一种引导式规范停车识别方法与流程

本发明属于不规范停车检测领域，尤其涉及一种引导式规范停车识别方法及系统。

背景技术：

随着机动车保有量r迅速增长，使得停车难成为城市诟病。有限的车位资源和加速增长的汽车需求之间的矛盾，使得停车场车位的有效利用变得相当重要。停车场秩序混乱、停车位利用率低以及停车效率低等问题日益加剧。在日常生活中，由于驾驶员缺乏规范意识，导致车辆不能停在规定的停车区域内，影响停车场整体秩序以及对其他车辆停放造成障碍，因此需要耗费管理成本对停车场的秩序进行监管。中国授权专利公开号为cn1098389829a的文献中提供了一种违规停车的识别方法及系统，通过摄像头采集图像信息，处理器识别车辆轮廓构建四边形框，处理器中预存的车位四边形框，通过将识别的车辆四边形框的形状与当前车位预设的四边形框形状对比判断是否违规停车，具有快速准确的识别效果，但是该系统虽然能够判断车辆停车是否违规，但是并不能获取车辆具体偏移距离及角度，且无法对驾驶员给予信息反馈，存在着一定的局限性。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提出了一种引导式规范停车识别方法，不仅能够判断车辆是否规范停车，而且当车辆位置超过规定阈值，能够把车辆当前的偏移距离以及偏移角度上传给用户端app，从而引导驾驶员规范停车。

本发明所述的一种引导式规范停车识别方法采用的技术方案是：车辆驶入停车位时，压力传感器采集车辆压力信号并传送给图像识别模块，图像识别模块采集车辆停车图像视频信息并传送至图像处理模块，其特征是具有以下步骤：

步骤1)图像处理模块根据图像视频信息识别出车位特征线，并以车辆左侧的前照灯所在点a和两个后光灯所在点b、c作为特征点，绘制出矩形的车辆轮廓线，

步骤2)图像处理模块将车位特征线以及车辆轮廓线的图像信息传送至规范停车计算模块，规范停车计算模块以车位中心点o为原点，以车辆驶入停车位的方向为y轴正方向，建立笛卡尔坐标系；

步骤3)规范停车计算模块根据笛卡尔坐标系计算得到点a(x1,y1)、b(x2,y2)、c(x3,y3)的坐标，计算出线段ab所在直线的斜率k、车辆中心点p的坐标、车辆中心点p与车位中心点o之间的规范判断距离d以及线段ab所在直线与y轴夹角即规范判断角α；

步骤4)规范停车计算模块将得到的规范判断距离d、规范判断角α以及a(x1,y1)、b(x2,y2)、c(x3,y3)信息都输入到判断模块中；

步骤5)判断模块将规范判断距离d与预先设定的角度阈值α0作比较，将规范判断角α与预先设定的角度阈值α0作比较，若|α|≤α0并且d≤d0，则判断车辆为规范停车，否则为不规范停车。

其中，步骤5)中，若|α|≤α0或d＞d0，则判断车辆为不规范停车的偏移状态；若|α|＞α0或d≤d0，则判断车辆为不规范停车的偏转状态；若|α|＞α0或d＞d0，则判断车辆为不规范停车的混合状态。

其中，步骤5)中，若车辆为规范停车，则将规范停车信息上传至用户端app；若驾驶者为不规范停车，则将车辆横向偏移距离|x1|、纵向偏移距离|y1|以及规范判断角α上传至用户端app。

本发明采用上述技术方案后具有的有益效果是：

1、统通过图像轮廓识别以及建立相应的坐标系，实现了精准识别车辆相对于车位的位置，判断模块判断是否规范停车，并将车辆当前位置参数(横向、纵向偏移距离以及车身偏移角度)上传至用户端app，从而引导驾驶员规范停车。

2、具有反馈和引导的功能，若车辆不规范停车，将通过app向驾驶员做出反馈，提醒驾驶员车辆未停正；此外，基于app这一反馈通道，将车辆实时偏移距离和偏移角度反馈给驾驶员，引导其进行规范停车，以此实现停车场的有序秩序。

