CN107274495A - 一种无人值守的路边停车收费*** - Google Patents

一种无人值守的路边停车收费*** Download PDF

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吴方明
梁涵玮
周媛
刘茜
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Abstract

本发明公开了一种无人值守的路边停车收费***,包括数据处理模块以及分别与之连接的视频采集模块、数据存储模块和数据传输模块,视频采集模块采集停车区域内的视频帧数据,数据存储模块存储用户信息、用户停车信息、停车收费标准和用户黑名单,数据传输模块实现数据处理模块与用户客户端的数据交互,数据处理模块包括影像识别单元、计费单元和报警单元,影像识别单元检测和跟踪驶入停车区域的车辆目标,计费单元计算用户的停车费用并向用户客户端发送电子***,报警单元对未在规定的阈值时间内确认停车、驶离停车位或支付停车费的用户客户端发送报警信息。本发明实现了对路边车辆停车行为进行识别、计费和付费的全程电子化管理。

Description

一种无人值守的路边停车收费***
技术领域
本发明属于停车收费技术领域,特别涉及了一种无人值守的路边停车收费***。
背景技术
虽然城市机动车数量迅速增加,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。为了满足短时停车之需要,在道路通行能力允许的情况下,由公安交管部门在路边设置了停车位。目前路边停车大多依靠人来进行管理,工作人员劳动强度大,并且还经常出现收费纠纷和***。为了实现无人管理,出现了咪表收费管理***,由车主自行投币或者刷卡,会出现逃费现象。
公开号为CN104881900A的发明公开了一种基于具有通讯功能射频车牌的车辆路边停车收费管理***,它包括分布于每个停车位地下的停车位地埋天线总成,对所通过或者停留的不同车辆的具有通讯功能的RFID射频车牌进行信息读取,并连接于路边停车节点信息服务器和路边停车***数据中心,构成基于具有通讯功能射频车牌的车辆路边停车收费管理***。该***需要对每个车位安装要安装天线,车牌也要带有通讯功能,成本较高,不利于应用推广。
公开号为CN105303883A发明公开了一种路侧停车管理***及其方法,所述***包括车辆识别模块、主控服务器、云平台和手持移动终端;所述车辆识别模块包括用于拍摄车辆信息的摄像装置和用于传输车辆信息网络传输模块,摄像装置设置在停车场的入口、出口和停车场中,通过网络传输模块连接所述主控服务器,获取车辆信息并发送至所述主控服务器。该***需要至少布置3个摄像头进行车辆识别,并且还是需要收费员。
发明内容
为了解决上述背景技术提出的技术问题,本发明旨在提供一种无人值守的路边停车收费***,对路边车辆停车行为进行识别、计费和付费的全程电子化管理,无需安排收费员。
为了实现上述技术目的,本发明的技术方案为:
一种无人值守的路边停车收费***,包括数据处理模块以及分别与之连接的视频采集模块、数据存储模块和数据传输模块,所述视频采集模块用于采集停车区域内的视频帧数据,所述数据存储模块用于存储用户信息、用户停车信息、停车收费标准以及用户黑名单,所述数据传输模块用于实现数据处理模块与用户客户端的数据交互,所述数据处理模块包括影像识别单元、计费单元和报警单元,所述影像识别单元用于检测和跟踪驶入停车区域的车辆目标,所述计费单元用于计算用户的停车费用以及向用户客户端发送电子***,所述报警单元用于对未在规定的阈值时间内确认停车、驶离停车位或支付停车费的用户客户端发送报警信息。用户客户端安装在用户的智能终端上,如手机、平板电脑等。视频采集模块采用点阵红外高清摄像头,可以自动测光以控制CCD切换和红外灯的开启,用于在不同明暗条件下拍摄车辆和停车场的影像信息。
进一步地,所述影像识别单元的工作过程如下:
(1)初始化路边停车区域的背景模型,识别出道路和停车位;
(2)对进入停车区域的目标车辆进行检测,提取目标特征,识别其车牌;
