车辆停车收费管理方法、装置、设备和存储介质与流程

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种车辆停车收费管理方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

背景技术：

随着经济的快速增长，人民的生活水平日益提高，汽车已成为大部分人出行的必需工具。而随着汽车使用量的增加，需要设置更多的停车位以满足停车需求。例如可以通过在路边等公共地段设置停车位的方式增加可用停车位，相应地，需要对停车位进行适当地管控和停车费用的收取，如若管理不善，则很容易造成停车混乱，进而影响交通秩序。

传统停车位的计费方式，一般是通过人工监管收取停车费，为了提升停车计费的效率，可以通过停车位附近设置的摄像头，对停车位上停留的车辆进行图像采集，通过对采集的图像进行分析获取停车时间，对车辆进行自动计费。

然而上述现有的车辆停车的计费方法，在夜间或室内停车位所处环境缺乏可用光源，或光照较弱时，可能导致摄像头采集的图像中不能对车辆进行准确识别，导致对车辆计费的准确性低。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种车辆停车收费管理方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

一种车辆停车收费管理方法，包括以下步骤：

获取预设区域的第一图像；

当从第一图像中识别到车辆时，获取第一图像的亮度值；

若亮度值低于亮度值阈值，则开启补光灯对预设区域进行补光；

获取补光状态下车辆的第二图像，从第二图像中识别车辆的车牌信息；

获取与车牌信息对应的车辆在预设区域内的停留时间，根据停留时间对车辆停车进行计费。

在一个实施例中，获取补光状态下车辆的第二图像之后，还包括：当从第二图像中识别不到车辆时，则关闭补光灯。

在一个实施例中，开启补光灯对预设区域进行补光，包括：获取第一图像的亮度值与预设亮度目标值之间的差值；根据差值，确定补光灯的光照强度值；根据光照强度值控制开启补光灯，对预设区域进行补光。

在一个实施例中，从第二图像中识别车辆的车牌信息，包括：从第二图像中分割出车牌区域图像；从车牌区域图像中提取出字符图像；将字符图像输入神经网络模型中，得到车辆的车牌信息。

在一个实施例中，根据停留时间对车辆停车进行计费，包括：获取从第二图像中识别到车辆的车牌信息时的第一时间；获取从第二图像中识别不到车辆的车牌信息时的第二时间；根据第二时间与第一时间之间的差值，确定车辆的停车时间；根据停车时间确定车辆的停车费用。

在一个实施例中，根据停车时间，确定车辆的停车费用之后，还包括：根据停车费用和车牌信息生成支付请求，将支付请求发送至服务器，支付请求用于指示服务器从车牌信息对应的用户账户中扣除停车费用。

在一个实施例中，车辆停车收费管理方法还包括：当从第二图像中识别到车辆，且从第二图像中识别不到车辆的车牌信息时，则生成停车异常提示信息，并将停车异常提示信息发送至对应的管理终端。

一种车辆停车收费管理装置，包括：

第一图像获取模块，用于获取预设区域的第一图像；

亮度值获取模块，用于当从第一图像中识别到车辆时，获取第一图像的亮度值；

补光灯开启模块，用于若亮度值低于亮度值阈值，则开启补光灯对预设区域进行补光；

车牌信息识别模块，用于获取补光状态下车辆的第二图像，从第二图像中识别车辆的车牌信息；

停车计费模块，用于获取与车牌信息对应的车辆在预设区域内的停留时间，根据停留时间对车辆停车进行计费。

一种车辆停车收费管理设备，包括：红外摄像头、补光灯、存储器和处理器，存储器存储有计算机程序；处理器分别与存储器、红外摄像头和补光灯连接；其中，红外摄像头用于采集预设区域的第一图像，并将第一图像发送至处理器；补光灯用于在处理器的控制下对预设区域进行补光；处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取预设区域的第一图像；

