視頻樁設備及停車管理方法與流程

本發明涉及停車管理技術領域，尤其涉及一種應用于路內停車泊位的視頻樁設備及停車管理方法。

背景技術：

現階段國內的停車泊位可以分為路外停車泊位和路內停車泊位兩大類。路外停車泊位，其特點是有明確的出入口，是設置于道路外的停車場、樓、庫的停車泊位；路內停車泊位是，其特點是沒有明確的出入口，設置于機動車道、非機動車道、或人行道內的停車泊位。

路外停車泊位由于其封閉性及易管理性被大量的使用，現基本上均已采用智能設備進行該類停車泊位出入口的管理，如取卡入場和車牌識別入場等方式。

路內停車泊位由于其不需要重新進行規劃建設，同時又充分利用空余的道路資源而具有一定的優勢，但由于道路兩側的停車位無法安裝門禁系統，并且現場通信和供電條件較差，目前多采用人工方式進行收費管理。人工管理方式存在很多弊端，由于收費人員素質不同，因此產生了大量的票款流失的現象，同時由于人為記錄停車時間，會存在計時不準車主意見大等多方面的問題。路內停車泊位主要有平行式、垂直式、傾斜式泊位的形式。針對當前的路內停車泊位，如何使用現有技術手段，對車輛的進出進行智能管理，并且自動計費，是具有挑戰性的問題。

現有技術中，一種方案是在路內停車泊位安裝咪表，采用“二次刷卡”的方式，司機停車后和取車前均需要進行刷卡，并且還要選擇所停的泊位號；收費方式麻煩，多數人不懂如何使用咪表操作進行付費，管理問題無法解決，人為損壞的現象普遍存在，更重要的是主動刷卡繳費自主性不高。

現有另一種方案是采用地磁加pose機，需要將地磁埋在每個停車泊位地下，當有車輛駛入停車泊位時，收費員需要拿著pose機實時拍照。該方案有種種弊端，如雪天無法正常運行；地磁感應器誤觸發嚴重，只要是金屬物體(單車、電單車、人力三輪車、甚至女士鐵的鞋跟)都會觸發；維護麻煩，地磁感應器內置電池一般1～2年就需要更換。需要重新破土挖出來，再埋回；旁邊的沙礫、石頭，長期受汽車輪胎碾軋，容易對地磁傳感器產生影響：損壞、漏水等；地磁+收費員收費的方式，由于地磁的不穩定性，數據量大，導致中心系統無法核對誤觸發還是真正有車，但收費員中飽私囊。通過監控視頻復核難度大；無車牌識別，導致云管理、云收費平臺執行完整性差。

技術實現要素：

針對上述問題中存在的不足之處，本發明提供視頻樁設備及停車管理方法。

為實現上述目的，本發明第一目的在于提供一種視頻樁設備，包括：支架及安裝在支架上的魚眼相機，所述魚眼相機包括：

圖像采集模塊，用于實時采集監控雙停車泊位的圖像流；

識別處理模塊，用于對所述圖像流進行圖像校正，得到平面圖像流，在鏡頭未被遮擋下，根據所述平面圖像流以及預設的停車泊位線進行車輛逐幀檢測和車牌逐幀檢測，得到車輛泊位信息；在網絡正常狀態下，將所述車輛泊位信息傳輸至后臺，后臺根據所述車輛泊位信息計算停車時長和停車費用；所述車輛泊位信息包括車輛停車進出信息、車牌信息、車位編號和停車地點。

作為本發明的進一步改進，所述識別處理模塊包括：

圖像校正模塊，用于對所述圖像流進行圖像校正，將有視覺畸變的圖像流校正為平面圖像流；

第一判斷模塊，用于根據所述平面圖像流定時判斷鏡頭是否被遮擋，若被遮擋，則輸出鏡頭異常報警信息，并將所述鏡頭異常報警信息推送至后臺，后臺安排人員進行設備的維護；若未被遮擋，則進行車輛逐幀檢測和車牌逐幀檢測；

車輛檢測模塊，用于根據平面圖像流以及預設的停車泊位線進行車輛逐幀檢測，得到車輛停車進出信息；所述車輛停車進出信息包括車輛駛入狀態或駛出狀態、車輛駛入時間或駛出時間；

車牌識別模塊，用于根據平面圖像流以及預設的停車泊位線進行車牌逐幀檢測、車牌分割、車牌識別，得到車牌信息；所述車牌信息包括車牌號碼、車型和車身顏色；

第二判斷模塊，用于定時判斷網絡狀態，若網絡狀態正常，則將所述車輛泊位信息傳輸至后臺；若網絡狀態異常，則將所述車輛泊位信息存儲至tf卡中，直至檢測到網絡狀態正常時，再將所述tf卡上的車輛泊位信息推送至后臺；后臺根據所述車輛泊位信息，計算停車時長和停車費用。

