)其它實(shí)施方式中使用，與其它實(shí)施方式中的特征相組合，或替代其它實(shí)施方式中的特征。

應(yīng)該強(qiáng)調(diào)，術(shù)語(yǔ)“包括/包含”在本文使用時(shí)指特征、整件、步驟或組件的存在，但并不排除一個(gè)或更多個(gè)其它特征、整件、步驟或組件的存在或附加。

附圖說(shuō)明

所包括的附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的進(jìn)一步的理解，其構(gòu)成了說(shuō)明書(shū)的一部分，用于例示本發(fā)明的實(shí)施方式，并與文字描述一起來(lái)闡釋本發(fā)明的原理。顯而易見(jiàn) 地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(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)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。在附圖中：

圖1是本發(fā)明實(shí)施例1的車(chē)位檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例1的當(dāng)前L幀的4個(gè)平均值幀的圖像；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例1的當(dāng)前L幀的關(guān)于運(yùn)動(dòng)信息的圖像；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例1的當(dāng)前L幀的穩(wěn)態(tài)檢測(cè)圖；

圖5是本發(fā)明實(shí)施例1的前一個(gè)L幀的穩(wěn)態(tài)檢測(cè)圖；

圖6是本發(fā)明實(shí)施例1的當(dāng)前L幀的穩(wěn)態(tài)檢測(cè)圖的輪廓圖；

圖7是本發(fā)明實(shí)施例2的電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖8是本發(fā)明實(shí)施例2的電子設(shè)備的系統(tǒng)構(gòu)成的一示意框圖；

圖9是本發(fā)明實(shí)施例3的車(chē)位檢測(cè)方法的流程圖；

圖10是本發(fā)明實(shí)施例3的圖9中步驟902的方法流程圖；

圖11是本發(fā)明實(shí)施例4的車(chē)位檢測(cè)方法的流程圖。

具體實(shí)施方式

參照附圖，通過(guò)下面的說(shuō)明書(shū)，本發(fā)明的前述以及其它特征將變得明顯。在說(shuō)明書(shū)和附圖中，具體公開(kāi)了本發(fā)明的特定實(shí)施方式，其表明了其中可以采用本發(fā)明的原則的部分實(shí)施方式，應(yīng)了解的是，本發(fā)明不限于所描述的實(shí)施方式，相反，本發(fā)明包括落入所附權(quán)利要求的范圍內(nèi)的全部修改、變型以及等同物。

實(shí)施例1

圖1是本發(fā)明實(shí)施例1的車(chē)位檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖1所示，車(chē)位檢測(cè)裝置100對(duì)于停車(chē)場(chǎng)的監(jiān)控視頻，以預(yù)定幀數(shù)的圖像為單位依次進(jìn)行檢測(cè)，該裝置100包括：

第一檢測(cè)單元101，用于在對(duì)每個(gè)預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)有運(yùn)動(dòng)的車(chē)位，將該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為維持前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果；

第二檢測(cè)單元102，用于在對(duì)每個(gè)預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)的車(chē)位的圖像逐個(gè)進(jìn)行檢測(cè)；

其中，第二檢測(cè)單元102包括：

比較單元103，用于在對(duì)每個(gè)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)的車(chē)位的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，將當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像與前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行比較，當(dāng)比較結(jié)果為相似時(shí)，將該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為維持前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果，當(dāng)比較結(jié)果為不相似時(shí)，根據(jù)當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像中的輪廓判斷該車(chē)位是否滿足空車(chē)位的特征；

第一處理單元104，用于當(dāng)該車(chē)位滿足空車(chē)位的特征時(shí)，將該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為空車(chē)位，當(dāng)該車(chē)位不滿足空車(chē)位的特征時(shí)，檢測(cè)當(dāng)前場(chǎng)景是否清晰，在當(dāng)前場(chǎng)景不清晰的情況下，對(duì)當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行清晰化處理；

第三檢測(cè)單元105，用于利用機(jī)器學(xué)習(xí)法對(duì)該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行檢測(cè)，獲得該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果。