当从第一图像中识别到车辆时，获取第一图像的亮度值；

若亮度值低于亮度值阈值，则开启补光灯对预设区域进行补光；

获取补光状态下车辆的第二图像，从第二图像中识别车辆的车牌信息；

获取与车牌信息对应的车辆在预设区域内的停留时间，根据停留时间对车辆停车进行计费。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取预设区域的第一图像；

当从第一图像中识别到车辆时，获取第一图像的亮度值；

若亮度值低于亮度值阈值，则开启补光灯对预设区域进行补光；

获取补光状态下车辆的第二图像，从第二图像中识别车辆的车牌信息；

获取与车牌信息对应的车辆在预设区域内的停留时间，根据停留时间对车辆停车进行计费。

上述车辆停车收费管理方法、装置、设备和计算机可读存储介质，在识别到车辆的第一图像的亮度值低于亮度值阈值时，开启补光灯对车辆所在的预设区域进行补光，并获取在补光状态下车辆的第二图像，根据第二图像中车辆在预设区域内的停留时间对车辆停车进行计费，能够在夜间或室内停车位所处环境缺乏可用光源，或光照较弱时，对车辆所处区域进行补光，使得获取的补光状态下的第二图像更加清晰，通过补光状态下的第二图像中车辆的车牌信息对车辆进行准确识别和计费，提升了车辆计费的准确性。

附图说明

图1为一个实施例中车辆停车收费管理方法的应用环境图；

图2为一个实施例中车辆停车收费管理方法的流程示意图；

图3为一个实施例中开启补光灯对预设区域进行补光步骤的流程示意图；

图4为一个实施例中车辆停车收费管理装置的结构框图；

图5为一个实施例中车辆停车收费管理设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的车辆停车收费管理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，道路边上的停车位110一侧设置有车辆停车收费管理设备120，车辆停车收费管理设备120可以设置于停车位一侧的预设位置使用，例如该设备可以固定于停车位110一侧的路灯杆130上。车辆停车收费管理设备120执行本申请实施例的车辆停车收费管理方法，对停车位110上停留的车辆101进行计费。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种车辆停车收费管理方法，以该方法应用于图1中的车辆停车收费管理设备为例进行说明，包括以下步骤s202至s212。

s202，获取预设区域的第一图像；

其中，预设区域为用于对车辆停车区域进行监测的区域范围，例如可以是摄像头朝向停车位方向采集的，停车位所在的预设视觉范围区域。

预设区域的第一图像可以通过本端的车辆停车收费管理设备(简称本端设备)内置的红外摄像头采集获取，该红外摄像头可以是活动式的红外摄像头，能够多方位地进行图像采集，在处理器控制下，红外摄像头可以旋转至合适的角度，以对准预设区域采集得到第一图像。

在本申请实施例中，补光灯可以默认处于关闭状态以节省耗电量，在采集获取预设区域的第一图像时，第一图像可以在补光灯处于关闭状态下采集得到。

s204，当从第一图像中识别到车辆时，获取第一图像的亮度值；

本申请实施例中，第一图像可以通过红外摄像头采集得到，红外摄像头在无可见光照环境下也具有检测物体图像的能力，在夜间等弱光照或无光照环境下拍摄的第一图像中也能对出现的车辆进行有效识别。

在本步骤中，当从第一图像中识别到车辆时，则获取第一图像的亮度值，以第一图像的亮度值表征当前环境光照亮度，作为判别是否需要开启补光灯的依据。

s206，判断亮度值是否低于亮度值阈值，若亮度值低于亮度值阈值，则开启补光灯对预设区域进行补光；

其中，亮度值阈值可以根据实际情况设置，例如可以以能够对车辆的车牌信息进行有效识别，第二图像所需达到的最小亮度值作为亮度值阈值，当当前环境光强度采集到的第一图像低于亮度值阈值，不能满足车牌信息的识别需求时，则开启补光灯对车辆所处的预设区域进行补光。此外，如果第一图像的亮度值不低于亮度值阈值，则可以选择不开启补光灯，直接通过采集的第一图像对车辆的停车进行识别和计费。

