CN111540073A - 一种智能识别和引导的停车场管理*** - Google Patents

一种智能识别和引导的停车场管理*** Download PDF

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CN111540073A CN202010415622.6A CN202010415622A CN111540073A CN 111540073 A CN111540073 A CN 111540073A CN 202010415622 A CN202010415622 A CN 202010415622A CN 111540073 A CN111540073 A CN 111540073A
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董永欣
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Abstract

本发明公开了一种智能识别和引导的停车场管理***，包括实时动态采集库、车辆识别模块、车辆引导模块，实时动态采集库用于实时采集停车场内车位停车动态，并进行记录，形成停车场停车分布图；车辆识别模块用于对进入停车场的车辆进行扫描识别，并对车辆的类型进行分类；车辆引导模块用于计算识别的车辆进入最近车位的路径，并引导识别的车辆按照相应路径进入相应的车位内。本发明的一种智能识别和引导的停车场管理***，本发明采用智能识别车辆，并自动对车辆停车规划，智能化程度高，有效的节约了车主寻车位的时间，同时，采用该***可以使停车场的车位不需要统一大小，节约车位空间。

Description

一种智能识别和引导的停车场管理***
技术领域
本发明涉及停车场管理***领域，特别涉及一种智能识别和引导的停车场管理***。
背景技术
停车场是供车辆停放之场所。停车场有仅画停车格而无人管理及收费的简易停车场，亦有配有出入栏口、泊车管理员及计时收款员的收费停车场。现代化的停车场常有自动化计时收费***、闭路电视及录影机***。停车场主及管理员的法律责任，通常只是提供场地给驾车人士停泊车辆，不保障车辆受损及失车责任，一般会贴合约免责条款于停车场大门之外供车主参阅。
随着生活水平的提高，汽车行业快速发展，停车困难成为了目前大多数城市的通病，停车场是停车的主要场所之一；
而现有的停车场中所有的车位都是统一大小，车辆在进入停车场后需要车主去寻找空车位进行停车，在这个过程中浪费时间多，停车效率低。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种智能识别和引导的停车场管理***，可以有效解决背景技术中的问题。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种智能识别和引导的停车场管理***，包括实时动态采集库、车辆识别模块、车辆引导模块，所述实时动态采集库用于实时采集停车场内车位停车动态，并进行记录，形成停车场停车分布图；
所述车辆识别模块用于对进入停车场的车辆进行扫描识别，并对车辆的类型进行分类；
所述车辆引导模块用于计算识别的车辆进入最近车位的路径，并引导识别的车辆按照相应路径进入相应的车位内。
优选的，所述实时动态采集库包括场景采集模块和场景记录模块，其中，所述场景采集模块采用多个广角摄像头，多个所述广角摄像头分布在停车场内，通过多个广角摄像头对停车场内场景进行拍摄，并将拍摄得到的场景图片传输至场景记录模块中；
所述场景记录模块接收所述场景采集模块拍摄得到的场景图片，并将同一批次拍摄得到的场景图片进行整合，形成停车场停车分布图。
优选的，所述车辆识别模块包括车辆扫描模块、车辆分析模块和车辆分类模块，其中，所述车辆扫描模块采用多个红外扫描仪，多个所述红外扫描仪设置于停车场入口处，多个所述红外扫描仪用于对车辆进行全方位扫描，并将扫描得到的车身图片传输至车辆分析模块中；