(3)根据目标车辆特征进行目标跟踪,检测目标车辆在背景模型中的位置;
(4)判断目标车辆是否进入某停车位,如果目标车辆位置和某停车位位置重合,且目标车辆停止运动,则判断车辆已停车入位;
(5)车辆停车入位后,更新背景模型;
(6)检测目标车辆在背景模型中的位置,判断其是否驶离停车位;
(7)目标车辆驶离停车区域后,更新背景模型。
进一步地,步骤(1)的具体过程如下:
(A)沿行车方向拍摄并保存停车区域没有车辆时的影像,对影像进行黑白二值化处理;
(B)在影像上至上而下提取白色的部分为道路与停车位间的边界线,至左而右提取白色的部分为停车位间的边界线;
(C)将道路与停车位间的边界线的左侧区域标识为道路;
(D)对道路与停车位间的边界线右侧区域,从影像上最上方的停车位间的边界线开始寻找最临近的下方的停车位间的边界线,上下停车位间的边界线之间的区域标识为停车位;
(E)重复步骤(D),直至标识到影像上最下方的停车位间的边界线。
进一步地,步骤(2)的具体过程如下:
(a)将停车区域连续拍摄的三帧影像转化为灰度图像;
(b)采用帧间差值法求出灰度图像的差分图像,并将差分图像二值化;
(c)将二值化的差分图像对应位依次采用“异或”和“非”的逻辑操作,得到含有运动目标的图像;
(d)对运动目标图像进行形态学处理,将符合车辆形态学特征的运动目标进行保存,得到待检测的车辆目标掩膜;
(e)将图像的颜色空间从RGB转为HSV,统计车辆目标掩膜内图块的颜色直方图,使用蓝色或者黄色模板将车牌位置标识出来;
(f)使用支持向量机去判别车牌位置标识图块是否有车牌;
(g)对含有车牌的车牌位置标识图块进行字符分割和轮廓提取;
(h)使用人工神经网络中的多层感知机模型对提取出的字符进行车牌号识别。
进一步地,数据处理模块与用户客户端的交互过程如下:
(ⅰ)影像识别单元判断车辆已停车入位后,计费单元向该车辆车牌号所绑定的用户客户端发送停车信息,包括车牌号、停车起始时间和停车收费标准;
(ⅱ)用户在用户客户端上确认计费单元发送的信息后,向计费单元反馈停车确认信息;
(ⅲ)计费单元收到停车确认信息后,将该用户的停车信息保存至数据存储模块;当计费单元在规定的时间阈值内未收到用户客户端反馈的停车确认信息,报警单元将向用户客户端发送报警信息,提示用户及时确认停车;
(iv)当停车结束,用户在用户客户端上向计费单元发送停车结束请求,计费单元在接收到该请求后,从数据存储模块中调取该用户的停车信息,根据停车起始时间、结束时间以及收费标准,计算停车费用并发送至用户客户端;
(ⅴ)用户在用户客户端上查阅并确认停车费用,采用移动支付方式进行停车付费;
(ⅵ)计费单元确认支付完成后,向用户客户端发送电子***;当用户客户端在收到停车费用后的一个时间阈值内未进行支付,则报警单元向用户客户端发送报警信息,提示用户及时支付,若在用户客户端接收到报警信息后的又一个时间阈值内仍未进行支付,则将该用户列入黑名单,保存至数据存储模块,并将该用户车辆的车牌号发送至交管部门;
(ⅶ)当影像识别单元判断已提交停车结束请求的车辆在规定的时间阈值内仍未驶离停车位,则报警单元向用户客户端发送报警信息,提示用户及时驶离停车位,同时计费单元重新确定停车结束时间,按照新确定的停车结束时间计算停车费用。
采用上述技术方案带来的有益效果:
本发明通过对路边车辆停车行为进行识别、计费和付费全程电子化管理,实现公共停车位的无人收费,节约了人力资源。本发明通过视频采集模块检测车辆目标,并对目标进行跟踪记录,判断目标车辆在停车区域的位置和状态,无需地埋天线和办卡,节约了建造成本和建造时间。
附图说明
图1是本发明的***组成框图;
图2是本发明中影像识别单元的工作流程图;
图3是影像识别单元初始化路边停车区域的背景模型的流程图;
图4是本发明中数据处理模块与用户客户端的交互的流程图。
具体实施方式
以下将结合附图,对本发明的技术方案进行详细说明。