由上述實(shí)施例可知，基于車(chē)位圖像的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，能夠保證檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性；將輪廓法和機(jī)器學(xué)習(xí)法結(jié)合起來(lái)進(jìn)行檢測(cè)，并且在利用機(jī)器學(xué)習(xí)法之前在場(chǎng)景不清晰的情況下進(jìn)行清晰化處理，能夠有效的結(jié)合輪廓法和機(jī)器學(xué)習(xí)法的優(yōu)點(diǎn)，處理速度較快且能夠適用于各種場(chǎng)景，且具有較高的檢測(cè)精度，另外，基于穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行檢測(cè)，能夠抑制隨機(jī)噪聲，提高檢測(cè)精度。

在本實(shí)施例中，停車(chē)場(chǎng)的監(jiān)控視頻可使用現(xiàn)有方法而獲得，例如，通過(guò)在停車(chē)場(chǎng)上方設(shè)置攝像頭而獲得。

在本實(shí)施例中，該預(yù)定幀數(shù)可根據(jù)實(shí)際需要而設(shè)定。在本實(shí)例中，設(shè)該預(yù)定幀數(shù)為L(zhǎng)幀，例如，當(dāng)監(jiān)控視頻每秒傳播的幀數(shù)為25幀時(shí)，可將L設(shè)定為100幀，即取4秒時(shí)間段內(nèi)的視頻圖像。

在本實(shí)施例中，第一檢測(cè)單元101，用于在對(duì)每個(gè)預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)有運(yùn)動(dòng)的車(chē)位，將該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為維持前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果；

在本實(shí)施例中，第一檢測(cè)單元101在對(duì)每個(gè)預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)有運(yùn)動(dòng)的車(chē)位，將該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為維持前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果；例如，如果前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果為“空車(chē)位”，則在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)，將該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果維持為“空車(chē)位”；如果前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果為“非空車(chē)位”，則在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)，將該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果維持為“非空車(chē)位”。

第二檢測(cè)單元102在對(duì)每個(gè)預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)的車(chē)位的圖像逐個(gè)進(jìn)行檢測(cè)。

以下對(duì)本實(shí)施例的檢測(cè)車(chē)位在預(yù)定幀數(shù)內(nèi)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的方法進(jìn)行示例性的說(shuō)明。

例如，該裝置100還可以包括：

第二處理單元106，用于對(duì)當(dāng)前L幀圖像中的每N幀圖像進(jìn)行平均化處理，獲得M個(gè)平均值幀，L＝M*N，L,M,N均為正整數(shù)；

第三處理單元107，用于對(duì)M個(gè)平均值幀逐個(gè)進(jìn)行差分并基于差分的結(jié)果進(jìn)行二值化處理，獲得當(dāng)前L幀圖像的關(guān)于運(yùn)動(dòng)信息的圖像；

運(yùn)動(dòng)檢測(cè)單元108，用于根據(jù)當(dāng)前L幀圖像的關(guān)于運(yùn)動(dòng)信息的圖像，檢測(cè)在當(dāng)前L幀內(nèi)各個(gè)車(chē)位的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。

在本實(shí)施例中，第二處理單元106、第三處理單元107以及運(yùn)動(dòng)檢測(cè)單元108為可選部件，在圖1中用虛線框表示。

在本實(shí)施例中，以L＝100，M＝4，N＝25為例進(jìn)行示例性的說(shuō)明。

第二處理單元106對(duì)當(dāng)前100幀圖像中的每25幀圖像進(jìn)行平均化處理，獲得4個(gè)平均值幀，其中，進(jìn)行平均化處理可使用現(xiàn)有的方法。

圖2是本發(fā)明實(shí)施例1的當(dāng)前L幀的4個(gè)平均值幀的圖像。如圖2所示，這4個(gè)平均值幀的圖像依次用201-204表示。第三處理單元107對(duì)這4個(gè)平均值幀逐個(gè)進(jìn)行差分并基于差分的結(jié)果進(jìn)行二值化處理，獲得當(dāng)前100幀圖像的關(guān)于運(yùn)動(dòng)信息的圖像。其中，對(duì)這4個(gè)平均值幀逐個(gè)進(jìn)行差分并基于差分的結(jié)果進(jìn)行二值化處理以獲得關(guān)于運(yùn)動(dòng)信息的圖像可使用現(xiàn)有的方法。

圖3是本發(fā)明實(shí)施例1的當(dāng)前L幀的關(guān)于運(yùn)動(dòng)信息的圖像。如圖3所示，將具有運(yùn)動(dòng)信息的8個(gè)車(chē)位用兩個(gè)框301和302標(biāo)出，其余車(chē)位不具有運(yùn)動(dòng)信息。

