[發(fā)明專利]一種汽車路邊違停智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910352114.5
• 申請(qǐng)日: 2019-04-29
• 公開（公告）號(hào): CN110223511A
• 公開（公告）日: 2019-09-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 譚兆杰;王星澤;張佳
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 合刃科技（武漢）有限公司
• 主分類號(hào): G08G1/01
• 分類號(hào): G08G1/01;G08G1/017;G08G1/127;G08G1/14;G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06T7/70
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明提供的汽車路邊違停智能監(jiān)測(cè)方法，包括采集路邊停車的場(chǎng)景圖像數(shù)據(jù)、當(dāng)前定位數(shù)據(jù)以及對(duì)停車區(qū)域進(jìn)行距離檢測(cè)得到距離數(shù)據(jù)，對(duì)場(chǎng)景圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理獲得圖像序列，利用預(yù)先訓(xùn)練得到的汽車檢測(cè)模型對(duì)圖像序列進(jìn)行得到圖片中所有汽車及對(duì)應(yīng)位置，根據(jù)當(dāng)前定位數(shù)據(jù)、所述距離數(shù)據(jù)確定汽車的實(shí)際位置序列信息，根據(jù)實(shí)際位置序列信息確定汽車的狀態(tài)，在汽車處于靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)，記錄汽車的實(shí)際定位數(shù)據(jù)，將實(shí)際定位數(shù)據(jù)與定位數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，判斷汽車的當(dāng)前位置是否位于禁止停車區(qū)域，當(dāng)汽車處于禁止停車區(qū)域時(shí)根據(jù)預(yù)設(shè)條件對(duì)汽車進(jìn)行違章判定處理，實(shí)現(xiàn)違停的快速高效監(jiān)測(cè)，本發(fā)明還提供了一種汽車路邊違停智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及道路視頻監(jiān)控領(lǐng)域，特別涉及一種汽車路邊違停智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

視頻監(jiān)控的應(yīng)用越來越廣泛，隨著車輛數(shù)量的增長(zhǎng)，城市道路的擴(kuò)建，越來越多的道路需要監(jiān)管，僅憑有限的人力已經(jīng)無法滿足監(jiān)管的需求；而大量高速公路等城際道路的發(fā)展，更是加劇了對(duì)自動(dòng)監(jiān)控的需求。從應(yīng)用成本、適用范圍、檢測(cè)準(zhǔn)確性和響應(yīng)速率等方面考慮，交通視頻監(jiān)控與其他方式相比，都擁有一定的優(yōu)越性。安裝在路口的監(jiān)控裝置能履行部分警察職能，不僅能對(duì)城市道路違規(guī)的車輛進(jìn)行抓拍識(shí)別，抓拍圖片可清晰顯示車輛的特征信息，包括信號(hào)燈狀態(tài)和道路情況的全景信息；還能對(duì)車輛擁堵、車流量、平均車速等情況進(jìn)行監(jiān)控，交通視頻監(jiān)控己經(jīng)成為道路交通管理發(fā)展的必然要求與趨勢(shì)。

當(dāng)前主要依靠交警或輔警巡邏來實(shí)施違章查處，其勞動(dòng)成本高，效率低。其次現(xiàn)有基于視覺算法的路邊違停取證解決方案,均通過靜止攝像頭采集圖像完成，對(duì)于城市復(fù)雜道路來說，靜止攝像頭的布置困難，需要大量施工建設(shè)，成本高昂，此外，這些基于純視覺的方案無法解決移動(dòng)平臺(tái)面臨的目標(biāo)汽車精確定位和準(zhǔn)確判斷停車等問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種汽車路邊違停智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，使用低成本的經(jīng)濟(jì)付出達(dá)到高效的實(shí)時(shí)檢測(cè)各種路邊違停的車輛的效果，實(shí)現(xiàn)違停的快速高效監(jiān)測(cè)。

第一方面，本發(fā)明提供一種汽車路邊違停智能監(jiān)測(cè)方法，所述方法包括：

采集路邊停車的場(chǎng)景圖像數(shù)據(jù)、當(dāng)前定位數(shù)據(jù)以及對(duì)當(dāng)前位置和停車區(qū)域進(jìn)行間距檢測(cè)得到距離數(shù)據(jù)；

對(duì)所述場(chǎng)景圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理獲得感興趣的圖像，所述圖像中包含汽車和位置區(qū)域；

利用預(yù)先訓(xùn)練得到的汽車檢測(cè)模型獲取所述圖片中所有汽車及所述汽車的位置區(qū)域；

根據(jù)所述當(dāng)前定位數(shù)據(jù)、所述距離數(shù)據(jù)確定汽車的實(shí)際位置序列信息，根據(jù)所述實(shí)際位置序列信息確定汽車是否為靜止?fàn)顟B(tài)；

在所述汽車處于靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)，記錄所述汽車的實(shí)際定位數(shù)據(jù)，將所述實(shí)際定位數(shù)據(jù)與定位數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，判斷所述汽車的當(dāng)前位置是否位于禁止停車區(qū)域，其中，所述定位數(shù)據(jù)庫(kù)包括有預(yù)定區(qū)域內(nèi)的限制停車區(qū)域的定位數(shù)據(jù)；

當(dāng)所述汽車處于限制停車區(qū)域時(shí)根據(jù)預(yù)設(shè)條件對(duì)所述汽車進(jìn)行違章判定處理。

作為一種可選的方案，對(duì)所述場(chǎng)景圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行信噪比分析、去噪、圖像感興趣區(qū)域提取得到圖像。

作為一種可選的方案，所述對(duì)所述場(chǎng)景圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行信噪比分析、去噪、圖像感興趣區(qū)域提取得到圖像之前，所述方法還包括：

對(duì)所述場(chǎng)景圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行抽幀得到場(chǎng)景圖像。

作為一種可選的方案，所述限制停車區(qū)域包括禁止禁止停車區(qū)域，所述當(dāng)所述汽車處于限制停車區(qū)域時(shí)根據(jù)預(yù)設(shè)條件對(duì)所述汽車進(jìn)行違章判定處理，包括：

當(dāng)所述汽車在所述禁止停車區(qū)域停車時(shí)，確定所述汽車為違章停車，利用深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)框架對(duì)所述汽車進(jìn)行車牌檢測(cè)，再結(jié)合深度學(xué)習(xí)的OCR識(shí)別框架識(shí)別車牌號(hào)，將包含所述車牌號(hào)的取證數(shù)據(jù)進(jìn)行上傳。