停放车辆的夜间探测的制作方法

本发明涉及电子领域，更确切地说，涉及对停车位的监测。

背景技术：

司机们经常因为找不到停车位而感到烦恼。寻找停车位的过程浪费时间，增加燃油消耗，对环境有负面影响。为了节约能源，并提高环境质量，迫切需要开发一种停车位监测系统，它可以实时监测停车位的占用情况。在获取停车位占用数据后，司机可以迅速地在目的地附近找到停车位。

停车位执法是城市管理的一个重要组成部分。现有的停车位执法系统是通过停车执法人员对停车街道和停车场进行不间断巡逻来实现的。这种巡逻模式需要消耗大量人力物力。为了避免这种浪费，人们希望能利用上述停车位监测系统测量每个停车位中所停车辆的停车时间。

停车位监测和停车位执法均需要能探测停放车辆。停放车辆探测最好能在白天和夜晚都能实施。比如说，商业区更侧重于白天探测，住宅区更侧重于夜晚探测。由于以往技术均利用自然光线来照明，它们只能在日间监测停车位状态。在夜晚，由于街灯不能提供可靠的照明（有树或其它障碍物阻挡），以往技术难以在夜间监测停车位状态。

技术实现要素：

本发明的主要目的是节约能源，并改善环境质量。

本发明的另一目的是在夜间探测停放车辆。

本发明的另一目的是实现夜间停车位自动监测。

本发明的另一目的是实现夜间停车位自动执法。

根据这些以及别的目的，本发明提出一种停放车辆的夜间探测系统。它利用路过车辆的车灯来照明并探测停放车辆。该系统含有一停放车辆传感器和一运动车辆传感器。停放车辆传感器监测一停车区域（含有多个停车位），运动车辆传感器感知在该停车区域附近的运动车辆，。当运动车辆传感器感知至少一路过车辆后，停放车辆传感器拍摄并处理该停车区域的照片。

路过车辆的车灯范围有限（大约20米），它只能照明少数停车车辆（一般3辆）。由于路过车辆路过的时间很短（几秒钟之内），停放车辆传感器需要至少每2秒拍一张照片。这个拍摄频率比日间的拍摄频率要大得多（日间每5-10秒拍一张）。当停放车辆传感器的处理器很强大时，这些照片可以实时处理；否则可以先将照片存储下来，在路过车辆离开后再处理这些照片。

由于停放车辆由路过车辆的车灯照明，而非自然光线，夜间图像的处理与白天不同。首先，夜间的图像roi（regionofinterest，对该停车位的照片进行图像处理的区域）与日间不同，它有不同的形状和位置。其次，夜间提取的车辆特征与日间不同。夜间提取的车辆特征主要是反射区域（像素亮度较强），而日间提取的车辆特征主要是边缘（像素亮度变化较强）。对于顺序停放的车辆（所有车辆的车身沿一条线停放，拍摄的照片是这些车辆的侧视图），夜间提取的特征主要是尾灯反射区、车轮反射区和车身反射区等。对于平行停放的车辆（所有车辆的车身平行，拍摄的照片是这些车辆的车头或车尾），夜间提取的特征主要是头灯/尾灯反射区、前/后防撞杠反射区等。

附图说明

图1是一条街道的顶视图：车辆沿街边停放，一运动车辆正路过这些停放车辆。

图2是一种停放车辆夜间探测设备的框图。

图3是一种停放车辆传感器的框图。

图4a-图4c显示多种运动车辆传感器及运动车辆感知方法。

图5a-图5b是两种停放车辆夜间探测算法的流程图。

图6表示日间提取的停放车辆特征（以往技术）。

图7表示夜间提取的停放车辆特征。

图8a-图8c显示多种夜间提取的停放车辆特征。

注意到，这些附图仅是概要图，它们不按比例绘图。为了显眼和方便起见，图中的部分尺寸和结构可能做了放大或缩小。在不同实施例中，相同的符号一般表示对应或类似的结构。

具体实施方式

图1为一城市街道20，它沿x轴，有两个街边20a、20b。沿街边20a有多个停车位10a-10f；在相对的街边20b部署有一停车位监测设备30a，该设备30a监测停车区域35（包括停车位10a-10f）。一般说来，设备30a部署在电线杆或路灯柱上，这些电线杆或路灯柱也为设备30a提供电源。为了易于探测停放车辆，设备30a部署的高度最好能高于停放车辆。

监测的停车区域35中，4个停车位10a、10c、10d和10f已占，它们停放有车辆40a、40c、40d和40f；另外2个停车位10b、10e未占。在白天（自然光线照明下），停车位10a-10f的状态很容易地由停车位监测设备30a监测。在夜晚，由于停车位10a-10f没有足够的照明，一辆运动车辆50的车灯60被用来照明停放车辆，以决定停车位10a-10f的状态。

图2是一种停车位监测设备30的框图。它在夜间利用运动车辆50的车灯60来照明停放车辆。该设备30含有一停放车辆传感器80和一运动车辆传感器70。停放车辆传感器80监测一停车区域35（参见图3）。运动车辆传感器70感知至少一路过车辆50（参参见图4a-图4c）。路过车辆50是指离停车区域35小于一预设距离的运动车辆。

