基于视频监控的车辆停车控制方法、装置、系统及服务器与流程

本发明涉及车辆智能监控领域，特别是涉及一种基于视频监控的车辆停车控制方法、装置、系统及服务器。

背景技术：

共享单车是指企业在城市的各个公共场合投放的共享自行车。共享单车作为一种新型的租赁模式，随着互联网的飞速发展，现在在城市的各个地方随处可见。一方面共享单车提出了一种城市短距离的清洁环保的出行方式，为城市人们的出行带来了极大的便利，另一方面城市中共享单车数量的大幅度增加使得其管理规范变得相对困难，相应的也带来了许多的问题，例如城市中随处可见的乱停放的共享单车，这样的问题不仅给城市交通的安全性造成了隐患，也使得各个企业花费大量精力财力在这些单车的管理与回收上。因此解决共享单车的停放的问题是一件迫在眉睫的事情。

目前规范共享单车停车的方法主要是通过设置电子围栏。现在设置电子围栏的技术手段主要通过卫星定位系统定位出车辆的位置，将位置的坐标信息与围栏所在的地图信息相结合，让其准确的停在规范的区域内。但是目前这种技术手段存在一些问题，首先，卫星定位系统的精度有限，误差范围可以达到10m以上，这使得后台系统无法判断车辆是否停在了区域之内，其次这套系统受环境的影响较大，在停车环境较为复杂的情况下，信号受到干扰的时候使得误差进一步增加，最后通过卫星定位系统无法判断停车区域内的停车情况，若实际情况下的停车区域内已经停满单车，无法判断是否应该让用户找寻其他停车区域进行停放。

技术实现要素：

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于视频监控的车辆停车控制方法、装置、系统及服务器，用于解决现有技术中无法准确的获取停车区域的停车状态的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于视频监控的车辆停车控制方法，应用于服务器中，预先划分多个停车区域，每个所述停车区域对应设置至少一个摄像头，所述摄像头用于采集其对应的停车区域内的图像，所述摄像头与所述服务器通信，所述控制方法包括：接收与停车区域对应的摄像头发送的图像；对所述图像进行预处理；根据预设的关于所述停车区域的停车数阈值以及预设的分析算法，对经预处理后的所述图像进行分析；根据所述分析结果，向指定的终端反馈关于所述停车区域的饱和系数。

于本发明一具体实施例中，所述预处理至少包括以下中的一种：降噪、增强以及根据预设的裁剪规则对图像进行裁剪。

于本发明一具体实施例中，所述根据预设的裁剪规则对所述图像进行裁剪的步骤还包括：根据预设的关于停车区域的轮廓和尺寸对所述图像进行裁剪，以获得匹配所述轮廓和尺寸的关于所述停车区域的裁剪后的图像。

于本发明一具体实施例中，识别图像中的线条，根据识别的线条构成多个获选识别对象，将所述多个候选识别对象与所述预设的关于停车区域的轮廓和尺寸进行比对，根据所述比对结果对所述图像进行裁剪，并将与所述预设的关于停车区域的轮廓和尺寸匹配的候选识别对象作为所述裁剪后的图像。

于本发明一具体实施例中，所述预设的分析算法为深层卷积神经网络。

于本发明一具体实施例中，根据预设的关于所述停车区域的停车数阈值以及预设的分析算法，对经预处理后的所述图像进行分析的步骤还包括：对经预处理后的所述图像进行区域划分，以划分为多个图像区域；对所述图像区域依次进行分类与回归；根据所述分类与回归的结果统计所述停车区域内的车辆数；根据所述车辆数与所述停车数阈值的比值获得关于所述停车区域的饱和系数。

于本发明一具体实施例中，还包括，向指定的终端反馈关于所述停车区域的饱和系数后，以供在所述终端的电子地图上的停车区域的位置显示关于该停车区域的饱和系数。

于本发明一具体实施例中，还用以将所述饱和系数与预设的系数阈值进行比较，当所述饱和系数大于所述系数阈值时，所述停车区域为饱和状态；当所述饱和系数小于所述系数阈值时，所述停车区域为非饱和状态。