在本實(shí)施例中，運(yùn)動(dòng)檢測(cè)單元108根據(jù)該關(guān)于運(yùn)動(dòng)信息的圖像，檢測(cè)在當(dāng)前L幀內(nèi)各個(gè)車(chē)位的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，其中，將圖3中框出的8個(gè)車(chē)位確定為在當(dāng)前100幀內(nèi)具有運(yùn)動(dòng)信息，將其余的車(chē)位確定為在當(dāng)前100幀內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)信息。

在本實(shí)施例中，第二檢測(cè)單元102對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)的車(chē)位的圖像逐個(gè)進(jìn)行檢測(cè)。

在本實(shí)施例中，第二檢測(cè)單元102中的比較單元103用于在對(duì)每個(gè)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)的車(chē)位的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，將當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像與前一 個(gè)預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行比較，當(dāng)比較結(jié)果為相似時(shí)，將該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為維持前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果，當(dāng)比較結(jié)果為不相似時(shí)，根據(jù)當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像中的輪廓判斷該車(chē)位是否滿足空車(chē)位的特征。

在本實(shí)施例中，該穩(wěn)態(tài)圖像是指經(jīng)過(guò)預(yù)處理的視頻圖像，例如，當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的穩(wěn)態(tài)圖像是指對(duì)當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的各幀圖像進(jìn)行平均化處理后獲得的平均值幀的圖像。通過(guò)對(duì)視頻圖像進(jìn)行例如平均化處理的預(yù)處理，能夠有效抑制隨機(jī)噪聲。另外，本發(fā)明實(shí)施例也可以對(duì)視頻圖像進(jìn)行其他形式的預(yù)處理，只要能夠抑制隨機(jī)噪聲即可。

以下對(duì)本實(shí)施例的獲得穩(wěn)態(tài)圖像的方法進(jìn)行示例性的說(shuō)明。

例如，第二檢測(cè)單元102還可以包括：獲取單元109，用于在對(duì)每個(gè)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)該車(chē)位的當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行平均化處理，獲得當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像。

在本實(shí)施例中，獲取單元109為可選部件，在圖1中用虛線框表示。

在本實(shí)施例中，對(duì)該車(chē)位的當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行平均化處理可使用現(xiàn)有方法。例如，可直接對(duì)L幀圖像進(jìn)行平均化處理，也可以在第二處理單元106獲得M個(gè)平均值幀的基礎(chǔ)上，再對(duì)M個(gè)平均值幀進(jìn)行平均化處理。

圖4是本發(fā)明實(shí)施例1的當(dāng)前L幀的穩(wěn)態(tài)檢測(cè)圖，圖5是本發(fā)明實(shí)施例1的前一個(gè)L幀的穩(wěn)態(tài)檢測(cè)圖。如圖4所示，框401和402中的8個(gè)車(chē)位(對(duì)應(yīng)于圖3中框出的8個(gè)車(chē)位)由于具有運(yùn)動(dòng)信息，直接認(rèn)為其車(chē)位狀態(tài)相對(duì)于前一個(gè)L幀沒(méi)有發(fā)生變化，對(duì)于其余車(chē)位逐個(gè)進(jìn)行檢測(cè)。其中，框501中的那個(gè)車(chē)位的穩(wěn)態(tài)檢測(cè)圖與當(dāng)前L幀中相應(yīng)車(chē)位403的穩(wěn)態(tài)檢測(cè)圖發(fā)生了很大的變化，即判斷為不相似，則根據(jù)該車(chē)位403的輪廓判斷該車(chē)位是否滿足空車(chē)位的特征，對(duì)于其余車(chē)位，也直接認(rèn)為其車(chē)位狀態(tài)相對(duì)于前一個(gè)L幀沒(méi)有發(fā)生變化。

在本實(shí)施例中，獲得車(chē)位輪廓可使用現(xiàn)有方法，例如，通過(guò)索貝爾(Sobel)算子運(yùn)算后進(jìn)行門(mén)限化處理。圖6是本發(fā)明實(shí)施例1的當(dāng)前L幀的穩(wěn)態(tài)檢測(cè)圖的輪廓圖。

