路边停车自动识别汽车车牌的方法和装置与流程

本发明涉及车牌识别技术领域，尤其涉及一种路边停车自动识别汽车车牌的方法和装置。

背景技术

近年来，随着城镇化进程的加快，居民消费水平的提高，城市汽车数量普及程度大幅增长。而与之配套的停车场的数量却增长缓慢。停车设施严重滞后与城市建设，为了切实解决停车压力，路侧停车领域作为停车方式的一种必要补充，正在不断扩大规模，但是由于机动车保有量与停车位供给差异逐年增大，路侧停车车位乱、经营乱、收费乱、秩序乱、监管乱等现象在一定程度上凸显，传统的人工管理交通已经不能适应这种变化，因此，智能交通系统被大规模应用于城市交通管理和调度中国。其中，车牌识别是智能交通系统的核心。

车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成组分，应用十分广泛，它一模式识别、计算机视觉、数字图像处理等技术为基础。通过对车牌数据的一系列处理可以实现交通流量控制指标测量、车辆定位、交通违章抓拍和停车收费管理等功能，而目前车牌识别是通过车牌识别相机获取车辆进出停车场的图像后，调用车牌识别算法对该图像信息进行实时分析处理以识别车牌号，并将识别到的车牌号通过交换机发送至汇聚交换机，进而通过汇聚交换机发送至车场服务器，但是车牌识别相机只能通过触发方式抓拍车辆图像，通过单张图像分析车牌号信息，无法同时快速对多张图像进行分析和结果输出，从而导致车牌号识别准确率较低，存在误差；另外，由于车牌识别相机一体机结构的限制，其硬件内部存储空间和主控芯片无法大量扩容，以上原因导致无法在车牌识别相机中布局更复杂、更高级的深度学习框架，从而无法对车辆进出停车场的视频信息进行深入的结构化分析，进而将现有车牌识别相机的车牌号识别准确率升级到100％难度较大。

技术实现要素：

针对上述技术中存在的不足之处，本发明提供一种路边停车自动识别汽车车牌的方法及装置，将车牌相机及识别分开，抓拍多张汽车不用状态的车牌信息图片，再进行识别，大大提高车牌识别的准确率。

为实现上述目的，本发明提供一种路边停车自动识别汽车车牌的方法，所述方法包括：

检测车辆与设备端的距离，判断车辆入库和出库；

多次抓拍车牌信息图片，并进行加密处理；

对所述车牌信息图片进行车牌识别。

其中，所述检测车辆与设备端的距离，判断车辆入库和出库的步骤中，其中检测车辆与设备端的距离，判断车辆入库的方法为：

判断该物体是否为有效车辆；

当所述物体为有效车辆时，不断获取有效车辆的停车位状态；

根据有效车辆的停车状态判断有效车辆是否进入有效范围；

当有效车辆进入有效范围时，对车牌信息图片进行抓拍。

其中，当判断该物体不是为有效车辆时，实时检测该物体的停车位状态；当停车位状态保持不变时，激活警报装置发出警报，提醒物体拥有者移除物体。

其中，在多次抓拍车牌信息图片，并进行加密处理的步骤中，车辆为侧方进入停车位时，该步骤为：在反复前行倒车的过程中，抓拍车辆离设备端不同距离的图片，在车辆的停车位前后状态不变时，拍摄结束；将车牌的图片按最后到最早的顺序进行排序，并进行加密处理。

其中，在所述检测车辆与设备端的距离，判断车辆入库和出库的步骤中，其中检测车辆与设备端的距离，判断车辆出库的方法为：检测车辆的停车位状态为当前停车位状态与设备端的距离大于前一停车位状态与设备端的距离时，确定车辆正在出库，同时对车牌信息图片进行系列抓拍，并进行加密处理。

其中，所述对所述车牌信息图片进行车牌识别的步骤中，其中，当车辆入库时，对所述车牌信息图片进行识别的方法为：

获取进行加密的车辆图片信息，先对排序在前的两张车辆图像信息进行识别，如果识别成功，把车牌号和图像保存，并保存当前停车起始时间；

如果识别不成功，则继续对其后的两张车辆图像信息进行识别，当识别车牌成功时，则车牌号和图像保存，并保存当前停车起始时间；

当识别车牌不成功时，则继续对后面的车辆图像信息进行识别；直到车牌识别成功，车牌号和图像保存，并保存当前停车起始时间。

其中，在当车辆入库时，对所述车牌信息图片进行识别的方法中，当最终车牌没有识别出来，则进入人工识别环节。

其中，在对所述车牌信息图片进行车牌识别的步骤之后，还包括对比步骤：将车辆出库的车牌信息图片与车辆入库的车辆信息图像进行对比，确定该车辆的停车时间，用于对该车辆进行计费。