于本发明一具体实施例中，还包括接收所述终端的停车指令，获取所述终端的位置信息，根据所述位置信息向所述终端推荐距离所述位置信息最近的处于非饱和状态的停车区域。

于本发明一具体实施例中，根据所述终端获取到关于饱和状态的停车区域的请求指令时，判断所述终端对应的权限，当所述终端对应的为用户权限时，向所述终端推荐距离当前处于饱和状态的停车区域的距离最近的处于非饱和状态的停车区域；当所述终端对应的为运维权限时，向所述终端发送关于当前处于饱和状态的停车区域的停放车辆调度规划。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明还提供一种基于视频监控的车辆停车控制装置，应用于服务器中，预先划分多个停车区域，每个所述停车区域对应设置至少一个摄像头，所述摄像头用于采集其对应的停车区域内的图像，所述摄像头与所述服务器通信，所述控制装置包括：图像接收模块，用以接收与停车区域对应的摄像头发送的图像；预处理模块，用以对所述图像进行预处理；图像分析模块，用以根据预设的关于所述停车区域的停车数阈值以及预设的分析算法，对经预处理后的所述图像进行分析；反馈模块，用以根据所述分析结果，向指定的终端反馈关于所述停车区域的饱和系数。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明还提供一种服务器，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述服务器执行如上任一项所述的基于视频监控的车辆停车控制方法。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明还提供一种基于视频监控的车辆停车控制系统，包括：至少一个摄像头、终端以及如上所述的服务器；其中，所述至少一个摄像头，安装于架设桩上，所述架设桩毗邻设置于停车区域，所述至少一个摄像头用以获取关于所述停车区域的图像；所述服务器，与所述至少一个摄像头通信；所述终端，与所述服务器通信。完整的主题名称

如上所述，本发明的基于视频监控的车辆停车控制方法、装置、系统及服务器，接收与停车区域对应的摄像头发送的图像；对所述图像进行预处理；根据预设的关于所述停车区域的停车数阈值以及预设的分析算法，对经预处理后的所述图像进行分析；根据所述分析结果，向指定的终端反馈关于所述停车区域的饱和系数。本发明通过对设置于停车区域的摄像头摄取的图像进行分析，以准确的获取关于停车区域的车辆的饱和系数，以便于根据所述饱和系数向用户推荐停放车辆较少的停车区域进行停车，或根据所述饱和系数为运维人员提供有效的车辆调度规划。

附图说明

图1显示为本发明的基于视频监控的车辆停车控制方法在一具体实施例中的流程示意图。

图2显示为本申请的图像分析步骤在一具体实施例中的流程示意图。

图3显示为本发明的车辆停车控制装置在一具体实施例中的组成示意图。

图4显示为本申请的基于视频监控的车辆停车控制系统在一具体实施例中的组成示意图。

图5显示为本申请的基于视频监控的车辆停车控制系统在一具体实施例中的结构示意图。

元件标号说明

1控制装置

11图像接收模块

12预处理模块

13图像分析模块

14反馈模块

2车辆停车控制系统

21摄像头

22终端

23服务器

231处理器

232存储器

24架设桩

3停车区域

s11～s14、s131～s134步骤

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图示中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

请参阅图1，显示为本发明的基于视频监控的车辆停车控制方法在一具体实施例中的流程示意图。所述基于视频监控的车辆停车控制方法应用于服务器中，且预先划分多个停车区域，每个所述停车区域对应设置至少一个摄像头，所述摄像头可安装于架设桩上，所述架设桩毗邻设置于停车区域，所述至少一个摄像头用以获取关于所述停车区域的完整的图像；所述摄像头用于采集其对应的停车区域内的图像，所述摄像头与所述服务器通信，所述控制方法包括：