在獲得車(chē)位的輪廓之后，第一處理單元104當(dāng)該車(chē)位滿足空車(chē)位的特征時(shí)，將該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為空車(chē)位，當(dāng)該車(chē)位不滿足空車(chē)位的特征時(shí)，檢測(cè)當(dāng)前場(chǎng)景是否清晰，在當(dāng)前場(chǎng)景不清晰的情況下，對(duì)當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行清晰化處理。

其中，根據(jù)車(chē)位的輪廓判斷該車(chē)位是否滿足空車(chē)位的特征可使用現(xiàn)有方法。例如， 首先獲得該車(chē)位的輪廓信息，其中，可以適當(dāng)在原始車(chē)位的大小基礎(chǔ)上向內(nèi)縮小一部份以消除車(chē)位邊框及周邊車(chē)視圖的影響，該輪廓信息例如包括輪廓點(diǎn)數(shù)及其分布方位、直線長(zhǎng)度及方位、特征點(diǎn)位置等，根據(jù)這些輪廓信息判斷該車(chē)位是否滿足空車(chē)位的特征。

在本實(shí)施例中，檢測(cè)當(dāng)前場(chǎng)景是否清晰可使用現(xiàn)有方法，例如，檢測(cè)當(dāng)前場(chǎng)景的環(huán)境亮度是否較暗，或者是否霧。

第一處理單元104在當(dāng)前場(chǎng)景不清晰的情況下，對(duì)當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行清晰化處理。例如，根據(jù)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行圖像增強(qiáng)或去霧等處理，以獲得清晰的穩(wěn)態(tài)圖像。這樣，能夠適用于各種場(chǎng)景。

在本實(shí)施例中，在當(dāng)前場(chǎng)景清晰的情況下，第一處理單元104直接將穩(wěn)態(tài)圖像輸入到第三檢測(cè)單元105中進(jìn)行檢測(cè)，在當(dāng)前場(chǎng)景不清晰的情況下，第一處理單元104對(duì)穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行清晰化處理后，將經(jīng)過(guò)清晰化處理的穩(wěn)態(tài)圖像輸入到第三檢測(cè)單元105中進(jìn)行檢測(cè)。

在本實(shí)施例中，第三檢測(cè)單元105利用機(jī)器學(xué)習(xí)法對(duì)該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行檢測(cè)，獲得該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果。其中，可使用現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)法，例如，可使用現(xiàn)有的支持向量機(jī)(SVM，Support Vector Machine)算法或組合分類(lèi)算法(Adaboost算法)，基于經(jīng)過(guò)訓(xùn)練得到的分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)，以確定該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果為“空車(chē)位”或“非空車(chē)位”。

由上述實(shí)施例可知，基于車(chē)位圖像的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，能夠保證檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性，另外，將輪廓法和機(jī)器學(xué)習(xí)法結(jié)合起來(lái)進(jìn)行檢測(cè)，并且在利用機(jī)器學(xué)習(xí)法之前在場(chǎng)景不清晰的情況下進(jìn)行清晰化處理，能夠有效的結(jié)合輪廓法和機(jī)器學(xué)習(xí)法的優(yōu)點(diǎn)，處理速度較快且能夠適用于各種場(chǎng)景，且具有較高的檢測(cè)精度。

實(shí)施例2

本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種電子設(shè)備，圖7是本發(fā)明實(shí)施例2的電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖7所示，電子設(shè)備700包括車(chē)位檢測(cè)裝置701，其中，車(chē)位檢測(cè)裝置701的結(jié)構(gòu)和功能與實(shí)施例1中的記載相同，此處不再贅述。

圖8是本發(fā)明實(shí)施例2的電子設(shè)備的系統(tǒng)構(gòu)成的一示意框圖。如圖8所示，電子設(shè)備800可以包括中央處理器801和存儲(chǔ)器802；存儲(chǔ)器802耦合到中央處理器801。該圖是示例性的；還可以使用其它類(lèi)型的結(jié)構(gòu)，來(lái)補(bǔ)充或代替該結(jié)構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)電信功 能或其它功能。

