[發明專利]停車場景變化檢測方法以及系統

在審

• 申請號: 202310224696.5
• 申請日: 2023-03-09
• 公開（公告）號: CN116311122A
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 閆軍;王瑩瑩
• 申請（專利權）人: 智慧互通科技股份有限公司
• 主分類號: G06V20/56
• 分類號: G06V20/56;G06V10/764;G06V10/42;G06V10/82;G06N3/0464
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開一種停車場景變化檢測方法以及系統。方法包括：將雙時相場景圖像依次經場景變化檢測模型的第一層網絡結構、第二層網絡結構以及第三層網絡結構，獲得第一特征圖、第二特征圖、第三特征圖以及特征差異圖；將特征差異圖上采樣后與第三特征圖進行跳躍連接，獲得第一跳躍連接特征，將第一跳躍連接特征上采樣后與第二特征圖進行跳躍連接，獲得第二跳躍連接特征，將第二跳躍連接特征上采樣后與第一特征圖進行跳躍連接，獲得第三跳躍連接特征；對第三跳躍連接特征進行逐像素點分類，生成雙時相場景變化區域圖像，根據雙時相場景變化區域圖像與變化標簽圖像，對場景變化檢測模型的參數進行優化，并對多組待測的雙時相場景圖像進行停車場景變化檢測，獲得對應的變化區域圖像。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，特別是涉及一種停車場景變化檢測方法以及系統。

背景技術

隨著我國經濟和科技的發展，國民的機動車保有量呈現快速上升的趨勢。動車保有量的增長與城市發展速度、資源的局限性與停車設施規模建設和停車資源時空上利用不均衡等矛盾，導致了停車亂、停車難問題日益突出。在供需關系不平衡、停車位泊位缺乏的現狀下優化和提升停車管理迫在眉睫。

在停車管理中，深度學習技術的應用積極的推動了城市智慧交通的進程。視頻停車管理中，精準掌握停車場景的狀態是智能化管理的前提，因此在管理中需要緊密的關注停車場景的變化狀態。停車場景的變化狀態由兩個或多個同一位置的停車場景組成，區分場景中哪些區域存在變化是判斷位置停車場景變化狀態的關鍵。

在圖像處理中，在不同時間對同一場景檢測并識別圖像對的變化區域，稱為變化檢測技術。傳統方法采用直接對象比較變化檢測，對多個具有空間和紋理信息的像元直接進行比較，直接比較同一地理位置不同時相的像元差異。然而，受到光照強度、背景波動、陰影等外界因素影響，使得圖像的變化多樣且不明確，通過傳統的直接對象比較變化檢測方法，無法準確地檢測出停車場景的變化情況。

發明內容

本發明的目的是解決傳統的直接對象比較變化檢測方法，無法準確地檢測出停車場景的變化情況的技術問題。為實現上述目的，本發明提供一種停車場景變化檢測方法以及系統。

本發明提供一種停車場景變化檢測方法，包括：

構建停車場景數據集，所述停車場景數據集包括多組場景圖像，每組所述場景圖像包括雙時相場景圖像與變化標簽圖像；

將所述雙時相場景圖像依次經場景變化檢測模型的第一層網絡結構、第二層網絡結構以及第三層網絡結構，獲得第一特征圖、第二特征圖、第三特征圖以及特征差異圖；

將所述特征差異圖上采樣后與所述第三特征圖進行跳躍連接，獲得第一跳躍連接特征，將所述第一跳躍連接特征上采樣后與所述第二特征圖進行跳躍連接，獲得第二跳躍連接特征，將所述第二跳躍連接特征上采樣后與所述第一特征圖進行跳躍連接，獲得第三跳躍連接特征；

對所述第三跳躍連接特征進行逐像素點分類，生成雙時相場景變化區域圖像，根據所述雙時相場景變化區域圖像與所述變化標簽圖像，對所述場景變化檢測模型的參數進行優化，獲得訓練完成的場景變化檢測模型；

根據所述訓練完成的場景變化檢測模型對多組待測的雙時相場景圖像進行停車場景變化檢測，獲得所述待測的雙時相場景圖像對應的變化區域圖像。

在一個實施例中，所述將所述雙時相場景圖像依次經場景變化檢測模型的第一層網絡結構、第二層網絡結構以及第三層網絡結構，獲得第一特征圖、第二特征圖、第三特征圖以及特征差異圖，包括：

將所述多時相場景圖像輸入至所述第一層網絡結構中，輸出第一低級特征圖與第二低級特征圖，根據注意力機制方法將所述第一低級特征圖與所述第二低級特征圖進行特征融合，獲得所述第一特征圖；