本發(fā)明涉及一種基于多相機圖像聯(lián)合處理的路側(cè)停車管理方法。

背景技術(shù)：

在城市智能交通系統(tǒng)中，停車場的管理占有相當重要的比例。隨著城市機動車輛占有率的不斷增加，停車場已經(jīng)不局限于原有模式，路側(cè)停車場已經(jīng)承擔(dān)了越來越重要的角色，路側(cè)停車場的智能化管理的要求也隨之越來越準確、快捷。目前路側(cè)停車管理的主要技術(shù)實現(xiàn)是基于地磁的智能管理系統(tǒng)、或者是基于地磁和視頻相結(jié)合的智能管理系統(tǒng)兩種方式，甚至有些地方還是純?nèi)斯さ墓芾矸绞?。城市停車場的管理，尤其是智能化管理已?jīng)越來越彰顯其重要性，而且隨著城市機動車輛的不斷增加，停車場已經(jīng)不再局限于原有的格局，路側(cè)停車場已經(jīng)成為一種普遍現(xiàn)象，如果路側(cè)停車場沒有進行有效管理，將會使得城市道路的擁堵情況更為嚴重。

在路側(cè)停車的平行停車場景中，車輛進場時車牌容易被遮擋、車牌識別準確度不高、車輛進/出場動作捕捉不精確以及進/出場記錄的準確度難以把控，導(dǎo)致無法獲取全部停車區(qū)的精確監(jiān)控圖像，進而對停車事件信息判定不精確；這樣會給后期的停車事件糾紛取證帶來很多不便。

有鑒于上述的缺陷，本設(shè)計人，積極加以研究創(chuàng)新，以期創(chuàng)設(shè)一種基于多相機圖像聯(lián)合處理的路側(cè)停車管理方法，使其更具有產(chǎn)業(yè)上的利用價值。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是提供一種一種對車牌識別精確度高、車輛進/出場動作捕捉精確且可高效追溯的多相機圖像聯(lián)合處理的路側(cè)停車管理方法。

本發(fā)明的技術(shù)方案是提供一種基于多相機圖像聯(lián)合處理的路側(cè)停車管理方法：相機組模塊獲取車輛的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)一級圖像存儲模塊和二級圖像存儲模塊接收存儲；

一級圖像處理模塊分析全景相機的圖像并檢測車輛在圖像中的位置坐標和范圍，確定進入檢測區(qū)的目標車輛，

一級圖像處理模塊對目標車輛圖像的位置和軌跡分析，判定目標車輛是否駛?cè)胪＼囶A(yù)警區(qū)，

若目標車輛駛?cè)胪＼囶A(yù)警區(qū)，一級圖像處理模塊將目標車輛在全景圖像中的位置映射到對應(yīng)的車位相機，獲取對應(yīng)的車位相機圖像；

一級圖像處理模塊切分全景圖像中的目標車輛圖像，將其與對應(yīng)車位相機圖像進行特征比對分析，在車位相機圖像中匹配出對應(yīng)的目標車輛圖像；

一級圖像處理模塊根據(jù)目標車輛圖像獲取其動作類型信息以及關(guān)鍵時間點的圖像信息并進行車牌識別，判定目標車輛是否離開檢測區(qū)；

若目標車輛未離開檢測區(qū)而是駛?cè)?出停車區(qū)，一級圖像處理模給出目標車輛進/出場信息，合并目標車輛進/出場信息、目標車輛動作類型信息以及關(guān)鍵時間點的圖像信息、車牌識別結(jié)果形成目標車輛進/出場事件信息并存儲，并計算置信度，若置信度高于閾值，發(fā)送目標車輛進/出場事件信息給主控模塊，并通過網(wǎng)絡(luò)通信模塊發(fā)送給后臺。

進一步的，若置信度低于閾值，一級圖像處理模塊將獲取的圖像信息及對應(yīng)的時間信息發(fā)送給二級圖像處理模塊；二級圖像處理模塊根據(jù)對應(yīng)的時間信息，從一級圖像存儲模塊或二級圖像存儲模塊獲取該時段的全景相機和車位相機詳細圖像信息重新進行精細化的圖像分析，形成二次目標車輛進/出場事件信息并存儲，