所述车辆分析模块接收所述车辆扫描模块扫描得到的图片，并将同一批次拍摄得到的车身图片进行整合，形成车况图，然后将车况图传输至车辆分类模块中；
所述车辆分类模块接收所述车辆分析模块分析得到的车况图，并根据车况图对车辆进行分类。
优选的，所述车辆分类模块根据车况图将车辆分为A型车辆、B型车辆和C型车辆。
优选的，所述车辆分类模块采用机器学习进行车辆类型分类，具体分析方法如下：
将待识别的车况图输入至模型中，从模型中获取车况图中车辆属于车辆类型，其中，所述模型是使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据均包括第一类数据、第二类数据和第三类数据，其中，第一类数据包括A型车辆的车况图和标识该车况图属于A型车辆的标签，第二类数据包括B型车辆的车况图和标识该车况图属于B型车辆的标签，第三类数据包括C型车辆的车况图和标识该车况图属于C型车辆的标签。
优选的，所述车辆引导模块包括路径计算模块和显示引导模块，其中，所述路径计算模块根据待停车车辆的类型和停车场分布图确定最近的停车位，并计算出移动至最近停车位的最近路径，形成停车路径图；
所述显示引导模块用于显示停车路径图，引导车辆进行停车。
优选的，所述显示引导模块采用LED显示屏，所述LED显示屏设置于停车场入口处。
优选的，一种智能识别和引导的停车场管理***的方法，具体流程如下：
(S1)、所述场景采集模块对停车场内场景进行拍摄，得到停车场场景图片
所述场景记录模块对场景图片进行整合，形成停车场停车分布图；
(S2)、所述车辆扫描模块对待停车车辆进行扫描，得到扫描图；
所述车辆分析模块对扫描图进行整合，形成车况图；
所述车辆分类模块根据车况图对车辆进行分类；
(S3)所述路径计算模块根据停车车辆的类型和停车场分布图确定最近的停车位，并计算出车辆移动至最近停车位的最近路径，形成停车路径图；
所述显示引导模块显示停车路径图，引导车辆进行停车。
优选的，所述步骤(S1)中场景采集模块对停车场内场景进行拍摄的拍摄方式为间隙式拍摄。
优选的，所述步骤(S1)中场景采集模块对停车场内场景进行拍摄的时间间隔为2min。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
本发明中，通过实时动态采集库可以对停车场内场景进行拍摄和整合记录，这样停车场内的实时停车情况简单明了，让人一目了然；
本发明中，通过车辆识别模块可以自动对待停车辆进行扫描和识别，并可以实现对待停车辆进行分类，从而使得该***可以根据车辆的类型对其进行安排相应的车位，这样使停车场内的车位可以分类，不需要统一大小，使其与各种类型的车辆相匹配，从而使得车位更紧凑，节约空间；
本发明中，车辆引导模块可以根据实时动态采集库采集的信息以及车辆识别模块分析车辆的结果，对车辆匹配的车位进行确定，并根据车位计算出车辆移动至最近停车位的最近路径，最后将该最近路径显示在显示屏上供车主观察，智能化程度高，有效的节约了车主寻车位的时间，极大地提升了停车效率。
附图说明
图1为本发明一种智能识别和引导的停车场管理***中停车场***框图；
图2为本发明一种智能识别和引导的停车场管理***的流程框图；
图3为本发明一种智能识别和引导的停车场管理***中实时动态采集库的流程框图；
图4为本发明一种智能识别和引导的停车场管理***在车辆识别模块的流程框图；
图5为本发明一种智能识别和引导的停车场管理***中车辆引导模块的流程框图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
实施例1
本实施例公开了一种智能识别和引导的停车场管理***，如图2所示，包括实时动态采集库、车辆识别模块、车辆引导模块，实时动态采集库用于实时采集停车场内车位停车动态，并进行记录，形成停车场停车分布图；
车辆识别模块用于对进入停车场的车辆进行扫描识别，并对车辆的类型进行分类；