如圖8所示，該電子設(shè)備800還可以包括：輸入單元803、顯示器804、電源805。

在一個(gè)實(shí)施方式中，實(shí)施例1所述的車(chē)位檢測(cè)裝置的功能可以被集成到中央處理器801中。其中，中央處理器801可以被配置為：在對(duì)每個(gè)預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)具有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位，將所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為維持前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果；在對(duì)每個(gè)預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位的圖像逐個(gè)進(jìn)行檢測(cè)；其中，所述在對(duì)每個(gè)預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位的圖像逐個(gè)進(jìn)行檢測(cè)，包括：在對(duì)每個(gè)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，將當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像與前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行比較，當(dāng)比較結(jié)果為相似時(shí)，將所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為維持前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果，當(dāng)比較結(jié)果為不相似時(shí)，根據(jù)當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像中的輪廓判斷所述車(chē)位是否滿足空車(chē)位的特征；當(dāng)所述車(chē)位滿足空車(chē)位的特征時(shí)，將所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為空車(chē)位，當(dāng)所述車(chē)位不滿足空車(chē)位的特征時(shí)，檢測(cè)當(dāng)前場(chǎng)景是否清晰，在當(dāng)前場(chǎng)景不清晰的情況下，對(duì)當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行清晰化處理；利用機(jī)器學(xué)習(xí)法對(duì)所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行檢測(cè)，獲得所述車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果。

其中，所述預(yù)定幀數(shù)為L(zhǎng)幀，中央處理器801還可以被配置為：對(duì)當(dāng)前L幀圖像中的每N幀圖像進(jìn)行平均化處理，獲得M個(gè)平均值幀，L＝M*N，L,M,N均為正整數(shù)；對(duì)M個(gè)平均值幀逐個(gè)進(jìn)行差分并基于差分的結(jié)果進(jìn)行二值化處理，獲得當(dāng)前L幀圖像的關(guān)于運(yùn)動(dòng)信息的圖像；根據(jù)當(dāng)前L幀圖像的關(guān)于運(yùn)動(dòng)信息的圖像，檢測(cè)在當(dāng)前L幀內(nèi)各個(gè)車(chē)位的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。

其中，所述在對(duì)每個(gè)預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位的圖像逐個(gè)進(jìn)行檢測(cè)，還包括：在對(duì)每個(gè)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)所述車(chē)位的當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行平均化處理，獲得當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像。

在另一個(gè)實(shí)施方式中，實(shí)施例1所述的車(chē)位檢測(cè)裝置可以與中央處理器801分開(kāi)配置，例如可以將車(chē)位檢測(cè)裝置配置為與中央處理器801連接的芯片，通過(guò)中央處理器801的控制來(lái)實(shí)現(xiàn)車(chē)位檢測(cè)裝置的功能。

在本實(shí)施例中電子設(shè)備800也并不是必須要包括圖8中所示的所有部件。

如圖8所示，中央處理器801有時(shí)也稱為控制器或操作控件，可以包括微處理器或其它處理器裝置和/或邏輯裝置，中央處理器801接收輸入并控制電子設(shè)備800的各個(gè)部件的操作。

存儲(chǔ)器802，例如可以是緩存器、閃存、硬驅(qū)、可移動(dòng)介質(zhì)、易失性存儲(chǔ)器、非易失性存儲(chǔ)器或其它合適裝置中的一種或更多種。并且中央處理器801可執(zhí)行該存儲(chǔ)器802存儲(chǔ)的該程序，以實(shí)現(xiàn)信息存儲(chǔ)或處理等。其它部件的功能與現(xiàn)有類(lèi)似，此處不再贅述。電子設(shè)備800的各部件可以通過(guò)專用硬件、固件、軟件或其結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)，而不偏離本發(fā)明的范圍。

由上述實(shí)施例可知，基于車(chē)位圖像的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，能夠保證檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性，另外，將輪廓法和機(jī)器學(xué)習(xí)法結(jié)合起來(lái)進(jìn)行檢測(cè)，并且在利用機(jī)器學(xué)習(xí)法之前在場(chǎng)景不清晰的情況下進(jìn)行清晰化處理，能夠有效的結(jié)合輪廓法和機(jī)器學(xué)習(xí)法的優(yōu)點(diǎn)，處理速度較快且能夠適用于各種場(chǎng)景，且具有較高的檢測(cè)精度。

實(shí)施例3

本發(fā)明實(shí)施例還提供一種車(chē)位檢測(cè)方法，對(duì)于停車(chē)場(chǎng)的監(jiān)控視頻，以預(yù)定幀數(shù)的圖像為單位依次進(jìn)行檢測(cè)，其對(duì)應(yīng)于實(shí)施例1的車(chē)位檢測(cè)裝置。圖9是本發(fā)明實(shí)施例3的車(chē)位檢測(cè)方法的流程圖。如圖9所示，該方法包括：

