CN109754633A - 一种基于车牌识别的立体车库车位定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于车牌识别的立体车库车位定位方法,包括初始化车位数据、上传车位数据、判断上传的车位状态等工序,提升了车牌识别的速度和准确率,提升了停车场容量和收益,提升停车园区或停车场地的运维、后勤、保障管理科技含量,可以为停车园区或场地的管理者提供诸多的便捷,也为停车园区或场地的开发者节省了更多的成本,并且在节省成本的同时也提升了停车园区或场地的收益;降低停车园区或停车场地的投资成本和管理成本,改善用户停车体验以及管理人员的管理体验。
Description
技术领域
本发明涉及停车管理技术领域,具体为一种基于车牌识别的立体车库车位定位方法。
背景技术
现如今有多种车牌识别技术,达到车牌识别的目的,但是在车牌识别的速度和车牌识别的准确率上各有优缺点,而本技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等,其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌识别***还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别***应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等三部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出,再者结合立体车库的移动规则,得出一套基于车牌识别的立体车库车位定位方法,不仅可以减少管理人员工作强度,还能够大幅度提高车牌处理速度和效率,并且还可以降低管理成本和硬件上的花费成本。但目前现有的相关技术还均为在该领域取得相对较大的突破。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于车牌识别的立体车库车位定位方法,提升停车园区或停车场地的运维、后勤、保障管理科技含量,降低停车园区或停车场地的投资成本和管理成本,改善用户停车体验以及管理人员的方便快捷的管理体验,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种基于车牌识别的立体车库车位定位方法,包括如下步骤:
S1:初始化车位数据,判断当前视频监控车位号;
S2:通过摄像机设备上传车位数据;
S3:判断上传车位状态,分为车位未使用和车位使用中;
S4:基于S3车位未使用,则完成车库车位定位过程;
S5:基于S3车位使用中进一步通过摄像机识别相关车牌数据,分为空车位车牌、实际车牌和未识别车牌;
S6:基于S5获得的空车位车牌进行车位释放完成车库车位定位过程;
S7:基于S5获得的实际车牌和未识别车牌继续监控车位状态,分为车位已使用已停放车辆和车位未使用新停放车辆;
S8:基于S7获得的车位未使用新停放车辆进一步更新监控车位状态,若车位全部被使用显示为红色,否则显示为绿色,完成车库车位定位过程;
S9:基于S7获得的车位已使用已停放车辆进一步监控车位车牌是否为无牌车状态;
S10:基于S9获得的车位车牌不是无牌车状态则完成车库车位定位过程;若车位车牌为无牌车状态则更新监控车位状态,返回步骤S8完成车库车位定位过程。
优选的,所述方法基于车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术,其硬件基础包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机),其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法。
优选的,包括以下步骤:
S1:通过摄像设备检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像;
S2:车牌识别单元(如计算机)对图像进行处理,通过车牌定位算法定位出牌照位置;
S3:利用车牌字符分割算法和光学字符识别算法将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。
优选的,针对车辆检测的方式包括埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术和视频检测。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本基于车牌识别的立体车库车位定位方法,提升了车牌识别的速度和准确率,提升了停车场容量和收益,提升停车园区或停车场地的运维、后勤、保障管理科技含量,可以为停车园区或场地的管理者提供诸多的便捷,也为停车园区或场地的开发者节省了更多的成本,并且在节省成本的同时也提升了停车园区或场地的收益;降低停车园区或停车场地的投资成本和管理成本,改善用户停车体验以及管理人员的的管理体验。
附图说明
图1为本发明的工作流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。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,本发明实施例中:一种基于车牌识别的立体车库车位定位方法,包括如下步骤:
第一步:初始化车位数据,判断当前视频监控车位号;
第二步:通过摄像机设备上传车位数据;
第三步:判断上传车位状态,分为车位未使用和车位使用中;
第四步:基于步骤三车位未使用,则完成车库车位定位过程;
第五步:基于步骤三车位使用中进一步通过摄像机识别相关车牌数据,分为空车位车牌、实际车牌和未识别车牌;
第六步:基于步骤五获得的空车位车牌进行车位释放完成车库车位定位过程;
第七步:基于步骤五获得的实际车牌和未识别车牌继续监控车位状态,分为车位已使用已停放车辆和车位未使用新停放车辆;
第八步:基于步骤七获得的车位未使用新停放车辆进一步更新监控车位状态,若车位全部被使用显示为红色,否则显示为绿色,完成车库车位定位过程;
第九步:基于步骤七获得的车位已使用已停放车辆进一步监控车位车牌是否为无牌车状态;
第十步:基于步骤九获得的车位车牌不是无牌车状态则完成车库车位定位过程;若车位车牌为无牌车状态则更新监控车位状态,返回步骤八完成车库车位定位过程。
基于上述所述的车库车位定位方法,该方法中的车牌识别、牌照自动识别是基于车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术,其硬件基础包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机),其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等;某些车牌识别***还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测,一个完整的车牌识别***应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等三部分,车辆检测的方式包括埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术和视频检测,其分为以下步骤:
第一步:当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像;