本发明还提供一种路边停车自动识别汽车车牌的装置，包括设备端、后台服务器及移动终端，且相互通过无线通信方式实现无线连接，具体为：所述设备端的传感器检测车辆与设备端的距离，判断车辆入库和出库；所述设备端的摄像装置多次抓拍车牌信息图片，并进行加密处理；所述后台服务器对所述车牌信息图片进行车牌识别。

其中，所述设备端的传感器检测车辆与设备端的距离，判断车辆入库和出库的过程中，其中，检测车辆距离，判断车辆入库的装置为：

所述设备端的微处理器判断该物体是否为有效车辆；

当所述物体为有效车辆时，设备端的传感器不断获取有效车辆的停车位状态；

微处理器根据有效车辆的停车状态判断有效车辆是否进入有效范围；

当有效车辆进入有效范围时，摄像装置对车牌信息图片进行抓拍。

其中，当微处理器判断该物体不是为有效车辆时，传感器实时检测该物体的停车位状态；当停车为状态保持不变时，设备端的警报装置发出警报，提醒物体拥有者移除物体。

其中，在摄像装置多次抓拍车牌信息图片，并进行加密处理的过程中，车辆为侧方进入停车位，该步骤为：在反复前行倒车的过程中，抓拍车辆离设备端不同距离的图片，在车辆的停车位前后状态不变时，拍摄结束；将车牌的图片按最后到最早的顺序进行排序，并进行加密处理。

其中，在所述检测车辆距离，判断车辆入库和出库的过程中，其中，传感器检测车辆距离，判断车辆出库的方法为：微处理器判断传感器检测车辆的停车位状态为当前停车位状态与设备端的距离大于前一停车位状态与设备端的距离时，确定车辆正在出库，同时对车牌信息图片进行系列抓拍，并进行加密处理。

其中，所述后台服务器对所述车牌信息图片进行车牌识别的过程中，当车辆入库时，对所述车牌信息图片进行识别的后台服务器的具体装置为：

获取模块，用于获取进行加密的车辆图片信息；

识别模块，用于对加密的车辆图像信息进行识别，具体为：先对排序在前的两张车辆图像信息进行识别，如果识别成功，把车牌号和图像保存，并保存当前时间为停车起始时间；

如果识别不成功，则继续对其后的两种车辆图像信息进行识别，当识别车牌成功时，则把车牌号和图像保存，并保存当前时间为停车起始时间；

当识别车牌不成功时，则继续对后面的车辆图像信息进行识别；直到车牌识别成功，把车牌号和图像保存，并保存当前时间为停车起始时间。

其中，后台服务器还包括人工识别模块，所述人工识别模块用于在当车辆入库时，对所述车牌信息图片进行识别的方法中，当最终车牌没有识别出来，则进入人工识别环节。

其中，还包括对比模块，用于在对所述车牌信息图片进行车牌识别的过程之后，将车辆出库的车牌信息图片与车辆入库的车辆信息图像进行对比，确定该车辆的停车时间，用于对车辆进行计费。

本发明的有益效果是：与现有技术相比，本发明提供的一种路边停车自动识别汽车车牌的方法和装置，将车牌摄像装置与识别装置分开设置，抓拍多张车牌图像信息，后台对车牌图像信息进行识别，且通过传感器对车辆与设备端的距离进行监测，与车牌识别相结合，使得可以抓拍不同停车状态的车辆图片信息，进行多次识别，大大提高了车牌识别的精确率，同时快速对多张图像进行分析和结果输出。