附图说明

图1是实现本发明所述的一种引导式规范停车识别方法的识别系统的结构框图；

图2是本发明所述的一种引导式规范停车识别方法的流程图；

图3是车辆在停车位中规范停车状态示意图；

图4是车辆相对于停车位在横向偏移状态示意图；

图5是车辆相对于停车位在纵向偏移状态示意图；

图6是车辆相对于停车位在偏转状态示意图；

图7是车辆相对于停车位在混合状态示意图。

具体实施方式

参见图1，实现本发明的识别系统由压力传感器、图像识别模块、图像处理模块、规范停车计算模块、判断模块和用户端app组成。其中压力传感器、图像识别模块、图像处理模块、规范停车计算模块和判断模块通过信号线依次串接，用户端app和判断模块通过无线方式传送信号，图像识别模块中具有摄像头，摄像头对着停车位，安装在距离地面的高度要大于车辆高度，压力传感器埋设在每一个停车位入口处，用来精准判断是否有车辆驶入停车位。

参见图2，当车辆驶入停车位时，压力传感器受到压力，采集车辆压力信号，发出高电平信号并传送给图像识别模块，图像识别模块接收到压力传感器发出的高电平信号，使用摄像头采集车辆停车图像视频信息，并将信息传送至图像处理模块，图像处理模块根据图像视频信息识别出车辆轮廓特征和车位特征线。

参见图3、4、5、6、7所示，车辆轮廓m的特征包括车辆的前照灯和后光灯，以车辆左侧的前照灯所在点a和两个后光灯所在点b、c作为特征点，绘制出矩形的车辆轮廓线m，作为车辆参考线。当车辆在停车位中规范停车时，车辆轮廓线m在车位特征线n的正中间，此时车辆中心和车位中心点重合，在中心点o处重合。

图像处理模块将车位特征线n以及识别出的车辆轮廓线m的图像信息传送至规范停车计算模块，规范停车计算模块以车位中心点o为原点，以左右方向为x轴，以前后方向为y轴，建立笛卡尔坐标系，设定y轴正方向与车辆驶入停车位的方向相同。规范停车计算模块会根据每个停车位建立相应的笛卡尔坐标系，并将每个笛卡尔坐标系存储。

规范停车计算模块根据笛卡尔坐标系，计算得到车辆轮廓线m中的点a、b、c这三个特征点的坐标：即车辆左侧的前照灯所在点a(x1,y1)、车辆左侧的后光灯所在点b(x2,y2)和车辆的右侧后光灯所在点c(x3,y3)。根据点a(x1,y1)和点b(x2,y2)的坐标和下式计算出线段ab所在直线的斜率k为：

当x1不等于x2时，如图6所示，为车辆偏转状态。

当y1等于y2，如图5所示，为车辆纵向偏移状态。

当x1等于x2，即斜率k不存在，如图4所示，为车辆横向偏移状态。

同时，计算出车辆中心点p的坐标为

根据车辆中心点p的坐标计算出车辆中心点p与车位中心点o之间的距离，称为规范判断距离d，由下式得到规范判断距离d：

再根据下式计算出线段ab所在直线与y轴夹角，记为规范判断角α：

其中，k为线段ab所在直线的斜率。

规范停车计算模块将得到的规范判断距离d、规范判断角α以及点a(x1,y1)、车辆左侧的后光灯所在点b(x2,y2)和车辆的右侧后光灯所在点c(x3,y3)信息都输入到判断模块中，判断模块依据规范停车计算模块输入的数据，将规范判断距离d与预先设定的角度阈值α0作比较，将规范判断角α与预先设定的角度阈值α0作比较，判断车辆所在位置是否规范停车，具体判断方法是：

若|α|≤α0并且d≤d0，则判断为如图3所示r规范停车，否则为不规范停车状态。

若|α|≤α0或d＞d0，则判断车辆为如图4、5所示的偏移状态且为不规范停车状态；若|α|＞α0或d≤d0，则判断为车辆为如图6所示的偏转状态且为不规范停车状态；若|α|＞α0或d＞d0，则判断车辆为如图7所示的混合状态且为不规范停车状态。

若驾驶者为规范停车，则将规范停车信息上传至用户端app；若驾驶者为不规范停车，则将车辆横向偏移距离|x1|、纵向偏移距离|y1|以及规范判断角α即车身偏移角度上传至用户端app，以提醒驾驶者规范停车，之后，摄像头又重新采集车辆图像视频信息，继续判断车辆是否停正；其中，规范判断角α，记逆时针方向为正，若α＞0，则车身逆时针偏移α角度；若α＜0，则车身顺时针偏移α角度；若α＝0，则车身纵向停正。