[發明專利]一種基于攝像頭的停車位檢測方法和系統有效
| 申請號： | 202011448618.6 | 申請日： | 2020-12-09 |
| 公開（公告）號： | CN112669615B | 公開（公告）日： | 2023-04-25 |
| 發明（設計）人： | 陳澤;黃赟楠;任美璇;姚明江 | 申請（專利權）人： | 上汽大眾汽車有限公司 |
| 主分類號： | G08G1/04 | 分類號： | G08G1/04;G08G1/14;G08G1/0967;G08G1/0968;G06T3/40;G06T7/246;G06T7/277;G06F18/24;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海東信專利商標事務所(普通合伙) 31228 | 代理人： | 楊丹莉;李丹 |
| 地址： | 201805 上*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 攝像頭 停車位 檢測 方法 系統 | ||
1.一種基于攝像頭的停車位檢測方法，其特征在于，包括步驟：
100：獲得攝像頭采集的圖像數據，將所述圖像數據轉換為俯視圖；
200：在所述俯視圖中提取出若干個檢測框；
300：采用若干個二維卡爾曼濾波器分別對各檢測框進行跟蹤，并結合計數器以確定真實的檢測框直到計數器超過一定閾值之后，才認為是一個真的檢測框；
400：基于真實的檢測框的中心點之間的間距判斷停車位入口點，并基于停車位入口點確定停車位的位置坐標；
500：基于所述停車位的位置坐標判斷停車位是否被占用。
2.如權利要求1所述的停車位檢測方法，其特征在于，步驟100還包括將多個攝像頭采集的多個圖像數據進行拼接。
3.如權利要求1所述的停車位檢測方法，其特征在于，在步驟200中，采用深度學習神經網絡在所述俯視圖中提取出檢測框。
4.如權利要求1所述的停車位檢測方法，其特征在于，在步驟300中，所述二維卡爾曼濾波器采用匈牙利算法對當前幀的檢測框與上一幀的檢測框進行匹配，以對檢測框進行跟蹤。
5.如權利要求1中所述的停車位檢測方法，其特征在于，在步驟500中，采用深度學習神經網絡判斷停車位是否被占用。
6.一種基于攝像頭的停車位檢測系統，其特征在于，包括：
圖像處理模塊，其獲得攝像頭采集的圖像數據，將所述圖像數據轉換為俯視圖；
檢測框提取模塊，其在所述俯視圖中提取出若干個檢測框；
檢測框跟蹤模塊，其包括若干個二維卡爾曼濾波器和計數器，若干個二維卡爾曼濾波器分別對各檢測框進行跟蹤，從而確定真實的檢測框；直到計數器超過一定閾值之后，才認為是一個真的檢測框；
候選車庫入口判選模塊，其基于真實的檢測框的中心點之間的間距判斷停車位入口點，并基于停車位入口點確定停車位的位置坐標；
庫位是否占用判選模塊，其基于所述停車位的位置坐標判斷停車位是否被占用。
7.如權利要求6所述的停車位檢測系統，其特征在于，所述圖像處理模塊還將多個攝像頭采集的多個圖像數據進行拼接，然后轉換為所述俯視圖。
8.如權利要求6所述的停車位檢測系統，其特征在于，還包括顯示模塊，其將停車位是否被占用的判斷結果以可視化信號的形式輸出并顯示。
9.如權利要求6所述的停車位檢測系統，其特征在于，所述二維卡爾曼濾波器采用匈牙利算法對當前幀的檢測框與上一幀的檢測框進行匹配，以對檢測框進行跟蹤。
10.如權利要求6中所述的停車位檢測系統，其特征在于，所述圖像處理模塊、檢測框提取模塊、檢測框跟蹤模塊、候選車庫入口判選模塊和庫位是否占用判選模塊被設置為并行處理。
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