车辆引导模块用于计算识别的车辆进入最近车位的路径，并引导识别的车辆按照相应路径进入相应的车位内。
实施例2
本实施例公开了一种智能识别和引导的停车场管理***，如图1-5所示，包括实时动态采集库、车辆识别模块、车辆引导模块，实时动态采集库包括场景采集模块和场景记录模块，其中，场景采集模块采用多个广角摄像头，多个广角摄像头分布在停车场内，通过多个广角摄像头对停车场内场景进行拍摄，并将拍摄得到的场景图片传输至场景记录模块中；
场景记录模块接收场景采集模块拍摄得到的场景图片，并将同一批次拍摄得到的场景图片进行整合，形成停车场停车分布图。
车辆识别模块包括车辆扫描模块、车辆分析模块和车辆分类模块，其中，车辆扫描模块采用多个红外扫描仪，多个红外扫描仪设置于停车场入口处，多个红外扫描仪用于对车辆进行全方位扫描，并将扫描得到的车身图片传输至车辆分析模块中；
车辆分析模块接收车辆扫描模块扫描得到的图片，并将同一批次拍摄得到的车身图片进行整合，形成车况图，然后将车况图传输至车辆分类模块中；
车辆分类模块接收车辆分析模块分析得到的车况图，并根据车况图对车辆进行分类。
车辆分类模块根据车况图将车辆分为A型车辆、B型车辆和C型车辆，其中A型车辆为小型车辆，车轴距在2.3m与2.7m之间，B型车辆为中型车辆，车轴距在2.7m至2.9m之间，C型车辆为大型车辆，车轴距在2.9m以上。
车辆分类模块采用机器学习进行车辆类型分类，具体分析方法如下：
将待识别的车况图输入至模型中，从模型中获取车况图中车辆属于车辆类型，其中，模型是使用多组训练数据训练出来的，多组中的训练数据均包括第一类数据、第二类数据和第三类数据，其中，第一类数据包括A型车辆的车况图和标识该车况图属于A型车辆的标签，第二类数据包括B型车辆的车况图和标识该车况图属于B型车辆的标签，第三类数据包括C型车辆的车况图和标识该车况图属于C型车辆的标签。
车辆引导模块包括路径计算模块和显示引导模块，其中，路径计算模块根据待停车车辆的类型和停车场分布图确定最近的停车位，并计算出移动至最近停车位的最近路径，形成停车路径图；
显示引导模块用于显示停车路径图，引导车辆进行停车。
显示引导模块采用LED显示屏，LED显示屏设置于停车场入口处。
实施例3
本实施例公开了一种智能识别和引导的停车场管理***，如图1-5所示，包括实时动态采集库、车辆识别模块、车辆引导模块，具体流程如下：
(S1)、场景采集模块对停车场内场景进行拍摄，得到停车场场景图片
场景记录模块对场景图片进行整合，形成停车场停车分布图；
(S2)、车辆扫描模块对待停车车辆进行扫描，得到扫描图；
车辆分析模块对扫描图进行整合，形成车况图；
车辆分类模块根据车况图对车辆进行分类；
(S3)路径计算模块根据停车车辆的类型和停车场分布图确定最近的停车位，并计算出车辆移动至最近停车位的最近路径，形成停车路径图；
显示引导模块显示停车路径图，引导车辆进行停车。
步骤(S1)中场景采集模块对停车场内场景进行拍摄的拍摄方式为间隙式拍摄。
步骤(S1)中场景采集模块对停车场内场景进行拍摄的时间间隔为2min。
结合实施例1-实施例3可知：本发明中通过实时动态采集库可以对停车场内场景进行拍摄和整合记录，这样停车场内的实时停车情况简单明了，让人一目了然；
本发明中通过车辆识别模块可以自动对待停车辆进行扫描和识别，并可以实现对待停车辆进行分类，从而使得该***可以根据车辆的类型对其进行安排相应的车位，这样使停车场内的车位可以分类，使其与各种类型的车辆相匹配，从而使得车位更紧凑，节约空间；
本发明中车辆引导模块可以根据实时动态采集库采集的信息以及车辆识别模块分析车辆的结果，对车辆匹配的车位进行确定，并根据车位计算出车辆移动至最近停车位的最近路径，最后将该最近路径显示在显示屏上供车主观察，智能化程度高，有效的节约了车主寻车位的时间。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种智能识别和引导的停车场管理***，包括实时动态采集库、车辆识别模块、车辆引导模块，其特征在于，所述实时动态采集库用于实时采集停车场内车位停车动态，并进行记录，形成停车场停车分布图；