图3是一种停放车辆传感器80的框图。它含有一摄像头82、一处理器84和一存储器86。摄像头82对停车区域35拍摄。摄像头82可以有数个，并面对不同方向。处理器84处理由摄像头82拍摄的照片并决定停车状态。存储器86存储至少部分由摄像头82拍摄的照片，以及停放车辆探测算法87。

图4a-图4c显示多种运动车辆传感器70及运动车辆感知方法。在图4a中，运动车辆传感器70可以是一声学传感器、光学传感器或电磁传感器。声学传感器监听停车区域35附近运动车辆50引起的声音变化；光学传感器（如停放车辆传感器80中摄像头）感知停车区域35附近运动车辆50引起的的光强变化（参见图4b）；电磁传感器采用天线等方式探测停车区域35附近运动车辆50引起的电磁场变化。

图4b使用图3中的停放车辆传感器80作为运动车辆传感器70。停放车辆传感器80的存储器86还存储了一个运动车辆探测算法89。该算法89监测停放车辆附近路面的光线强度，一旦光线强度的变化超过一个阈值，则表示运动车辆进入了停车区域。

在图4c中，邻近街区22b的运动车辆传感器70b为本街区22a的停放车辆传感器80a提供有运动车辆来临的预先通知。运动车辆传感器70b可以使用无线信号98（如wifi、蓝牙等）将该通知传递给停放车辆传感器80a。注意到，运动车辆传感器70b和停放车辆传感器80a分别是它们各自街区中停车位监测设备的组件。在有预先通知的情况下，停放车辆传感器80a可以更有效准确地监测停放的车辆。

图5a-图5b是两种停放车辆夜间探测算法的流程图。在图5a中，停放车辆传感器拍摄的照片在路过车辆50路过时被处理；在图5b中，停放车辆传感器拍摄的照片在路过车辆50离开后被处理。

如图5a所示，第一种停放车辆夜间探测算法包括如下步骤。运动车辆传感器70感知一运动车辆50（步骤110）。如果运动车辆50位于停车区域35附近（即路过车辆）（步骤120），停放车辆传感器80拍摄停车区域35的照片（步骤130）。所有被路过车辆车灯照明的停车位图像均被处理（步骤140）。重复步骤130、140，直到路过车辆50离开停车区域35（步骤150）。然后等待下一辆路过车辆（步骤160）。

路过车辆的车灯范围有限（大约20米），它只能照明少数停车车辆（一般3辆）。由于路过车辆路过的时间很短（几秒钟之内），停放车辆传感器需要至少每2秒拍一张照片。这个拍摄频率比日间的拍摄频率要大得多（日间每5-10秒拍一张）。当停放车辆传感器80的处理器84很强大时，这些照片可以实时处理；否则可以先将照片存储下来，在路过车辆50离开停车区域35后再处理这些照片。这在图5b中进一步阐述。当路过车辆50在停车区域35附近时（步骤120），停放车辆传感器80仅拍摄照片（步骤130），并将它们记录到存储器86（步骤145）中，但并不处理这些照片。当路过车辆50离开停车区域35后（步骤150），处理器84再处理这些照片并决定停车位的状态（步骤155）。

由于停放车辆由路过车辆的车灯60照明，而非自然光线，夜间图像的处理与白天不同。图6和图7比较日间和夜间图像处理的差别，尤其是roi和车辆特征的差别。

图6显示沿街边20a停放在停车位10a、10c的车辆40a、40c的日间roi200a、200c。每个roi（如200a）一般始于停车位（如10a）的暴露边线（如”ab”），向上扫描直到超过停放车辆（如40a）的至少一边窗。roi中的车辆特征是车辆的特征边缘。对于顺序停放的车辆，其特征边缘包括车身下边缘及边窗下边缘等（参见美国专利8,923,565）。

图7显示车辆40a、40c的夜间roi。每个车辆（如40a）有两个roi（如210a、220a）。第一roi210a覆盖至少停放车辆40a的一个车轮和至少一部分车身。第二roi220a覆盖停放车辆40a的至少一尾灯。夜间提取的车辆特征与日间不同：夜间提取的车辆特征主要是反射区域（像素亮度较强），而日间提取的车辆特征主要是边缘（像素亮度变化较强）。对于顺序停放的车辆，夜间提取的车辆特征主要是车轮反射区320、尾灯反射区330和车身反射区340等。这里，特征反射区可以通过在roi中搜寻亮度超过一阈值的像素来得到。

图8a-图8c显示多种夜间提取的停放车辆特征。这些照片是真实照片。在图8a中，顺序停放车辆40g（车尾正对摄像头）的特征包括车轮反射区320和尾灯反射区330。在图8b中，顺序停放车辆40h（车头正对摄像头）的特征包括车轮反射区320和车身反射区340。在图8c中，平行停放车辆40i的特征包括尾灯反射区340和后防撞杠反射区360等。在该图中，车尾正对摄像头。如果车头正对摄像头，则特征包括头灯反射区和前防撞杠反射区等。

应该了解，在不远离本发明的精神和范围的前提下，可以对本发明的形式和细节进行改动，这并不妨碍它们应用本发明的精神。因此，除了根据附加的权利要求书的精神，本发明不应受到任何限制。