步驟901：在對(duì)每個(gè)預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)具有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位，將該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為維持前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果；

步驟902：在對(duì)每個(gè)預(yù)定幀數(shù)的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，對(duì)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位的圖像逐個(gè)進(jìn)行檢測(cè)。

圖10是本發(fā)明實(shí)施例3的圖9中步驟902的方法流程圖。該方法包括：

步驟1001：在對(duì)每個(gè)在當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)內(nèi)沒(méi)有運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)位的圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，將當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的所述車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像與前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行比較，當(dāng)比較結(jié)果為相似時(shí)，將該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為維持前一個(gè)預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果，當(dāng)比較結(jié)果為不相似時(shí)，根據(jù)當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像中的輪廓判斷該車(chē)位是否滿足空車(chē)位的特征；

步驟1002：當(dāng)該車(chē)位滿足空車(chē)位的特征時(shí)，將該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為空車(chē)位，當(dāng)該車(chē)位不滿足空車(chē)位的特征時(shí)，檢測(cè)當(dāng)前場(chǎng)景是否清晰，在當(dāng)前場(chǎng)景不清晰的情況下，對(duì)當(dāng)前預(yù)定幀數(shù)的該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行清晰化處理；

步驟1003：利用機(jī)器學(xué)習(xí)法對(duì)該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行檢測(cè)，獲得該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果。

在本實(shí)施例中，判斷運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的方法、獲得穩(wěn)態(tài)圖像的方法、根據(jù)輪廓判斷是否為空車(chē)位的方法、對(duì)穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行清晰檢測(cè)以及清晰化處理的方法以及利用機(jī)器學(xué)習(xí)法對(duì)穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行檢測(cè)的方法與實(shí)施例1中的記載相同，此處不再贅述。

由上述實(shí)施例可知，基于車(chē)位圖像的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，能夠保證檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性，另外，將輪廓法和機(jī)器學(xué)習(xí)法結(jié)合起來(lái)進(jìn)行檢測(cè)，并且在利用機(jī)器學(xué)習(xí)法之前在場(chǎng)景不清晰的情況下進(jìn)行清晰化處理，能夠有效的結(jié)合輪廓法和機(jī)器學(xué)習(xí)法的優(yōu)點(diǎn)，處理速度較快且能夠適用于各種場(chǎng)景，且具有較高的檢測(cè)精度。

實(shí)施例4

本發(fā)明實(shí)施例還提供一種車(chē)位檢測(cè)方法，對(duì)于停車(chē)場(chǎng)的監(jiān)控視頻，以L幀圖像為單位依次進(jìn)行檢測(cè)，其對(duì)應(yīng)于實(shí)施例1的車(chē)位檢測(cè)裝置。圖11是本發(fā)明實(shí)施例4的車(chē)位檢測(cè)方法的流程圖。如圖11所示，該方法包括：

步驟1101：對(duì)當(dāng)前L幀圖像中的每N幀圖像進(jìn)行平均化處理，獲得M個(gè)平均值幀，L＝M*N，L,M,N均為正整數(shù)；

步驟1102：對(duì)M個(gè)平均值幀逐個(gè)進(jìn)行差分并基于差分的結(jié)果進(jìn)行二值化處理，獲得當(dāng)前L幀圖像的關(guān)于運(yùn)動(dòng)信息的圖像；

步驟1103：根據(jù)當(dāng)前L幀圖像的關(guān)于運(yùn)動(dòng)信息的圖像，檢測(cè)在當(dāng)前L幀內(nèi)各個(gè)車(chē)位的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；

步驟1104：將車(chē)位計(jì)數(shù)的初始值設(shè)為0；

步驟1105：判斷車(chē)位計(jì)數(shù)是否小于圖像中的總車(chē)位數(shù)；當(dāng)判斷結(jié)果為“是”時(shí)，進(jìn)入步驟1106，當(dāng)判斷結(jié)果為“否”時(shí)，結(jié)束處理；

步驟1106：判斷該車(chē)位在當(dāng)前L幀內(nèi)是否具有運(yùn)動(dòng)信息；當(dāng)判斷結(jié)果為“是”時(shí)，進(jìn)入步驟1107，當(dāng)判斷結(jié)果為“否”時(shí)，進(jìn)入步驟1108；