s208，获取补光状态下车辆的第二图像，从第二图像中识别车辆的车牌信息；

其中，车牌信息是用于表征车辆的身份标识的信息，例如可以是车牌号。在本步骤中，本端设备可以在补光灯开启的状态下，采集位于预设区域内的车辆的第二图像，并从第二图像中识别车辆的车牌信息。

s210，获取与车牌信息对应的车辆在预设区域内的停留时间，根据停留时间对车辆停车进行计费。

其中，车辆在预设区域内的停留时间，是指车辆处于预设区域范围内的时间长度，例如可以是车辆出现于预设区域到车辆离开预设区域的时长。

本步骤中，可以根据第二图像中车牌信息的识别，获取与车牌信息对应的车辆在预设区域内的停留时间，并根据停留时间对车辆停车进行计费，得到车辆的停车费用。

上述车辆停车收费管理方法，在识别到车辆的第一图像的亮度值低于亮度值阈值时，开启补光灯对车辆所在的预设区域进行补光，并获取在补光状态下车辆的第二图像，根据第二图像中车辆在预设区域内的停留时间对车辆停车进行计费，能够在夜间或室内停车位所处环境缺乏可用光源，或光照较弱时，对车辆所处区域进行补光，使得获取的补光状态下的第二图像更加清晰，通过补光状态下的第二图像中车辆的车牌信息对车辆进行准确识别和计费，提升了车辆计费的准确性。

在一个实施例中，s208获取补光状态下车辆的第二图像之后，还包括：当从第二图像中识别不到车辆时，则关闭补光灯。

本实施例中，在开启补光灯对预设区域进行补光后，如果从第二图像中识别不到车辆时，说明车辆已经离开预设区域，则关闭补光灯，节省补光灯的耗电量。

在一个实施例中，如图3所示，s206开启补光灯对预设区域进行补光，包括：

s302，获取第一图像的亮度值与预设亮度目标值之间的差值；

其中，预设亮度目标值为开启补光灯后采集的第二图像预期希望能够达到的亮度值；预设亮度目标值可以根据实际情况设置，例如可以是从第二图像中识别到的车辆信息的准确性最高所对应的第二图像的亮度值，又例如可以是能够从第二图像中识别出车辆信息所需的第二图像的最小亮度值等等。

s304，根据差值，确定补光灯的光照强度值；

在第一图像的亮度值固定的情况下，开启补光灯的光照强度值与开启补光灯所对应得到的第二图像的亮度值存在一定的对应关系，因此在此步骤中，可以根据第一图像的亮度值与预设亮度目标值之间的差值，对应确定补光灯的光照强度值，以使得开启补光灯后采集的第二图像能够达到期望的预设亮度目标值。

例如，可以在数据库中预存有不同差值下需要达到预设亮度目标值，所需要开启补光灯的光照强度值，根据获取的差值在该数据库中查询获取相应的补光灯的光照强度值。

s306，根据光照强度值控制开启补光灯，对预设区域进行补光。

在本步骤中，可以根据光照强度值控制开启补光灯，使得开启的补光灯的光照强度达到该光照强度值，对预设区域进行补光。

本实施例中，根据识别到车辆的第一图像的亮度值与需要达到的亮度目标值之间的差值，确定补光灯在补光时需要达到的光照强度值，使得开启补光灯的光照强度可以根据环境光照强度进行适应性调整，使得通过补光灯补光后采集到的第二图像的亮度值更加稳定，同时可以有效提升补光灯的用电效率，节省补光灯的耗电量。

在一个实施例中，s208从第二图像中识别车辆的车牌信息，包括：从第二图像中分割出车牌区域图像；从车牌区域图像中提取出字符图像；将字符图像输入神经网络模型中，得到车辆的车牌信息。

其中，车牌区域图像可以根据车牌区域图像所具有的形状和颜色的特征从从第二图像中分割得到，在分割的车牌区域图像的基础上，可以再根据车牌号字符与车牌背景的颜色差异，从车牌区域图像中提取出所需的字符图像。