第二步:车牌识别单元(如计算机)对图像进行处理,通过车牌定位算法定位出牌照位置;
第三步:利用车牌字符分割算法和光学字符识别算法将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。
基于上述描述,车牌识别技术是现代智能交通***重要组成部分,其应用十分广泛,它以计算机视觉处理、数字图像处理、模式识别等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频图像进行处理分析,得到每辆车的车牌号码,从而完成识别过程;通过一些后续处理技术其可以实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路超速自动化管理、闯红灯电子警察、公路收费管理等等功能,对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通全自动化管理有着现实的意义。
立体车库,又可称之为“机械式停车设备”,它是利用机械和电气***组成的,用来存取车辆的设备;最早的立体车库出现在西方欧美国家;伴随着中国经济的快速发展,及小汽车进入家庭的步伐加快,立体车库成为解决国内城市停车难题的最佳解决方案;中国国情:人多,车多,地少;人均土地面积:人均土地面积为0.78公顷,为世界平均水平的1/3;人均耕地面积不足1.4亩,约为世界平均水平的40%;城市人均用地面积少;我国城市人均用地面积已经达到113㎡,超过国家规定标准近1/3;尽管如此,当前我国城市建成区平均整体容积率仅为50.58%,住宅容积率更是低至33%;机动车保有量大,我国有5300万辆,仅次于美国的全球第二大新车市场,全国停车位缺口平均在60%%以上;同时,目前我国汽车保有量每千人不到40辆,与世界平均每千人120辆相差甚远,而美国的这一数字是550辆/千人;立体车库行业正处于高速发展时期,自2008年以来,已经连续四年28%以上的增长,预计2013年仍能保持30%左右的增长;立体车库是提高停车场容量、提高收益、增加停车费收入的有效工具。
基于车牌识别的立体车库车位定位方法,使用先进的车牌识别技术,结合现如今高速发展的立体车库行业,达到高水平,高技术,高体验,高效率,高收入,低成本的目的;车牌识别以及立体车库相关信息,上文已详尽描述,在此不在赘述;而基于车牌识别的立体车库车位定位的方法,则是利用了车牌识别技术中快速准确识别车牌的优势以及立体车库移动规则衍生出一套高效率的立体车库车位定位的方法。
具体实施例一:
基于车牌识别的立体车库车位定位逻辑,前提在立体车库可停放车辆的车位上放置空车位标志的车牌,例如在立体车库中可停放车辆的车位上放置沪KB1111、沪KB2222、沪KB3333、沪KB4444、沪KB5555,当***识别到当前的车牌为沪KB1111、沪KB2222、沪KB3333、沪KB4444、沪KB5555这些车牌的时候,则表示当前车位上没有车辆停放,反之,当识别到的有效车牌不是这些车牌,则表示该车位有车停放,并且记录该车位信息以及停放车辆的车牌信息。
首先初始化车位数据,判断当前视频监控车位号,然后监控摄像机上传车位数据,再判断上传的车位状态,是否已在使用,如果没有使用,则表示是空车位,如果在使用,则需根据上传的车牌判断是无车牌还是实际车牌还是空车位标志车牌,如果是空车位车牌,则表示当前车位可以停放车辆,如果是无车牌或者实际车牌则需判断车位监控状态,如果车位未使用,更新车位监控状态,如果车位已使用,则需判断当前监控车位停放车辆是否为“无车牌”,如果当前监控车位停放车辆是为“无车牌”,则需更新车位监控状态。
具体实施例二:
根据实施例一描述,对于立体车库中可停车的车位上都会放置一块空车位标志的,例如空车位标志为沪KB1111、沪KB2222、沪KB3333、沪KB4444、沪KB5555,当***识别到车牌为这些车牌的时候,即判定该车位为空车位,反之,当识别到的车牌是其他的有效车牌时,则判定该车位有车停放并记录该车牌信息。
具体实施例三:
根据实施例一描述,用户将车停进立体车库后,***通过基于识别车牌的立体车库车位定位方法,锁定并记录该用户车辆所停车位信息,待到该组立体车库中车位已停满,该组车位前的警报灯将会显示红色,表示不可再停车,反之,为绿色时,表示可以停车。
综上所述,本基于车牌识别的立体车库车位定位方法,提升了车牌识别的速度和准确率,提升了停车场容量和收益,提升停车园区或停车场地的运维、后勤、保障管理科技含量,可以为停车园区或场地的管理者提供诸多的便捷,也为停车园区或场地的开发者节省了更多的成本,并且在节省成本的同时也提升了停车园区或场地的收益;降低停车园区或停车场地的投资成本和管理成本,改善用户停车体验以及管理人员的的管理体验。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于车牌识别的立体车库车位定位方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1:初始化车位数据,判断当前视频监控车位号;
S2:通过摄像机设备上传车位数据;
S3:判断上传车位状态,分为车位未使用和车位使用中;
S4:基于S3车位未使用,则完成车库车位定位过程;
S5:基于S3车位使用中进一步通过摄像机识别相关车牌数据,分为空车位车牌、实际车牌和未识别车牌;
S6:基于S5获得的空车位车牌进行车位释放完成车库车位定位过程;
S7:基于S5获得的实际车牌和未识别车牌继续监控车位状态,分为车位已使用已停放车辆和车位未使用新停放车辆;
S8:基于S7获得的车位未使用新停放车辆进一步更新监控车位状态,若车位全部被使用显示为红色,否则显示为绿色,完成车库车位定位过程;
S9:基于S7获得的车位已使用已停放车辆进一步监控车位车牌是否为无牌车状态;
S10:基于S9获得的车位车牌不是无牌车状态则完成车库车位定位过程;若车位车牌为无牌车状态则更新监控车位状态,返回步骤S8完成车库车位定位过程。
2.如权利要求1所述的一种基于车牌识别的立体车库车位定位方法,其特征在于,所述方法基于车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术,其硬件基础包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机),其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法。
3.如权利要求2所述的一种基于车牌识别的立体车库车位定位方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:通过摄像设备检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像;
S2:车牌识别单元(如计算机)对图像进行处理,通过车牌定位算法定位出牌照位置;
S3:利用车牌字符分割算法和光学字符识别算法将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。
4.如权利要求3所述的一种基于车牌识别的立体车库车位定位方法,其特征在于,针对车辆检测的方式包括埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术和视频检测。
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