s11：接收与停车区域对应的摄像头发送的图像；

s12：对所述图像进行预处理；在具体应用中，所述预处理至少包括以下中的一种：降噪、增强以及根据预设的裁剪规则对图像进行裁剪。其中，在一具体实施例中，所述根据预设的裁剪规则对所述图像进行裁剪的步骤还包括：根据预设的关于停车区域的轮廓和尺寸对所述图像进行裁剪，以获得匹配所述轮廓和尺寸的关于所述停车区域的裁剪后的图像。关于所述停车区域的轮廓例如为矩形，所述停车区域为矩形框时，关于所述停车区域的尺寸例如为矩形框的长为4米，宽为1.5米。在具体应用中，可在停车区域的周边涂上带有特定颜色的矩形框，对摄像头拍摄的图像中的线条进行识别，根据识别的线条构成多个获选识别对象，改多个候选识别对象例如都为矩形框，但有些矩形框并不是所述停车区域的矩形框，为干扰项，所以还需要将所述多个候选识别对象与所述预设的关于停车区域的轮廓和尺寸进行比对，根据所述比对结果对所述图像进行裁剪，并将与所述预设的关于停车区域的轮廓和尺寸匹配的候选识别对象作为所述裁剪后的图像。例如，通过图像的线条识别，可获得3个矩形框的候选识别对象，第一个候选识别对象为长为0.5米，宽为0.3米的矩形框，第二个候选识别对象为长为6米，宽为4米的矩形框，第三个候选识别对象为长为4米，宽为1.5米的矩形框，且由于设定的停车区域的矩形框的尺寸为长为4米，宽为1.5米，则可以判定第三个矩形框对应的候选识别对象为本申请需要选取的停车区域对应的轮廓，且以该选取的候选识别对象作为所述裁剪后的图像。

s13：根据预设的关于所述停车区域的停车数阈值以及预设的分析算法，对经预处理后的所述图像进行分析；

参阅图2，显示为本申请的图像分析步骤在一具体实施例中的流程示意图。所述图像分析步骤包括：

s131：对经预处理后的所述图像进行区域划分，以划分为多个图像区域；

s132：对所述图像区域依次进行分类与回归；其中，所述预设的分析算法例如为深层卷积神经网络，其中，对图像区域的分类是对该区域内是否包含自行车进行分类，例如，将包含自行车的图像区域划分为一类，且将不包含自行车的图像区域划分为另外一类，区域的回归是对划分区域的位置进行调整，使划分的每个图像区域内最多包含一辆自行车。

s133：根据所述分类与回归的结果统计所述停车区域内的车辆数；例如，计算包含车辆的图像区域的个数，且包含车辆的图像区域中只具有一辆车，则包含车辆的图像区域的个数，即为车辆的数量。

s134：根据所述车辆数与所述停车数阈值的比值获得关于所述停车区域的饱和系数。

例如，根据前期的实验和调研，确定在一个停车区域内，一次最多可以停放的车辆数为m，且m即为所述停车数阈值，且实时获取该停车区域内的停放车辆的停车数m，且实时计算停车区域内的单车饱和系数i＝m/m，若i小于0.5，则认为当前停车区域较为较为稀疏，若i大于0.5小于0.8，认为当前停车区域接近饱和，最后若i大于0.8，认为当前停车区域已经饱和，需要将单车换区域停放。

s14：根据所述分析结果，向指定的终端反馈关于所述停车区域的饱和系数。

所述指定的终端，例如包括客户端和运维端，且可根据登陆该车辆停车控制方法对应的应用软件的账户名来区分该终端为客户端还是运维端，当所述指定的终端为客户端时，向指定的终端反馈关于所述停车区域的饱和系数后，以供在所述终端的电子地图上的停车区域的位置显示关于该停车区域的饱和系数。

在一具体实施例中，还用以将所述饱和系数与预设的系数阈值进行比较，当所述饱和系数大于所述系数阈值时，所述停车区域为饱和状态；当所述饱和系数小于所述系数阈值时，所述停车区域为非饱和状态。所述预设的系数阈值例如为0.8。又或者，根据饱和系数与预设的系数阈值进行比较，获取可停车状态，接近饱和状态以及饱和状态，且可在所述终端的电子地图上以不同的颜色对这几种状态分别进行显示，例如，在可停车状态的停车区域显示绿色的标记，在接近饱和状态的停车区域显示黄色的标记，在接近饱和状态的停车区域显示红色的标记。

在一具体实施例中，还包括接收所述客户端的停车指令，获取所述客户端的位置信息，根据所述位置信息向所述客户端推荐距离所述位置信息最近的处于非饱和状态的停车区域。

在一具体实施例中，当所述终端获取到关于饱和状态的停车区域的请求指令时，判断所述终端对应的权限，当所述终端对应的为用户权限时，向所述终端推荐距离当前处于饱和状态的停车区域的距离最近的处于非饱和状态的停车区域；当所述终端对应的为运维权限时，向所述终端发送关于当前处于饱和状态的停车区域的停放车辆调度规划。

