[發明專利]一種基于機器學習的車庫智能控制方法及系統

有效

• 申請號: 202210246314.4
• 申請日: 2022-03-14
• 公開（公告）號: CN114648881B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發明（設計）人: 程娟娟;陸海紅;宋家豪;謝曉麗
• 申請（專利權）人: 南京信息職業技術學院
• 主分類號: G08G1/017
• 分類號: G08G1/017;G08G1/015;G08G1/14;G07B15/02;G06V20/62;G06V30/148;G06V10/26;G06T7/62;G06N3/0464
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 周寵

1.一種基于機器學習的車庫智能控制方法，其特征在于，包括：

采集車庫出入口的實時圖像信息，對實時圖像信息進行預處理獲得監測圖像；

將監測圖像輸入至預先訓練好的圖像識別模型，獲取車輛的車型大小和車牌信息；

根據車型大小和車牌信息為車輛匹配車位，根據匹配到的車位生成車輛停車導航路線發送給車輛以引導車輛行駛至相應停車位；

每間隔設定時間段通過車庫道路上的監控設備采集停泊監測圖像，計算間隔前后的停泊監測圖像方差，計算公式為：

其中，為前景與背景停泊監測圖像做差的絕對值所得的像素的平均值，n代表停泊監測圖像的像素的個數，σ表示停泊監測圖像的方差；G_s(i,j)表示像素點s的像素值，(i，j)表示為像素點s的位置坐標，(i,j)∈G_s；

當停泊監測圖像方差大于設定閾值時，判斷有車輛停泊事故；

從車輛駛入車庫時開始計費，當車輛行駛至車庫出口時根據車牌信息進行結算繳費。

2.根據權利要求1所述的一種基于機器學習的車庫智能控制方法，其特征在于，采集車庫出入口的實時圖像信息，對實時圖像信息進行預處理獲得監測圖像的方法包括：

當車輛行駛至車庫的出入口時，通過監控設備拍攝車輛正面、側面的圖像；對車輛正面、側面的圖像進行篩選獲得清晰的監測圖像。

3.根據權利要求2所述的一種基于機器學習的車庫智能控制方法，其特征在于，將監測圖像輸入至預先訓練好的圖像識別模型，獲取所述車輛的車型大小和車牌信息的方法包括：

對車輛正面圖像依次進行車牌定位、字符分割和字符識別獲得車牌號；

將車輛的側面圖像中目標車輛區域進行分割和提取，對目標車輛區域進行計算分析獲得車輛的長度、寬度和高度；根據車輛的長度、寬度和高度判斷車輛的車型大小。

4.根據權利要求3所述的一種基于機器學習的車庫智能控制方法，其特征在于，圖像識別模型的訓練過程包括：

采集包含不同車型大小的車輛正面、側面的圖像，構建訓練數據集；

通過訓練數據對圖像識別模型進行訓練，獲得識別準確率大于設定值的圖像識別模型。

5.根據權利要求1所述的一種基于機器學習的車庫智能控制方法，其特征在于，根據匹配到的車位生成車輛停車導航路線發送給車輛以引導車輛行駛至相應停車位的方法包括：

將車庫空閑泊車位的分布情況轉化為坐標系，通過Dijkstra算法輸入匹配車位的節點位置和權值，計算車輛停車最優導航路線的表達公式為：

其中，L表示為存儲各個空閑車位節點的權值矩陣；P表示各個空閑車位的集合，P＝{P₀,P₁,...P_n}；P₀表示車庫入口節點，P₁至P_n-1元素表示中間節點，P_n表示目標節點；P_i和P_i+1表示節點集合P中兩個相鄰節點；(x_i,y_i)和(x_i+1,y_i+1)分別為P_i和P_i+1的坐標值。

6.根據權利要求1所述的一種基于機器學習的車庫智能控制方法，其特征在于，所述車庫智能控制方法還包括：

車輛行駛入車位時，通過車位處的監控設備拍攝車輛側面、側面的圖像，獲取所述車輛的車型大小和車牌信息；

當車輛的車型大小以及車牌信息與存儲的信息不一致時，輸出車輛亂停放的預警。

7.計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現權利要求1至6任意一項所述車庫智能控制方法的步驟。