發(fā)送二次目標車輛進/出場事件信息給主控模塊，并通過網(wǎng)絡(luò)通信模塊發(fā)送給后臺。

進一步的，若目標車輛離開檢測區(qū)，停止對目標車輛進行跟蹤。

進一步的，通過一級圖像存儲模塊存儲短時圖像信息，通過二級圖像存儲模塊存儲長時圖像信息。

進一步的，獲取目標車輛動作類型信息是指獲取目標車輛駛?cè)胪＼噮^(qū)、駛出停車區(qū)的圖像信息。

進一步的，一級圖像處理模塊將全景相機的圖像信息區(qū)劃分為檢測區(qū)和非檢測區(qū)，檢測區(qū)包括為停車預(yù)警區(qū)和停車區(qū)，停車區(qū)為停車預(yù)警區(qū)的子集。

本發(fā)明中，一級圖像存儲模塊存儲介質(zhì)要求存取速度快，便于短期圖像檢索和圖像搜索，圖像信息存儲根據(jù)具體情況可以隨時刪除并更新；而二級圖像存儲模塊其存儲介質(zhì)要求存儲空間大，用于長期圖像的取證和安防管理；事件圖像存儲模塊根據(jù)主控模塊、圖像處理模塊的指令逐條存儲停車事件發(fā)生時段的圖像信息，記錄目標車輛進出停車位的過程并提供圖像信息的讀取服務(wù)。

借由上述方案，本發(fā)明至少具有以下優(yōu)點：1.能對停車事件進行全程圖像分析，圖像穩(wěn)定，分析質(zhì)量高；2.各相機均為固定相機，且全景相機和車位相機可聯(lián)合分析提高了車牌識別額精確度；3.通過二級圖像存儲和二級圖像處理，充分發(fā)揮圖像算法的優(yōu)勢，在避開計算峰值且不影響實時檢測的情況下，大幅提升圖像處理的準確度以及計算效率；4.停車過程全覆蓋，記錄完整，取證完備；5.能實現(xiàn)停車事件的高效回溯。

上述說明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段，并可依照說明書的內(nèi)容予以實施，以下以本發(fā)明的較佳實施例詳細說明如后。

附圖說明

圖1是本發(fā)明基于多相機圖像聯(lián)合處理的路側(cè)停車管理方法的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明基于多相機圖像聯(lián)合處理的路側(cè)停車管理方法的流程示意圖；

圖3是本發(fā)明基于多相機圖像聯(lián)合處理的路側(cè)停車管理方法中場景布置圖；

圖4是本發(fā)明基于多相機圖像聯(lián)合處理的路側(cè)停車管理方法中場景布置圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和實施例，對本發(fā)明的具體實施方式作進一步詳細描述。以下實施例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。

如圖1和圖2所示，基于多相機圖像聯(lián)合處理的路側(cè)停車管理裝置，包括相機組模塊、圖像存儲模塊3、圖像處理模塊4、主控模塊5和后臺6，相機組模塊包括部署于路側(cè)監(jiān)控桿上的全景相機1和若干車位相機2，全景相機1與各個車位相機2之間的距離設(shè)為固定值，全景相機1的光軸與各個車位相機2的光軸的夾角設(shè)為固定夾角，具體在實施時，全景相機1拍攝劃定停車區(qū)的全部車位及周邊區(qū)，且能監(jiān)控全部劃定停車區(qū)的目標車輛進出，車位相機2只拍攝部分的停車區(qū)（如1-3個車位），其拍攝范圍是全景相機的子集，多個車位相機的拍攝范圍累加起來，即是全景相機的拍攝范圍；各相機拍攝范圍通過調(diào)節(jié)各個相機的焦距和角度實現(xiàn)；如圖3和圖4所示的停車場的場景布置圖，其中四個車位相機分別對應(yīng)監(jiān)控停車區(qū)，全景相機1監(jiān)控的是全部停車區(qū)，并覆蓋圖中的所有停車區(qū)及周邊區(qū)，周邊區(qū)域不限于檢測區(qū)，相機組模塊拍攝不限于拍攝方向，如圖4中是拍攝目標車輛的車尾部分信息，圖3中是拍攝目標車輛的車頭部分信息。

基于多相機圖像聯(lián)合處理的路側(cè)停車管理方法的實施過程如下：

（1）相機組模塊獲取車輛的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)一級圖像存儲模塊和二級圖像存儲模塊接收存儲，一級圖像處理模塊分析全景相機的圖像并檢測車輛在圖像中的位置坐標和范圍，確定進入檢測區(qū)的目標車輛，