附图说明

图1为本发明方法流程图；

图2为本发明的方法车辆入库具体步骤图；

图3为本发明的倒车入库流程图；

图4为本发明的整体方法流程图；

图5为本发明的装置系统结构图。

具体实施方式

为了更清楚地表述本发明，下面结合附图对本发明作进行清楚、完整地描述，这里所需要说明的是举例的只是本发明的实际应用方式，并不代表本发明的保护范围仅限于此，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1和图2，本发明的一种路边停车自动识别汽车车牌的方法，包括以下步骤：

s1:检测车辆与设备端1的距离，判断车辆入库和出库；

设备端1安装在停车位的位置，具体的，当停车位为侧方停车路时，一般沿着道路路牙设置停车位，将设备端安装在停车位的侧前方，由于一般传感器可以检测到的范围有限，这样可以保证设备端的传感器可以检测到车辆与设备端的距离，判断车辆入库或出库。

s2:多次抓拍车牌信息图片，并进行加密处理；在本实施例中，这种侧方停车路车位的停车方式有侧方倒车停入停车位模式和侧方前行进入停车位模式，从而需要根据实际从不同的位置抓拍车牌信息图片，不能在绝对确定的时间点且拍摄，而后进行加密处理，避免了单张车牌信息图片没有拍摄到需要的车牌信息，使得s3的识别提供基础，提高识别的精确率。

s3:对所述车牌信息图片进行车牌识别。

在本实施例中，对车牌信息图片进行车牌识别，由于在s2中抓拍到车辆不同的停车状态的车牌图片信息，保证识别的准确度。

在本实施例中，在步骤s1中，检测车辆与设备端的距离，判断车辆入库的方法中，包括以下步骤：

s111:判断该物体是否为有效车辆；

由于存在故意用三轮车、自行车占用车道的现象，在检测到物体时，需要先对其进行基本的判断，具体地，可根据传感器的类型，进行不同的判断，比如传感器为雷达时，可根据雷达反射回来的障碍面积来判断，当传感器为红外线传感器时，则可根据红外线的照射范围来判断，可根据实际情况来定，通过传感器先对物体进行初步识别判断。

s112:当所述物体为有效车辆时，不断获取有效车辆的停车位状态；

由于设备端1的传感器13是不断工作的，所以可以实时的监测到有效车辆的停车位状态。

其中，停车位状态是指车辆与设备端的距离，即车辆在停车位中的情况，包括接下来提到的停车位状态均表述为此。

s113:根据有效车辆的停车状态判断有效车辆是否进入有效范围；

s114：当有效车辆进入有效范围时，对车牌信息图片进行抓拍。

由于路侧停车位是设置在路边的，且传感器13可以检测到的范围较大，存在道路行驶的过程中，车辆互相避让的情况，这是传感器13可以检测到正在避让的车辆，会误判为将要停车入库的车辆，此时，设置一个有效范围，可以有效的避免误判，当确定有效车辆进入有效范围时，再对车牌图片信息进行抓拍，可以提高精确率，避免白做工，该有效范围可根据实际情况而定，需要根据停车位的类型而定，比如大货车、小货车或小汽车的停车位的大小不同，相应的有效范围也是不同的，可以对相应的停车位设置相应的有效范围大小，在本实施中，以小汽车为例，有效范围为1.5米-2.5米。

在s111步骤中，当判断该物体为有效车辆时，执行步骤s112-s114,当判断该物体不是为有效车辆时，则执行以下步骤s115：实时检测该物体的停车位状态；步骤s116:当停车位状态保持不变时，激活警报装置14发出警报，提醒物体拥有者移除物体。

以路边汽车停车位被三轮车占用为例，检测到该物体不是汽车，将该物体判断为障碍物，此时，继续检测该物体的停车位状态，如果三轮车的停车位状态在1-15分钟保证不变，则告知警报装置，发出警报，警报的方式，可为发出声音，或闪动发出亮光，提醒三轮车的拥有车移除该车，有效避免了存在的规章停车的行为，当然，可能有些车主存在侥幸的心里，前面提到，由于传感器是一直在工作的，如果发出警报后，监测到三轮车的停车位状态，仍然没有改变，此时，将该情况传送至后台服务器，告知执法人员，进行处理。

在本实施例中，在步骤s2中，由于路边停车位的停车方式为侧边停车模式，而侧边停车模式存在侧方倒车停入停车位模式和侧方前行进入停车位模式等两种停车模式，则对车辆信息图片进行抓拍时，需要有不同的处理方式，具体地，分为s21当车辆为侧方倒车进入停车位时和s22当车辆为侧方前行进入停车位时，其中s21为：在反复前行倒车的过程中，车辆倒车到与路侧平行时，抓拍车辆离设备端不同距离的图片，在车辆的停车位前后状态不变时，拍摄结束；将车牌的图片按最后到最早的顺序进行排序，并进行加密处理。