步驟1107：將該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為維持前一個(gè)L幀的該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果，并將車(chē)位數(shù)加1；

步驟1108：對(duì)該車(chē)位的當(dāng)前L幀圖像進(jìn)行平均化處理，獲得當(dāng)前L幀的穩(wěn)態(tài)圖像；

步驟1109：判斷該車(chē)位的當(dāng)前L幀的穩(wěn)態(tài)圖像與前一個(gè)L幀的穩(wěn)態(tài)圖像是否相似；當(dāng)判斷結(jié)果為“是”時(shí)，進(jìn)入步驟1107，當(dāng)判斷結(jié)果為“否”時(shí)，進(jìn)入步驟1110；

步驟1110：獲得當(dāng)前L幀的該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像中的輪廓；

步驟1111：判斷該輪廓是否滿足空車(chē)位的特征；當(dāng)判斷結(jié)果為“是”時(shí)，進(jìn)入步驟1115；當(dāng)判斷結(jié)果為“否”時(shí)，進(jìn)入步驟1112；

步驟1112：判斷當(dāng)前場(chǎng)景是否清晰；當(dāng)判斷結(jié)果為“是”時(shí)，進(jìn)入步驟1114，當(dāng)判斷結(jié)果為“否”時(shí)，進(jìn)入步驟1113；

步驟1113：對(duì)該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行清晰化處理；

步驟1114：利用機(jī)器學(xué)習(xí)法對(duì)該車(chē)位的穩(wěn)態(tài)圖像進(jìn)行檢測(cè)；

步驟1115：將該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為空車(chē)位；

步驟1116：將該車(chē)位的檢測(cè)結(jié)果確定為非空車(chē)位。

在本實(shí)施例中，上述各個(gè)步驟中使用的方法與實(shí)施例1中的記載相同，此處不再贅述。

由上述實(shí)施例可知，基于車(chē)位圖像的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，能夠保證檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性，另外，將輪廓法和機(jī)器學(xué)習(xí)法結(jié)合起來(lái)進(jìn)行檢測(cè)，并且在利用機(jī)器學(xué)習(xí)法之前在場(chǎng)景不清晰的情況下進(jìn)行清晰化處理，能夠有效的結(jié)合輪廓法和機(jī)器學(xué)習(xí)法的優(yōu)點(diǎn)，處理速度較快且能夠適用于各種場(chǎng)景，且具有較高的檢測(cè)精度。

本發(fā)明實(shí)施例還提供一種計(jì)算機(jī)可讀程序，其中當(dāng)在車(chē)位檢測(cè)裝置或電子設(shè)備中執(zhí)行所述程序時(shí)，所述程序使得計(jì)算機(jī)在所述車(chē)位檢測(cè)裝置或電子設(shè)備中執(zhí)行實(shí)施例3或?qū)嵤├?所述的車(chē)位檢測(cè)方法。

本發(fā)明實(shí)施例還提供一種存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀程序的存儲(chǔ)介質(zhì)，其中所述計(jì)算機(jī)可讀程序使得計(jì)算機(jī)在車(chē)位檢測(cè)裝置或電子設(shè)備中執(zhí)行實(shí)施例3或?qū)嵤├?所述的車(chē)位檢測(cè)方法。

本發(fā)明以上的裝置和方法可以由硬件實(shí)現(xiàn)，也可以由硬件結(jié)合軟件實(shí)現(xiàn)。本發(fā)明涉及這樣的計(jì)算機(jī)可讀程序，當(dāng)該程序被邏輯部件所執(zhí)行時(shí)，能夠使該邏輯部件實(shí)現(xiàn)上文所述的裝置或構(gòu)成部件，或使該邏輯部件實(shí)現(xiàn)上文所述的各種方法或步驟。本發(fā)明還涉及用于存儲(chǔ)以上程序的存儲(chǔ)介質(zhì)，如硬盤(pán)、磁盤(pán)、光盤(pán)、DVD、flash存儲(chǔ)器等。

以上結(jié)合具體的實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了描述，但本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該清楚，這些描述都是示例性的，并不是對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以根據(jù)本發(fā)明的精神和原理對(duì)本發(fā)明做出各種變型和修改，這些變型和修改也在本發(fā)明的范圍內(nèi)。