例如，所述客户端为智能手机、平板电脑、智能手表等便携式智能电子设备，所述客户端具有触摸屏，且在当前的电子地图中显示停车区域的状态，当用户对电子地图中标识饱和状态的停车区域进行触控选择时，向用户推荐距离当前触摸选择的饱和状态的停车区域推荐最近的可停车区域或者接近饱和区域。

例如，所述终端为具有运维权限的运维端，所述运维端具有触摸屏，且在当前的运维端的触摸屏的电子地图中显示停车区域的状态，当运维人员对电子地图中标识饱和状态的停车区域进行触控选择时，自动生成关于饱和状态的停车区域的调度任务和调度规划，调度规划例如为指派制定的运维人员将饱和状态的停车区域的车辆分配一部分至非饱和状态的停车区域内。

本发明的控制方法充分考虑了当前规范共享单车停放遇到的问题，通过摄像头识别停车区域内车辆的车辆密度，将停车区域的停车密度结合电子地图数据实时反映到用户的智能终端上，该方案的识别准确度可以达到百分之九十五以上，有效的让用户避免向已经饱和的停车区域内停车，且方便运维人员及时对车辆的停放进行调配。

参阅图3，显示为本发明的车辆停车控制装置在一具体实施例中的组成示意图。所述基于视频监控的车辆停车控制装置应用于服务器中，预先划分多个停车区域，每个所述停车区域对应设置至少一个摄像头，所述摄像头用于采集其对应的停车区域内的图像，所述摄像头与所述服务器通信，所述控制装置1包括：图像接收模块11、预处理模块12、图像分析模块13以及反馈模块14。

所述图像接收模块11用以接收与停车区域对应的摄像头发送的图像；

所述预处理模块12用以对所述图像进行预处理；

所述图像分析模块13用以根据预设的关于所述停车区域的停车数阈值以及预设的分析算法，对经预处理后的所述图像进行分析；

所述反馈模块14用以根据所述分析结果，向指定的终端反馈关于所述停车区域的饱和系数。

所述控制装置1的技术方案为与所述控制方法的技术方案对应的装置项，两者技术方案一一对应，在此不加赘述。

参阅图4，显示为本申请的基于视频监控的车辆停车控制系统在一具体实施例中的组成示意图。请参阅图5，显示为本申请的基于视频监控的车辆停车控制系统在一具体实施例中的结构示意图。

所述基于视频监控的车辆停车控制系统2包括至少一个摄像头21、终端22以及服务器23；其中，所述至少一个摄像头21，安装于如图5所示的架设桩24上，所述架设桩24毗邻设置于停车区域3，该停车区域3用以通过线条组成的矩形框显示，所述至少一个摄像头21用以获取关于所述停车区域3的图像；所述服务器23，与所述至少一个摄像头21通信；所述终端22，与所述服务器23通信。所述终端22和所述摄像头21通过无线网络与所述服务器23通信，所述服务器23包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述服务器23执行基于视频监控的车辆停车控制方法。所述存储单元用于存储至少一个程序以及来自移动机器人的视觉传感装置所摄取的图像；所述存储单元可包括高速随机存取存储器，并且还可包括非易失性存储器，例如一个或多个磁盘存储设备、闪存设备或其他非易失性固态存储设备。在某些实施例中，存储单元还可以包括远离一个或多个处理单元的存储单元，例如经由rf电路或外部端口以及通信网络访问的网络附加存储单元，其中所述通信网络可以是因特网、一个或多个内部网、局域网(lan)、广域网(wlan)、存储局域网(san)等，或其适当组合。

所述处理器用于调用所述至少一个程序并执行控制方法。所述处理器为一种能够进行数值运算、逻辑运算及数据分析的电子设备，其包括但不限于：cpu、gpu、fpga等。所述车辆停车控制方法参阅图1及关于图1的相关描述。

综上所述，本发明的基于视频监控的车辆停车控制方法、装置、系统及服务器，通过摄像头识别停车区域内车辆的车辆密度，将停车区域的停车密度结合电子地图数据实时反映到用户的智能终端上，该方案的识别准确度可以达到百分之九十五以上，有效的让用户避免向已经饱和的停车区域内停车，且方便运维人员及时对车辆的停放进行调配。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。