車位狀態(tài)的檢測(cè)方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明實(shí)施例涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種車位狀態(tài)檢測(cè)的計(jì)算方法及
目.ο
【背景技術(shù)】
[0002]車位狀態(tài)檢測(cè)技術(shù)是一種依靠外部設(shè)備來檢測(cè)車位上是否占有車輛，并把車位狀態(tài)發(fā)送至車載終端上進(jìn)行顯示的一種技術(shù)。
[0003]目前，市場(chǎng)上已有多種車位狀態(tài)檢測(cè)方法，常用的方法有利用紅外線、超聲波以及地磁感應(yīng)線圈檢測(cè)的方式，無論采取前述任一種的檢測(cè)方式，都需要在每個(gè)待檢測(cè)車位的上方或者下方施工安裝與之配套的信息收集及發(fā)送等裝置，這些裝置將各個(gè)車位停車情況的簡(jiǎn)單信息通過專用網(wǎng)絡(luò)線路傳給上位控制計(jì)算機(jī)，進(jìn)而由上位機(jī)判斷后將指令發(fā)送至顯示端，這些檢測(cè)方式需要的裝置需要事先施工，并且需要定期維護(hù)，花費(fèi)大量費(fèi)用。
[0004]通過地磁感應(yīng)檢測(cè)方式檢測(cè)時(shí)，需要對(duì)采集的地磁信號(hào)取平均值后再進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和計(jì)算，一旦取值錯(cuò)誤則會(huì)造成連鎖反應(yīng)，影響對(duì)車位狀態(tài)的檢測(cè)，造成大范圍的誤判，而對(duì)于紅外線以及超聲波等檢測(cè)方式，有的采取光流法進(jìn)行判斷，其受環(huán)境影響較大，進(jìn)行車位狀態(tài)檢測(cè)時(shí)容易受到干擾并造成結(jié)果的失誤，無法準(zhǔn)確可靠地檢測(cè)車位狀態(tài)。
[0005]而對(duì)于逐漸興起的視頻車位檢測(cè)技術(shù)，則主要通過圖像算法處理車載終端實(shí)時(shí)抓拍的圖像，通過對(duì)待檢測(cè)車位的圖像中是否有車牌來判斷當(dāng)前車位是否被占用，該方法基本能夠?qū)崿F(xiàn)車位狀態(tài)的檢測(cè)，但是在實(shí)際應(yīng)用中，該方法存在運(yùn)行時(shí)間比較長(zhǎng)，不能較快的響應(yīng)當(dāng)前車位狀態(tài)的變化，并且對(duì)無牌車、駛進(jìn)駛出過程中的車、停偏?？壳暗能嚩紵o法正確抓取到車牌，又或者有人站在車前遮擋了車牌，道路上通過的車輛遮擋了攝像頭，又或者車位被其他障礙物占用的情況僅通過車牌識(shí)別算法同樣不能準(zhǔn)確的給出判斷，所以說僅僅依賴車牌識(shí)別算法不能全面，快速，正確的判斷當(dāng)前車位狀態(tài)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明提供一種車位狀態(tài)的檢測(cè)方法及裝置，以更快更準(zhǔn)確地檢測(cè)車位的狀態(tài)。
[0007]第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種車位狀態(tài)的檢測(cè)方法，所述檢測(cè)方法包括:
[0008]獲取待檢測(cè)車位的穩(wěn)態(tài)圖像信息；
[0009]根據(jù)所述穩(wěn)態(tài)圖像信息上的顯示內(nèi)容對(duì)車位所處的場(chǎng)景進(jìn)行分類，并根據(jù)所述場(chǎng)景分類的結(jié)果選擇對(duì)應(yīng)的車位狀態(tài)判斷方式，以得到車位狀態(tài)。
[0010]上述的車位狀態(tài)的檢測(cè)方法，進(jìn)一步地，在獲取待檢測(cè)車位的穩(wěn)態(tài)圖像信息之前，還包括:
[0011 ] 獲取待檢測(cè)車位的連續(xù)的圖像信息；
[0012]當(dāng)獲取的連續(xù)的圖像信息一致時(shí)，判定并選擇所述連續(xù)圖像信息之一作為穩(wěn)態(tài)圖像信息。