一种无人值守的路边停车收费***,如图1所示,包括数据处理模块以及分别与之连接的视频采集模块、数据存储模块和数据传输模块,所述视频采集模块用于采集停车区域内的视频帧数据,所述数据存储模块用于存储用户信息、用户停车信息、停车收费标准以及用户黑名单,所述数据传输模块用于实现数据处理模块与用户客户端的数据交互,所述数据处理模块包括影像识别单元、计费单元和报警单元,所述影像识别单元用于检测和跟踪驶入停车区域的车辆目标,所述计费单元用于计算用户的停车费用以及向用户客户端发送电子***,所述报警单元用于对未在规定的阈值时间内确认停车、驶离停车位或支付停车费的用户客户端发送报警信息。
如图2所示,影像识别单元的工作过程如下:
(1)初始化路边停车区域的背景模型,识别出道路和停车位;
(2)对进入停车区域的目标车辆进行检测,提取目标特征,识别其车牌;
(3)根据目标车辆特征进行目标跟踪,检测目标车辆在背景模型中的位置;
(4)判断目标车辆是否进入某停车位,如果目标车辆位置和某停车位位置重合,且目标车辆停止运动,则判断车辆已停车入位;
(5)车辆停车入位后,更新背景模型;
(6)检测目标车辆在背景模型中的位置,判断其是否驶离停车位;
(7)目标车辆驶离停车区域后,更新背景模型。
进一步地,如图3所示,步骤(1)的具体过程如下:
(A)沿行车方向拍摄并保存停车区域没有车辆时的影像,对影像进行黑白二值化处理;
(B)在影像上至上而下提取白色的部分为道路与停车位间的边界线,至左而右提取白色的部分为停车位间的边界线;
(C)将道路与停车位间的边界线的左侧区域标识为道路;
(D)对道路与停车位间的边界线右侧区域,从影像上最上方的停车位间的边界线开始寻找最临近的下方的停车位间的边界线,上下停车位间的边界线之间的区域标识为停车位;
(E)重复步骤(D),直至标识到影像上最下方的停车位间的边界线。
进一步地,步骤(2)的具体过程如下:
(a)将停车区域连续拍摄的三帧影像转化为灰度图像;
(b)采用帧间差值法求出灰度图像的差分图像,并将差分图像二值化;
(c)将二值化的差分图像对应位依次采用“异或”和“非”的逻辑操作,得到含有运动目标的图像;
(d)对运动目标图像进行形态学处理,将符合车辆形态学特征的运动目标进行保存,得到待检测的车辆目标掩膜;
(e)将图像的颜色空间从RGB转为HSV,统计车辆目标掩膜内图块的颜色直方图,使用蓝色或者黄色模板将车牌位置标识出来;
(f)使用支持向量机去判别车牌位置标识图块是否有车牌;
(g)对含有车牌的车牌位置标识图块进行字符分割和轮廓提取;
(h)使用人工神经网络中的多层感知机模型对提取出的字符进行车牌号识别。
如图4所示,数据处理模块与用户客户端的交互过程如下:
(ⅰ)影像识别单元判断车辆已停车入位后,计费单元向该车辆车牌号所绑定的用户客户端发送停车信息,包括车牌号、停车起始时间和停车收费标准;
(ⅱ)用户在用户客户端上确认计费单元发送的信息后,向计费单元反馈停车确认信息;
(ⅲ)计费单元收到停车确认信息后,将该用户的停车信息保存至数据存储模块;当计费单元在规定的时间阈值内未收到用户客户端反馈的停车确认信息,报警单元将向用户客户端发送报警信息,提示用户及时确认停车;
(iv)当停车结束,用户在用户客户端上向计费单元发送停车结束请求,计费单元在接收到该请求后,从数据存储模块中调取该用户的停车信息,根据停车起始时间、结束时间以及收费标准,计算停车费用并发送至用户客户端;
(ⅴ)用户在用户客户端上查阅并确认停车费用,采用移动支付方式进行停车付费;
(ⅵ)计费单元确认支付完成后,向用户客户端发送电子***。
本发明通过建立报警单元对该停车收费***提供保障。当用户客户端在收到停车费用后的一个时间阈值内未进行支付,则报警单元向用户客户端发送报警信息,提示用户及时支付,若在用户客户端接收到报警信息后的又一个时间阈值内仍未进行支付,则将该用户列入黑名单,保存至数据存储模块,并将该用户车辆的车牌号发送至交管部门。当影像识别单元判断已提交停车结束请求的车辆在规定的时间阈值内仍未驶离停车位,则报警单元向用户客户端发送报警信息,提示用户及时驶离停车位,同时计费单元重新确定停车结束时间,按照新确定的停车结束时间计算停车费用。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明保护范围之内。