作為本發明的進一步改進，該視頻樁設備還包括：

補光燈，所述補光燈安裝在所述支架上，作為所述圖像采集模塊的補光光源。

作為本發明的進一步改進，所述識別處理模塊還包括：

光參數分析模塊，用于分析所述圖像流的環境光參數，當所述環境光參數不滿足圖像分析要求時，啟動所述補光燈，并根據所述環境光參數自動調節所述補光燈的亮度。

作為本發明的進一步改進，所述補光燈包括三個燈組，左側燈組對左側車位補光，右側燈組對右側車位補光，中間燈組對左右兩側車位補光，每個燈組獨立工作。

本發明第二目的在于提供一種使用視頻樁設備的停車管理方法，包括：

步驟1、實時采集監控雙停車泊位的圖像流；

步驟2、對所述圖像流進行圖像校正，將有視覺畸變的圖像流校正為平面圖像流；

步驟3、根據所述平面圖像流定時判斷鏡頭是否被遮擋；

步驟4、若鏡頭未被遮擋，則根據平面圖像流以及預設的停車泊位線進行車輛逐幀檢測和車牌逐幀檢測，得到車輛泊位信息；所述車輛泊位信息包括車輛停車進出信息、車牌信息、車位編號和停車地點；

步驟5、定時判斷網絡狀態；

步驟6、若網絡狀態正常，則將所述車輛泊位信息傳輸至后臺，后臺根據所述車輛泊位信息，計算停車時長和停車費用。

作為本發明的進一步改進，在步驟4中，若鏡頭被遮擋，則輸出鏡頭異常報警信息，并將所述鏡頭異常報警信息推送至后臺，后臺安排人員進行設備的維護。

作為本發明的進一步改進，在步驟4中，所述車輛逐幀檢測包括：根據平面圖像流以及預設的停車泊位線進行車輛逐幀檢測，檢測到車輛，建立車輛跟蹤，繪制車輛行駛軌跡，得到車輛停車進出信息；檢測不到車輛，檢測下一幀圖像，直至檢測到車輛；所述車輛停車進出信息包括車輛駛入狀態或駛出狀態、車輛駛入時間或駛出時間、車輛駛入泊位前及駛入泊位后的2張大圖或車輛駛出泊位前駛出泊位后的2張大圖；

所述車牌逐幀檢測包括：

根據平面圖像流以及預設的停車泊位線進行車牌逐幀檢測、車牌分割、車牌識別，得到車牌信息；所述車牌信息包括車牌號碼、車型和車身顏色。

作為本發明的進一步改進，在步驟6中，若網絡狀態異常，將所述車輛泊位信息存儲至tf卡中，直至檢測到網絡狀態正常時，再將tf卡上的車輛泊位信息推送至后臺。

作為本發明的進一步改進，在步驟1與步驟2之間還包括步驟7；

步驟7、分析所述圖像流的環境光參數，當所述環境光參數不滿足圖像分析要求時，啟動補光燈，并根據所述環境光參數自動調節所述補光燈的亮度；當滿足圖像分析要求時，進行圖像校正。

與現有技術相比，本發明的有益效果為：

本發明提供視頻樁設備及停車管理方法，采用智能化管理，節省人力成本；安裝簡單方便，一套設備覆蓋兩車位，成本低，最終實現了對路內停車泊位的智能化管理。

附圖說明

圖1為本發明一種實施例公開的視頻樁設備的結構圖；

圖2為本發明一種實施例公開的視頻樁設備的安裝示意圖；

圖3為本發明一種實施例公開的魚眼相機的模塊圖；

圖4為本發明一種實施例公開的使用視頻樁設備的停車管理方法的流程圖。

圖中：

10、支架；20、魚眼相機；21、圖像采集模塊；22、識別處理模塊；23、光參數分析模塊；24、圖像校正模塊；25、第一判斷模塊；26、車輛檢測模塊；27、車牌識別模塊；28、第二判斷模塊；30、補光燈。

具體實施方式

為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發明的一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。

在本發明的描述中，需要說明的是，術語“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“內”、“外”等指示的方位或位置關系為基于附圖所示的方位或位置關系，僅是為了便于描述本發明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構造和操作，因此不能理解為對本發明的限制。此外，術語“第一”、“第二”、“第三”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性。

在本發明的描述中，還需要說明的是，除非另有明確的規定和限定，術語“安裝”、“相連”、“連接”應做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或一體地連接；可以是機械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，可以是兩個元件內部的連通。對于本領域的普通技術人員而言，可以具體情況理解上述術語在本發明中的具體含義。