（2）一級圖像處理模塊基于圖像的目標跟蹤算法對檢測區(qū)目標車輛圖像的位置和軌跡分析，判定目標車輛是否駛?cè)胪＼囶A(yù)警區(qū)，若目標車輛進入停車預(yù)警區(qū)，一級圖像處理模塊將目標車輛在全景圖像中的位置映射到對應(yīng)的車位相機，獲取對應(yīng)的車位相機圖像；一級圖像處理模塊切分全景圖像中的目標車輛圖像，將其與對應(yīng)車位相機圖像進行特征比對分析，在車位相機圖像中匹配出對應(yīng)的目標車輛圖像；進一步獲取車輛動作類型信息以及關(guān)鍵時間點的圖像信息并進行車牌識別，判定目標車輛是否離開檢測區(qū)；

（3）若目標車輛未離開檢測區(qū)而是駛?cè)?出停車區(qū)，一級圖像處理模塊采用高實時性圖像處理算法實時分析圖像信息、根據(jù)車輛進入停車區(qū)的時間長度、車輛圖像進入停車區(qū)的比例、三維圖像信息，給出“目標車輛已進場”信息，并計算置信度，根據(jù)車輛駛出動作、車牌識別結(jié)果、比對已經(jīng)進場的車牌信息，計算置信度，給出“目標車輛出場”信息，一級圖像處理模塊將車輛進出場信息、記錄的關(guān)鍵時間點的圖像信息、車牌識別結(jié)果合并成一條車輛進/出場事件信息，存入事件圖像存儲模塊；若置信度高于閾值，發(fā)送車輛進/出場事件信息給主控模塊，并通過網(wǎng)絡(luò)通信模塊發(fā)送給后臺，

若置信度低于閾值，一級圖像處理模塊將獲取的圖像信息及對應(yīng)的時間信息發(fā)送給二級圖像處理模塊并進行二級圖像分析；二級圖像處理模塊根據(jù)對應(yīng)的時間信息，從一級圖像存儲模塊或二級圖像存儲模塊獲取該時段的全景相機和車位相機詳細圖像信息；重新進行精細化的圖像分析，分析步驟同一級圖像處理模塊相比，二級圖像處理模塊可使用更密集的圖像信息,對圖像都進行精細處理,對全景相機和車位相機的圖像信息均進行目標車輛監(jiān)測和跟蹤處理，選用更多的特征點信息，進行更高精度的特征點計算和匹配計算，進行更高精準度的三維計算，得到更高的停車事件識別精度；并重新計算置信度；并形成二次目標車輛進/出場事件信息并存儲，發(fā)送二次目標車輛進/出場事件信息給主控模塊，并通過網(wǎng)絡(luò)通信模塊發(fā)送給后臺。

在實際應(yīng)用當中，一級圖像處理模塊實時應(yīng)對路側(cè)停車場的復(fù)雜環(huán)境，二級圖像處理需要的計算量大、處理過程復(fù)雜，在準確度上彌補一級圖像處理的不足。

本發(fā)明中，關(guān)鍵時間點指能標定目標車輛停車事件的時刻，如目標車輛跨越停車線、目標車輛停穩(wěn)、目標車輛已駛出等時刻，根據(jù)記錄的關(guān)鍵時間點，從一級圖像存儲模塊或二級圖像存儲模塊獲取該時段的詳細圖像信息，例如，該時段的滿幀視頻和高清圖片等。

作為可變換的實施方式，根據(jù)相機組模塊的配置信息，可以將所述一級圖像處理模塊集成在所述相機組模塊內(nèi)，用于實現(xiàn)圖像的存儲功能。

全景相機與若干車位相機設(shè)置在設(shè)備盒內(nèi)并通過網(wǎng)絡(luò)相互連通或者全景相機與若干車位相機散列分布在監(jiān)控桿上，全景相機的數(shù)量為m（m≥1），車位相機的數(shù)量為n（n≥1），具體全景相機和車位相機的數(shù)量根據(jù)路側(cè)停車位的數(shù)量來設(shè)置，不限于實施例中的描述。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選施方式，并不用于限制本發(fā)明，應(yīng)當指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明技術(shù)原理的前提下，還可以做出若干改進和變型，這些改進和變型也應(yīng)視為本發(fā)明的保護范圍。