Claims (5)

1.一种无人值守的路边停车收费***,其特征在于:包括数据处理模块以及分别与之连接的视频采集模块、数据存储模块和数据传输模块,所述视频采集模块用于采集停车区域内的视频帧数据,所述数据存储模块用于存储用户信息、用户停车信息、停车收费标准以及用户黑名单,所述数据传输模块用于实现数据处理模块与用户客户端的数据交互,所述数据处理模块包括影像识别单元、计费单元和报警单元,所述影像识别单元用于检测和跟踪驶入停车区域的车辆目标,所述计费单元用于计算用户的停车费用以及向用户客户端发送电子***,所述报警单元用于对未在规定的阈值时间内确认停车、驶离停车位或支付停车费的用户客户端发送报警信息。
2.根据权利要求1所述无人值守的路边停车收费***,其特征在于:所述影像识别单元的工作过程如下:
(1)初始化路边停车区域的背景模型,识别出道路和停车位;
(2)对进入停车区域的目标车辆进行检测,提取目标特征,识别其车牌;
(3)根据目标车辆特征进行目标跟踪,检测目标车辆在背景模型中的位置;
(4)判断目标车辆是否进入某停车位,如果目标车辆位置和某停车位位置重合,且目标车辆停止运动,则判断车辆已停车入位;
(5)车辆停车入位后,更新背景模型;
(6)检测目标车辆在背景模型中的位置,判断其是否驶离停车位;
(7)目标车辆驶离停车区域后,更新背景模型。
3.根据权利要求2所述无人值守的路边停车收费***,其特征在于:步骤(1)的具体过程如下:
(A)沿行车方向拍摄并保存停车区域没有车辆时的影像,对影像进行黑白二值化处理;
(B)在影像上至上而下提取白色的部分为道路与停车位间的边界线,至左而右提取白色的部分为停车位间的边界线;
(C)将道路与停车位间的边界线的左侧区域标识为道路;
(D)对道路与停车位间的边界线右侧区域,从影像上最上方的停车位间的边界线开始寻找最临近的下方的停车位间的边界线,上下停车位间的边界线之间的区域标识为停车位;
(E)重复步骤(D),直至标识到影像上最下方的停车位间的边界线。
4.根据权利要求2所述无人值守的路边停车收费***,其特征在于:步骤(2)的具体过程如下:
(a)将停车区域连续拍摄的三帧影像转化为灰度图像;
(b)采用帧间差值法求出灰度图像的差分图像,并将差分图像二值化;
(c)将二值化的差分图像对应位依次采用“异或”和“非”的逻辑操作,得到含有运动目标的图像;
(d)对运动目标图像进行形态学处理,将符合车辆形态学特征的运动目标进行保存,得到待检测的车辆目标掩膜;
(e)将图像的颜色空间从RGB转为HSV,统计车辆目标掩膜内图块的颜色直方图,使用蓝色或者黄色模板将车牌位置标识出来;
(f)使用支持向量机去判别车牌位置标识图块是否有车牌;
(g)对含有车牌的车牌位置标识图块进行字符分割和轮廓提取;
(h)使用人工神经网络中的多层感知机模型对提取出的字符进行车牌号识别。
5.根据权利要求2所述无人值守的路边停车收费***,其特征在于:数据处理模块与用户客户端的交互过程如下:
(ⅰ)影像识别单元判断车辆已停车入位后,计费单元向该车辆车牌号所绑定的用户客户端发送停车信息,包括车牌号、停车起始时间和停车收费标准;
(ⅱ)用户在用户客户端上确认计费单元发送的信息后,向计费单元反馈停车确认信息;
(ⅲ)计费单元收到停车确认信息后,将该用户的停车信息保存至数据存储模块;当计费单元在规定的时间阈值内未收到用户客户端反馈的停车确认信息,报警单元将向用户客户端发送报警信息,提示用户及时确认停车;
(iv)当停车结束,用户在用户客户端上向计费单元发送停车结束请求,计费单元在接收到该请求后,从数据存储模块中调取该用户的停车信息,根据停车起始时间、结束时间以及收费标准,计算停车费用并发送至用户客户端;
(ⅴ)用户在用户客户端上查阅并确认停车费用,采用移动支付方式进行停车付费;
(ⅵ)计费单元确认支付完成后,向用户客户端发送电子***;当用户客户端在收到停车费用后的一个时间阈值内未进行支付,则报警单元向用户客户端发送报警信息,提示用户及时支付,若在用户客户端接收到报警信息后的又一个时间阈值内仍未进行支付,则将该用户列入黑名单,保存至数据存储模块,并将该用户车辆的车牌号发送至交管部门;
(ⅶ)当影像识别单元判断已提交停车结束请求的车辆在规定的时间阈值内仍未驶离停车位,则报警单元向用户客户端发送报警信息,提示用户及时驶离停车位,同时计费单元重新确定停车结束时间,按照新确定的停车结束时间计算停车费用。
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