本实施例中，通过对第二图像中车牌区域图像的分割，进而提取出字符图像，利用神经网络模型对字符图像进行识别得到车辆的车牌信息，可以更准确地对车辆的车牌信息进行识别，继而提升车辆的计费准确性。

在一个实施例中，s210根据停留时间对车辆停车进行计费，包括：获取从第二图像中识别到车辆的车牌信息时的第一时间；获取从第二图像中识别不到车辆的车牌信息时的第二时间；根据第二时间与第一时间之间的差值，确定车辆的停车时间；根据停车时间确定车辆的停车费用。通过第二图像中识别到车辆停靠的起止时间，确定车辆的停车时间，能够快速而准确地确定车辆在预设区域内的停留时间。

在一个实施例中，根据停车时间确定车辆的停车费用之后，还包括：根据停车费用和车牌信息生成支付请求，将支付请求发送至服务器，支付请求用于指示服务器从车牌信息对应的用户账户中扣除停车费用。

其中，服务器从车牌信息对应的用户账户中扣除停车费用可以采用不同的实现方式。例如，服务器在接收到支付请求时，可以与第三方支付平台进行通讯，并推送收费提示信息至该用户账户对应的用户终端，进而通过第三方支付平台向用户终端收取停车费用。又例如，服务器中可以预存有车牌信息对应的用户账户，用户可以通过用户终端登录用户账户，并通过第三方支付平台预先转账至用户账户中，在收到支付请求时，推送收费提示信息至该用户账户对应的用户终端，并直接从该用户账户中扣除停车费用。

本实施例中，通过向服务器发送支付请求，从车牌信息对应的用户账户收取停车费用，用户可以通过手机等用户终端即完成停车费用的支付，操作简单，方便快捷。

在一个实施例中，车辆停车收费管理方法还包括：当从第二图像中识别到车辆，且从第二图像中识别不到车辆的车牌信息时，则生成停车异常提示信息，并将停车异常提示信息发送至对应的管理终端。

本实施例中，在从第二图像中识别到车辆但是识别不到车辆的车牌信息时，说明可能存在车辆未挂牌或者对车辆车牌识别失效的情况，则可以发送停车异常提示信息发送至对应的管理终端，以提醒相关管理人员对异常情况进行排查。

应该理解的是，虽然上述实施例中的各个步骤按照编号依次排列，但是这些步骤并不是必然按照编号的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述实施例的步骤中至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图4所示，提供了一种车辆停车收费管理装置400，包括：

第一图像获取模块402，用于获取预设区域的第一图像；

亮度值获取模块404，用于当从第一图像中识别到车辆时，获取第一图像的亮度值；

补光灯开启模块406，用于若亮度值低于亮度值阈值，则开启补光灯对预设区域进行补光；

车牌信息识别模块408，用于获取补光状态下车辆的第二图像，从第二图像中识别车辆的车牌信息；

停车计费模块410，用于获取与车牌信息对应的车辆在预设区域内的停留时间，根据停留时间对车辆停车进行计费。

在一个实施例中，车辆停车收费管理装置400还包括：

补光灯关闭模块，用于当从第二图像中识别不到车辆时，则关闭补光灯。

在一个实施例中，补光灯开启模块406用于若亮度值低于亮度值阈值，则获取亮度值与预设亮度目标值之间的差值；根据差值，确定补光灯的光照强度值；根据光照强度值控制开启补光灯，对预设区域进行补光。

在一个实施例中，车牌信息识别模块408用于从第二图像中分割出车牌区域图像；从车牌区域图像中提取出字符图像；将字符图像输入神经网络模型中，得到车辆的车牌信息。

在一个实施例中，停车计费模块410用于获取从第二图像中识别到车辆的车牌信息时的第一时间；获取从第二图像中识别不到车辆的车牌信息时的第二时间；根据第二时间与第一时间之间的差值，确定车辆的停车时间；根据停车时间，确定车辆的停车费用。