在侧方倒车进入停车位时，车尾先斜着车尾先斜着进入停车位，进入停车位后倒车到停车位的后部，然后通过反复前行和倒车停在停车位合适的位置，由于设备安装在前面，所以检测到车辆进入停车位后，拍照不到车牌，只能拍照到车辆的侧面，当车辆倒车到一定位置车辆与路侧平行时才能拍到车牌，因此相应地，在反复前行倒车的过程中，车辆倒车到与路侧平行时，抓拍车辆离设备端不同距离的图片，可以保证抓拍到有效的车牌信息图片，例如在车辆每一次前行倒车调整车辆在停车位的过程中，在车辆离设备最远与最近的位置拍照车牌，且在车辆的停车状态不变时，抓拍一张车牌信息图片，此时，明显地，越往后抓拍的车辆信息图片完整性好的可能性更好，因此，将抓怕的车辆信息图片按照从最后到最早抓拍的顺序排序，并进行加密，方便在s4步骤中进行识别；由于车辆在侧方前行进入停车位的过程中，车从远到近进入车位，车头先斜着进入停车位，进入停车位后前行到停车位的前部，然后通过反复前行和倒车停在停车位合适的位置，由于设备安装在前面，所以检测到车辆进入停车位后，就能拍照到车牌，在车辆前行过程中根据车辆和设备的位置在多个合适的距离拍照车牌，因此s22为：在反复前行倒车的过程中，抓拍车辆离设备端不同距离的图片，在车辆的停车位前后状态不变时，拍摄结束；将车牌的图片按最后到最早的顺序进行排序，并进行加密处理。

例如，可以在车辆每一次前行倒车调整车辆在停车位的过程中，在车辆离设备最远与最近的位置抓拍车辆信息图片，在车辆停稳后，抓拍一张车辆信息图片。

在步骤s1中，检测车辆与设备端的距离，判断车辆出库的方法为：检测车辆的停车位状态为当前停车位状态与设备端的距离大于前一停车位状态与设备端的距离时，确定车辆正在出库，同时对车牌信息图片进行抓拍。

当车辆出库时，抓拍车辆信息图片的方法为：在车辆出库过程中，抓拍系列车辆信息图片，并进行加密处理。

参阅图3，步骤s2中，当车辆入库时，对所述车牌信息图片进行识别的方法为：

s231:获取进行加密的车辆图片信息，先对排序在前的两张车辆图像信息进行识别，如果识别成功，把车牌号和图像保存，并保存当前停车起始时间；

s232:如果识别不成功，则继续对其后的两张车辆图像信息进行识别，当识别车牌成功时，则车牌号和图像保存，并保存当前停车起始时间；

s233:当识别车牌不成功时，则继续对后面的车辆图像信息进行识别；直到车牌识别成功，车牌号和图像保存，并保存当前停车起始时间。

在当车辆入库时，对所述车牌信息图片进行识别的方法中，当最终车牌没有识别出来，则进入人工识别环节。

在本实施例中，参阅图4，在步骤s3之后，还包括对比步骤s4：将车辆出库的车牌信息图片与车辆入库的车辆信息图像进行对比，确定该车辆的停车时间，用于对该车辆进行计费。

参阅图5，本发明还公开了一种路边停车自动识别汽车车牌的装置，包括设备端1、后台服务器2及移动终端3，且相互通过无线通信方式实现无线连接，其中，设备端1安装在在停车位的位置，具体的，当停车位为侧方停车路时，一般实施沿着道路路牙设置停车位，则将设备端安装在停车位的侧前方，由于一般传感器可以检测到的范围有限，这样可以保证设备端1的传感器13可以检测到车辆与设备端的距离，判断车辆入库或出库。设备端1包括摄像装置14、传感器13、微处理器12和无线通信装置，传感器13用于检测车辆与设备端的距离，判断车辆入库和出库；摄像装置14用于多次抓拍车牌信息图片，微处理器12用于对车牌信息图片进行加密处理；后台服务器2对所述车牌信息图片进行车牌识别，移动终端1用于告知用户。将摄像装置14安装在设备端1，进行多次图片的抓拍，通过无线通信传送到后台服务器2，进行识别，使得设备端不用占有太多的内存，抓拍多张车辆信息图片进行识别，使得识别效果更好，精确度高。

