[發明專利]基于復雜環境下高視角的機動車輛違規停車檢測方法及系統

有效

• 申請號: 202011176098.8
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112289037B
• 公開（公告）日: 2022-06-07
• 發明（設計）人: 何小峰;張堃;馮文宇;朱遠璠;張宇豪;祁暉;陸貝洋;何秀平;戴璐;陳建鋒;張樹;涂鑫濤;徐沛霞;劉志誠;黃宇煦;韓宇
• 申請（專利權）人: 南通中鐵華宇電氣有限公司;南通大學
• 主分類號: G08G1/017
• 分類號: G08G1/017;G06V20/54;G06V10/762;G06V10/82;G06V20/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南通物格知識產權代理事務所(普通合伙) 32395
• 代理人: 胡燕

本發明公開了一種基于復雜環境下高視角的機動車輛違規停車檢測方法及系統，包括：接收系統傳達的機動車輛違規停車檢測請求，獲取機動車輛違規停車檢測請求對應的機動車輛監控視頻信息；提取機動車輛停車監控視頻信息中的車輛圖像關鍵幀；車輛圖像輸入至檢測模型進行處理，獲得機動車輛違規停車檢測結果；在機動車輛違規停車檢測結果為異常狀態時，獲取機動車輛的車牌圖像信息；通過車牌識別模塊獲得所述車輛的車牌號；確定駕駛者的身份信息，并根據駕駛者的身份信息對所述駕駛者進行管控處理。本發明可以快捷識別禁止停車區域是否有機動車輛違停，節約了機動車輛違規停車檢測的管控成本、提高了機動車輛違規停車檢測的管控效率和可操作性。

技術領域

本發明屬于圖像處理、機器學習技術領域，尤其涉及一種輕量化且高精度的高視角監控的機動車輛違規停車檢測方法。

背景技術

隨著居民生活水平的提高，現如今基本每戶人家都擁有私家車。由此車輛違停的現象也是層出不窮，車輛違停不僅會導致城市的品味以及形象受到影響，而且會增加碰撞事故以及追尾意外的發生，還會造成不必要的堵塞，影響其他車輛行人的正常通行。

面對此種情況，一般會由交警進行巡查，對違停的車輛進行罰款和扣分，但由于警力有限，大部分的違停車輛還是無法得到處罰。因此我們提出了一種基于監控視頻的車輛違停檢測方法，通過監控來對車輛違停進行檢測，在保證檢測精度的同時，也大大減少了人力物力的投入。我們還在當中融入了車牌檢測的方法，識別出違停車輛的車牌號，再對其車主進行處罰教育。

本產品使用了云計算技術，相比于傳統計算技術存儲容量小的問題，云計算技術能夠做到無限存儲，也能夠降低計算機和軟件的成本，同時在提高數據可靠性和改進文檔格式的兼容性方面也有極大提升。

在使用物體交互模型的車輛違停事件檢測一文中，提出了一種基于物體交互模型的車輛違章停靠事件檢測方法，該方法的不足之處是：基于顏色和形狀對禁止停車的交通標志進行識別，此方法對攝像頭要求較高，而且容易受周邊環境的顏色影響。在識別車牌時采用了SVM算法，該算法的主要問題是訓練時需要對輸入數據進行全面標注，對大規模訓練樣本難以實施。

在基于目標檢測和語義分割的人行道違規停車檢測一文中，提出了一種基于深度學習和語義分割算法的人行道停車檢測算法。該方法的不足之處是：此方案只用于檢測車輛是否停靠在人行橫道上，應用范圍較窄。在訓練數據集的選用上，只采用了小客車，三輪車，公交車三種，沒有涉及到其他車型，導致某些圖片的識別出現問題。在對圖像進行語義分割時，僅僅分為馬路、人行道和汽車三類，此種分類方法得到的結果較為粗糙，在一些十分復雜的城市道路情況中，這種分割方法的準確率和速度還有待提升。而且缺少了關鍵的車牌識別，無法給違停車主給予后續的相關處罰。

在基于四旋翼無人機的車輛違停檢測取證一文中，提出了一種基于四旋翼無人機的車輛違停檢測取證方法。該方法的不足之處是：識別違停車輛時要求對每幀圖像進行識別，占用內存空間，識別的效率較低。而且采用無人機的續航能力較差，飛行噪聲大，還會增加方案成本。

發明內容

發明目的：本發明的目的是為了解決現有技術中的不足，提供一種基于復雜環境下高視角的機動車輛違規停車檢測方法及系統，旨在解決現有技術中機動車輛違規停車檢測方法成本高、效率低、靈活性差等技術問題。

技術方案：本發明所述的基于復雜環境下高視角的機動車輛違規停車檢測方法及系統，包括如下步驟：

S1、接收系統傳達的機動車輛違規停車檢測請求，獲取所述機動車輛違規停車檢測請求對應的機動車輛監控視頻信息；

S2、提取所述機動車輛監控視頻信息中的車輛圖像關鍵幀；

S3、將所述車輛圖像關鍵幀的圖像上傳至系統云端；

S4、將上傳系統云端的所述車輛圖像關鍵幀的圖像輸入至機動車輛違規停車檢測模型進行處理，獲得機動車輛違規停車檢測結果；