[0013]上述的車位狀態(tài)的檢測(cè)方法，進(jìn)一步地，所述車位狀態(tài)判斷方式包括背景檢測(cè)判斷方式、紋理檢測(cè)判斷方式或分類檢測(cè)判斷方式，其中:
[0014]所述背景檢測(cè)判斷方式，包括:通過下載待檢測(cè)車位的無車輛背景圖，比較所述無車輛背景圖與所述穩(wěn)態(tài)圖像信息，得出車位狀態(tài)；
[0015]所述紋理檢測(cè)判斷方式，包括:根據(jù)所述穩(wěn)態(tài)圖像信息上的顯示內(nèi)容中是否包含有集中性紋理，得出車位狀態(tài)；
[0016]所述分類檢測(cè)判斷方式，包括:通過對(duì)所述穩(wěn)態(tài)圖像信息中顯示內(nèi)容進(jìn)行分類，得出車位狀態(tài)。
[0017]上述的車位狀態(tài)的檢測(cè)方法，進(jìn)一步地，在紋理檢測(cè)判斷時(shí)，通過下載待檢測(cè)車位的無車輛背景圖，結(jié)合所述無車輛背景圖、所述穩(wěn)態(tài)圖像信息中顯示內(nèi)容中是否包含有集中性紋理以及環(huán)境信息，對(duì)車位狀態(tài)進(jìn)行判斷。
[0018]上述的車位狀態(tài)的檢測(cè)方法，進(jìn)一步地，根據(jù)所述場(chǎng)景分類的結(jié)果選擇對(duì)應(yīng)的車位狀態(tài)判斷方式，以得到車位狀態(tài)，包括:
[0019]根據(jù)所述場(chǎng)景分類的結(jié)果，得出選擇車位狀態(tài)判斷方式的至少一種優(yōu)選方式和至少一種次選方式；
[0020]當(dāng)所述穩(wěn)態(tài)圖像信息上的顯示內(nèi)容中不存在影響所述優(yōu)選方式的不利因素時(shí)，則采用所述優(yōu)選方式對(duì)車位狀態(tài)進(jìn)行判斷，以得出車位狀態(tài)；
[0021]當(dāng)所述穩(wěn)態(tài)圖像信息顯示內(nèi)容中存在影響所述優(yōu)選方式的不利因素時(shí)，則選擇所述次選方式對(duì)車位狀態(tài)進(jìn)行判斷，以得出車位狀態(tài)。
[0022]上述的車位狀態(tài)的檢測(cè)方法，進(jìn)一步地，所述穩(wěn)態(tài)圖像信息上的顯示內(nèi)容至少包括:環(huán)境信息、生物特征信息以及車輛信息。
[0023]另一方面，本發(fā)明實(shí)施例中還提供了一種車位狀態(tài)的檢測(cè)裝置，所述檢測(cè)裝置包括:
[0024]圖像獲取單元，獲取待檢測(cè)車位的穩(wěn)態(tài)圖像信息；
[0025]場(chǎng)景分類單元，用于根據(jù)所述穩(wěn)態(tài)圖像信息上的顯示內(nèi)容對(duì)車位所處的場(chǎng)景進(jìn)行分類；
[0026]判斷選擇單元，包括車位狀態(tài)判斷單元，所述判斷選擇單元用于根據(jù)所述場(chǎng)景分類單元的分類結(jié)果選擇所述車位狀態(tài)判斷單元的車位狀態(tài)判斷方式，以得到車位狀態(tài)。
[0027]上述的車位狀態(tài)的檢測(cè)裝置，所述車位狀態(tài)判斷單元包括背景檢測(cè)判斷單元、紋理檢測(cè)判斷單元以及分類檢測(cè)判斷單元:
[0028]所述背景檢測(cè)判斷單元，用于通過下載待檢測(cè)車位的無車輛背景圖，比較所述無車輛背景圖與所述穩(wěn)態(tài)圖像信息，得出車位狀態(tài)；
[0029]所述紋理檢測(cè)判斷單元，用于當(dāng)穩(wěn)態(tài)圖像信息上的顯示內(nèi)容中是否包含有集中性紋理，得出所述車位狀態(tài)；
[0030]所述分類檢測(cè)判斷單元，用于通過對(duì)所述穩(wěn)態(tài)圖像信息中顯示內(nèi)容進(jìn)行分類，得出車位狀態(tài)。
[0031]上述的車位狀態(tài)的檢測(cè)裝置，所述判斷選擇單元還包括智能選擇單元，所述智能選擇單元用于:
[0032]根據(jù)所述場(chǎng)景分類的結(jié)果，得出選擇車位狀態(tài)判斷方式的至少一種優(yōu)選方式和至少一種次選方式；
[0033]當(dāng)所述穩(wěn)態(tài)圖像信息上的顯示內(nèi)容中不存在影響所述優(yōu)選方式的不利因素時(shí)，則采用所述優(yōu)選方式對(duì)車位狀態(tài)進(jìn)行判斷，以得出車位狀態(tài)；