在本实施例中，在传感器13检测车辆与设备端1的距离，判断车辆入库和出库的过程中，分为两种情况，一是车辆入库，一是车辆出库，在判断车辆入库时，设备端1的微处理器12判断该物体是否为有效车辆；当物体为有效车辆时，设备端1的传感器13不断获取有效车辆的停车位状态；微处理器12根据有效车辆的停车状态判断有效车辆是否进入有效范围；当微处理器12判断为有效车辆进入有效范围时，摄像装置11对车牌信息图片进行抓拍，当微处理器12判断该物体不是为有效车辆时，传感器13实时检测该物体的停车位状态；当停车为状态保持不变时，设备端1的警报装置14发出警报，提醒物体拥有者移除物体，此时，如果发出警报后，监测物体的停车位状态，仍然没有改变，此时，将该情况传送至后台服务器，告知执法人员，进行处理。

由于停车位为道路路侧停车位，车辆进入停车位的过程为两种，即侧方倒车和侧前方倒车，通过传感器13实时检测，并通过微处理器12相应的控制摄像装置11对车辆的实时停车位状态进行抓拍，具体的在前面方法的过程中已详细讲述，且设备端1通过传感器13、摄像装置11和微处理器12进行检测和抓拍车辆信息图像，并传送到后台服务器2，进行识别。

车辆出库时，摄像装置11抓拍一系列车辆图片信息，并通过微处理器12对其进行加密处理。

在本实施例中，后台服务器2包括获取模块21、识别模块22和存储模块23，获取模块21用于获取来自设备端1的车辆图片信息；识别模块22用于加密的车辆图像信息进行识别；识别方式为：先对排序在前的两张车辆图像信息进行识别，存储模块23，用于将识别好的车辆信息图片的车牌信息、停车起始时间和停车离开时间进行存储，车辆入库的识别过程为：先对排序在前的两张车辆图像信息进行识别，如果识别成功，把车牌号和图像保存，并保存当前时间为停车起始时间；如果识别不成功，则继续对其后的两种车辆图像信息进行识别，当识别车牌成功时，存储模块23保存车牌号和图像及当前时间为停车起始时间；当识别车牌不成功时，则继续对后面的车辆图像信息进行识别；直到车牌识别成功，存储模块23把车牌号和图像保存，并保存当前时间为停车起始时间，其中，还包括人工识别模块25（图未示），人工识别模块（图未示）用于在当车辆入库时，对车牌信息图片进行识别的方法中，当最终车牌没有识别出来，则进入人工识别环节。

以小汽车进入库、传感器采用超声波传感器为例：

此时，超声波侦测范围为0.1-4.2米之间，小汽车进入后，超声波持续发送停车位状态到微处理器，微处理器对每隔10ms的停车位状态进行判断，当小汽车进入到0.5-2.5米之间，认为车辆进入有效范围，此时的有效范围为0.5-2.5米之间，同时微处理器控制摄像机对车辆信息图片进行抓拍，抓拍的方式为：在车辆与设备端的距离为2.0-2.5米时，进行2张车辆信息图片抓拍，并编号为a1/a2；在1.5-2.0米进行2张车辆信息图片抓拍，编号为a3/a4；在车辆与设备端的距离为1.0-1.5米进行2张车辆信息图片抓拍，编号为a5/a6；在车辆与设备端的距离0.5-1.0米进行2张车辆信息图片抓拍，编号为a7/a8；将车辆图像信息按a8-a7的顺序进行排序，进行加密后上传，也可以先上传a7/a8到后台服务器，后台服务器的识别模块a7、a8进行识别，识别成功，将识别到的车牌信息、车辆类型和停车起始时间通过存储模块进行保存，识别不成功，上传a5/a6到后台服务器，后台服务器的识别模块a7、a8进行识别，识别成功，将识别到的车牌信息、车辆类型和停车起始时间通过存储模块进行保存，识别不成功，继续上传a3/a4，以此类推，直到识别成功；假如识别到a1/a2还没有识别成功，则将a1-a8发送给人工识别模块，进行人工识别。

后台服务器2还包括对比模块24，用于在对车牌信息图片进行车牌识别的过程之后，将车辆出库的车牌信息图片与车辆入库的车辆信息图像进行对比，确定该车辆的停车时间，用于对该车辆进行计费。

本发明的优势在于：将车牌摄像装置与识别装置分开设置，抓拍多张车牌图像信息，后台对车牌图像信息进行识别，且通过传感器对车辆与设备端的距离进行监测，与车牌识别相结合，使得可以抓拍不同停车状态的车辆图片信息，进行多次识别，大大提高了车牌识别的精确率，同时快速对多张图像进行分析和结果输出。

以上公开的仅为本发明的一个或几个具体实施例，但是本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。