在一个实施例中，停车计费模块410用于根据停车费用和车牌信息生成支付请求，将支付请求发送至服务器，支付请求用于指示服务器从车牌信息对应的用户账户中扣除停车费用。

在一个实施例中，车辆停车收费管理装置400还包括：

停车异常提示模块，用于当从第二图像中识别到车辆，且从第二图像中识别不到车辆的车牌信息时，则生成停车异常提示信息，并将停车异常提示信息发送至对应的管理终端。

关于车辆停车收费管理装置的具体限定可以参见上文中对于车辆停车收费管理方法的限定，在此不再赘述。上述车辆停车收费管理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，如图5所示，提供了一种车辆停车收费管理设备500，包括：红外摄像头501、补光灯502、存储器503和处理器504，存储器503存储有计算机程序；处理器504分别与存储器503、红外摄像头501和补光灯502连接；

其中，红外摄像头501用于采集预设区域的第一图像，并将第一图像发送至处理器504；补光灯502用于在处理器504的控制下对预设区域进行补光；处理器504执行计算机程序时实现以下步骤：

获取预设区域的第一图像；

当从第一图像中识别到车辆时，获取第一图像的亮度值；

若亮度值低于亮度值阈值，则开启补光灯对预设区域进行补光；

获取补光状态下车辆的第二图像，从第二图像中识别车辆的车牌信息；

获取与车牌信息对应的车辆在预设区域内的停留时间，根据停留时间对车辆停车进行计费。

在一个实施例中，车辆停车收费管理设备500还包括与处理器连接的通讯模块，通讯模块用于与服务器通讯连接，实现与远端的服务器的数据交互。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

当从第二图像中识别不到车辆时，则关闭补光灯。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

若亮度值低于亮度值阈值，则获取亮度值与预设亮度目标值之间的差值；

根据差值，确定补光灯的光照强度值；

根据光照强度值控制开启补光灯，对预设区域进行补光。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

从第二图像中分割出车牌区域图像；

从车牌区域图像中提取出字符图像；

将字符图像输入神经网络模型中，得到车辆的车牌信息。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取从第二图像中识别到车辆的车牌信息时的第一时间；

获取从第二图像中识别不到车辆的车牌信息时的第二时间；

根据第二时间与第一时间之间的差值，确定车辆的停车时间；

根据停车时间，确定车辆的停车费用。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

根据停车费用和车牌信息生成支付请求，将支付请求发送至服务器，支付请求用于指示服务器从车牌信息对应的用户账户中扣除停车费用。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

当从第二图像中识别到车辆，且从第二图像中识别不到车辆的车牌信息时，则生成停车异常提示信息，并将停车异常提示信息发送至对应的管理终端。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取预设区域的第一图像；

当从第一图像中识别到车辆时，获取第一图像的亮度值；

若亮度值低于亮度值阈值，则开启补光灯对预设区域进行补光；

获取补光状态下车辆的第二图像，从第二图像中识别车辆的车牌信息；

获取与车牌信息对应的车辆在预设区域内的停留时间，根据停留时间对车辆停车进行计费。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

当从第二图像中识别不到车辆时，则关闭补光灯。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

若亮度值低于亮度值阈值，则获取亮度值与预设亮度目标值之间的差值；

根据差值，确定补光灯的光照强度值；

根据光照强度值控制开启补光灯，对预设区域进行补光。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

从第二图像中分割出车牌区域图像；

从车牌区域图像中提取出字符图像；

将字符图像输入神经网络模型中，得到车辆的车牌信息。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取从第二图像中识别到车辆的车牌信息时的第一时间；

获取从第二图像中识别不到车辆的车牌信息时的第二时间；

根据第二时间与第一时间之间的差值，确定车辆的停车时间；

根据停车时间，确定车辆的停车费用。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据停车费用和车牌信息生成支付请求，将支付请求发送至服务器，支付请求用于指示服务器从车牌信息对应的用户账户中扣除停车费用。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

当从第二图像中识别到车辆，且从第二图像中识别不到车辆的车牌信息时，则生成停车异常提示信息，并将停车异常提示信息发送至对应的管理终端。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可查询存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。