[0034]當(dāng)所述穩(wěn)態(tài)圖像信息顯示內(nèi)容中存在影響所述優(yōu)選方式的不利因素時(shí)，則選擇所述次選方式對(duì)車位狀態(tài)進(jìn)行判斷，以得出車位狀態(tài)。
[0035]上述的車位狀態(tài)的檢測(cè)裝置，所述圖像獲取單元獲取的穩(wěn)態(tài)圖像單元的顯示內(nèi)容至少包括:環(huán)境信息、生物特征信息以及車輛信息。
[0036]本發(fā)明通過視頻技術(shù)獲得車位的穩(wěn)態(tài)圖像信息，通過分析穩(wěn)態(tài)圖像信息上的顯示內(nèi)容，例如顯示內(nèi)容中顯示的像素點(diǎn)的分布位置以及密集程度等，結(jié)合場(chǎng)景的分類結(jié)果，在最短時(shí)間內(nèi)選擇最合適的車位狀態(tài)檢測(cè)方式，消除了單一的判斷方式在處理未知場(chǎng)景時(shí)運(yùn)行時(shí)間過長(zhǎng)以及判斷失誤的問題，能夠?qū)Χ喾N類型下不同場(chǎng)景下的車位狀態(tài)做出更快更準(zhǔn)確的判斷。
【附圖說明】
[0037]圖1是本發(fā)明實(shí)施例一中的方法流程圖；
[0038]圖2是本發(fā)明實(shí)施例二中的方法流程圖；
[0039]圖3是本發(fā)明實(shí)施例三中的原理框圖；
[0040]圖4是圖3中的判斷選擇單元的結(jié)構(gòu)框圖；
[0041]圖5為本發(fā)明實(shí)施例三中車位狀態(tài)判斷單元的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0042]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。可以理解的是，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對(duì)本發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關(guān)的部分而非全部結(jié)構(gòu)。
[0043]本發(fā)明提供一種車位狀態(tài)的檢測(cè)方法，其基于視頻車位檢測(cè)技術(shù)，可于單一的車輛上實(shí)現(xiàn)對(duì)該車輛駛?cè)氲能囄坏臋z測(cè)，也可實(shí)現(xiàn)對(duì)例如一停車場(chǎng)中多個(gè)車位的視頻檢測(cè)，在后者實(shí)施方式中，可通過上位機(jī)采集各個(gè)車位的攝像裝置中的圖像信息，并統(tǒng)一在上位機(jī)中進(jìn)行分析處理，將處理結(jié)果發(fā)送至車載終端中顯示，本發(fā)明的中心思想是:通過圖像算法處理視頻檢測(cè)車位終端設(shè)備實(shí)時(shí)抓取的圖像信息，通過對(duì)圖像信息中顯示內(nèi)容的分類判斷，選擇合適的算法，以更快更準(zhǔn)確地對(duì)車位狀態(tài)做出檢測(cè)判斷，并將檢測(cè)判斷的結(jié)果發(fā)送或者顯示給用戶。
[0044]實(shí)施例一
[0045]如圖1所示，為本發(fā)明實(shí)施例一的方法流程圖，本發(fā)明實(shí)施例提供一種車位狀態(tài)的檢測(cè)方法，所述檢測(cè)方法包括:
[0046]步驟S101:獲取待檢測(cè)車位的穩(wěn)態(tài)圖像信息；
[0047]在本步驟中，獲取待檢測(cè)車位的穩(wěn)態(tài)圖像信息，可通過車載終端攝像獲取，例如車輛泊車輔助裝置的前置攝像裝置、車載GPS等，也可通過待檢測(cè)車位安裝的攝像裝置獲得，在每個(gè)待檢測(cè)車位上安裝視頻檢測(cè)終端，其過程如下:首先需由車載的中控單元向停車場(chǎng)所的上位機(jī)發(fā)出請(qǐng)求，上位機(jī)響應(yīng)該請(qǐng)求并開啟攝像裝置對(duì)待檢測(cè)車位進(jìn)行實(shí)時(shí)拍照或者攝像，傳輸過程可采取無線通訊方式并以數(shù)字格式的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行傳送，以獲取上位機(jī)對(duì)該待檢測(cè)車位的實(shí)時(shí)的穩(wěn)態(tài)圖像信息。
[0048]步驟S102:根據(jù)所