所述车辆识别模块用于对进入停车场的车辆进行扫描识别，并对车辆的类型进行分类；
所述车辆引导模块用于计算识别的车辆进入最近车位的路径，并引导识别的车辆按照相应路径进入相应的车位内。
2.根据权利要求1所述的一种智能识别和引导的停车场管理***，其特征在于：所述实时动态采集库包括场景采集模块和场景记录模块，其中，所述场景采集模块采用多个广角摄像头，多个所述广角摄像头分布在停车场内，通过多个广角摄像头对停车场内场景进行拍摄，并将拍摄得到的场景图片传输至场景记录模块中；
所述场景记录模块接收所述场景采集模块拍摄得到的场景图片，并将同一批次拍摄得到的场景图片进行整合，形成停车场停车分布图。
3.根据权利要求1所述的一种智能识别和引导的停车场管理***，其特征在于：所述车辆识别模块包括车辆扫描模块、车辆分析模块和车辆分类模块，其中，所述车辆扫描模块采用多个红外扫描仪，多个所述红外扫描仪设置于停车场入口处，多个所述红外扫描仪用于对车辆进行全方位扫描，并将扫描得到的车身图片传输至车辆分析模块中；
所述车辆分析模块接收所述车辆扫描模块扫描得到的图片，并将同一批次拍摄得到的车身图片进行整合，形成车况图，然后将车况图传输至车辆分类模块中；
所述车辆分类模块接收所述车辆分析模块分析得到的车况图，并根据车况图对车辆进行分类。
4.根据权利要求3所述的一种智能识别和引导的停车场管理***，其特征在于：所述车辆分类模块根据车况图将车辆分为A型车辆、B型车辆和C型车辆。
5.根据权利要求4所述的一种智能识别和引导的停车场管理***，其特征在于：所述车辆分类模块采用机器学习进行车辆类型分类，具体分析方法如下：
将待识别的车况图输入至模型中，从模型中获取车况图中车辆属于车辆类型，其中，所述模型是使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据均包括第一类数据、第二类数据和第三类数据，其中，第一类数据包括A型车辆的车况图和标识该车况图属于A型车辆的标签，第二类数据包括B型车辆的车况图和标识该车况图属于B型车辆的标签，第三类数据包括C型车辆的车况图和标识该车况图属于C型车辆的标签。
6.根据权利要求1所述的一种智能识别和引导的停车场管理***，其特征在于：所述车辆引导模块包括路径计算模块和显示引导模块，其中，所述路径计算模块根据待停车车辆的类型和停车场分布图确定最近的停车位，并计算出移动至最近停车位的最近路径，形成停车路径图；
所述显示引导模块用于显示停车路径图，引导车辆进行停车。
7.根据权利要求6所述的一种智能识别和引导的停车场管理***，其特征在于：所述显示引导模块采用LED显示屏，所述LED显示屏设置于停车场入口处。
8.根据权利要求1-7任一所述的一种智能识别和引导的停车场管理***的方法，其特征在于：具体流程如下：
(S1)、场景采集模块对停车场内场景进行拍摄，得到停车场场景图片场景记录模块对场景图片进行整合，形成停车场停车分布图；
(S2)、车辆扫描模块对待停车车辆进行扫描，得到扫描图；
车辆分析模块对扫描图进行整合，形成车况图；
车辆分类模块根据车况图对车辆进行分类；
(S3)路径计算模块根据停车车辆的类型和停车场分布图确定最近的停车位，并计算出车辆移动至最近停车位的最近路径，形成停车路径图；
显示引导模块显示停车路径图，引导车辆进行停车。
9.根据权利要求8所述的一种智能识别和引导的停车场管理***的方法，其特征在于：所述步骤(S1)中场景采集模块对停车场内场景进行拍摄的拍摄方式为间隙式拍摄。
10.根据权利要求8所述的一种智能识别和引导的停车场管理***的方法，其特征在于：所述步骤(S1)中场景采集模块对停车场内场景进行拍摄的时间间隔为2min。
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