下面結合附圖對本發明做進一步的詳細描述：

為了解決現有技術的問題，本方案提供給了一種應用于路內停車泊位的視頻樁設備。該設備高810mm，最大寬度為224mm，設備外觀如圖1。

視頻樁設備包括支架10及安裝在支架10上的魚眼相機20和補光燈30，魚眼相機20安裝在支架10的前端，用于獲取更大場景，實現雙停車泊位的同時檢測。如圖2所示，該設備安裝于路沿0.5米位置，與左車位分隔線垂直距離0.9米兩個停車泊位間的路面上，能同時監控2個停車泊位。其中，補光燈30作為魚眼相機20的補光光源，補光燈30包括三個燈組，左側燈組對左側車位補光，右側燈組對右側車位補光，中間燈組對左右兩側車位補光，每個燈組獨立工作。

如圖3所示，本發明的魚眼相機20包括圖像采集模塊21和識別處理模塊22；圖像采集模塊21用于實時采集監控雙停車泊位的圖像流，圖像流包括停車泊位線內的圖像流以及停車泊位線外的圖像流；識別處理模塊22，用于對圖像流進行圖像校正，將有視覺畸變的圖像流校正為平面圖像流；在鏡頭未被遮擋下，根據平面圖像流以及預設的停車泊位線(已經預先存儲在視頻樁設備內)進行車輛逐幀檢測和車牌逐幀檢測，得到車輛泊位信息，車輛泊位信息包括車輛停車進出信息、車牌信息、車位編號、停車地點和定時抓拍圖；車輛停車進出信息是通過車輛逐幀檢測得到的，車輛停車進出信息包括車輛駛入狀態或駛出狀態、車輛駛入時間或駛出時間、車輛駛入泊位前及駛入泊位后(若車輛狀態為駛入)的2張大圖或車輛駛出泊位前駛出泊位后(若車輛狀態為駛出)的2張大圖；車牌信息是通過車牌逐幀檢測得到的，車牌信息包括車牌號碼、車型和車身顏色；車位編號和停車地點是預先存儲在視頻樁設備內的，定時抓拍圖是當車輛停止在車位后間距一段時間抓拍車輛在位圖；在網絡正常狀態下，將車輛泊位信息打包傳輸至后臺，后臺根據車輛泊位信息，計算停車時長和停車費用；即：通過車輛駛入時間和駛出時間計算停車時長，根據停車時長和后臺的計費標準，計算停車費用；車位編號、停車地點和定時抓拍圖等信息會作為停車使用的證據。其中：

本發明的識別處理模塊22包括光參數分析模塊23、圖像校正模塊24、第一判斷模塊25、車輛檢測模塊26、車牌識別模塊27和第二判斷模塊28；

光參數分析模塊23，用于分析圖像采集模塊21所采集圖像流的環境光參數(亮度等)，當環境光參數不滿足圖像分析要求時，啟動補光燈30，并根據環境光參數自動調節補光燈30的亮度；當滿足圖像分析要求時，將圖像流輸出至圖像校正模塊24進行圖像校正。

圖像校正模塊24，用于對滿足圖像分析要求的圖像流進行圖像校正，將有視覺畸變的圖像流(由于采用魚眼鏡頭，其采集的圖像流存在視覺畸變)校正為平面圖像流；

第一判斷模塊25，用于根據平面圖像流定時判斷鏡頭是否被遮擋，若鏡頭被遮擋，則輸出鏡頭異常報警信息，并將鏡頭異常報警信息推送至后臺，后臺安排人員進行設備的維護；若未被遮擋，則進行后續的車輛逐幀檢測和車牌逐幀檢測；

車輛檢測模塊26，用于根據平面圖像流以及預設的停車泊位線進行車輛逐幀檢測，檢測到車輛，建立車輛跟蹤，繪制車輛行駛軌跡，得到車輛停車進出信息；檢測不到車輛，檢測下一幀圖像，直至檢測到車輛；車輛停車進出信息包括車輛駛入狀態或駛出狀態、車輛駛入時間或駛出時間、車輛駛入泊位前及駛入泊位后的2張大圖或車輛駛出泊位前駛出泊位后的2張大圖；

車牌識別模塊27，在車輛檢測模塊26進行車輛逐幀檢測的同時，根據平面圖像流以及預設的停車泊位線進行車牌逐幀檢測、車牌分割、車牌識別，得到車牌信息；所述車牌信息包括車牌號碼、車型和車身顏色；

第二判斷模塊28，用于定時判斷網絡狀態，若網絡狀態正常，則將車輛泊位信息打包傳輸至后臺；若網絡狀態異常，則將車輛泊位信息打包存儲至tf卡(tf卡插在魚眼相機20上)中，直至檢測到網絡狀態正常時，再將tf卡上的車輛泊位信息推送至后臺；后臺(后端服務器)根據車輛泊位信息，計算停車時長和停車費用。

實施例1：如圖4所示，本發明提供一種使用視頻樁設備的停車管理方法，包括：

步驟1、實時采集監控雙停車泊位的圖像流；

步驟2、對圖像流進行圖像校正，將有視覺畸變的圖像流校正為平面圖像流；

步驟3、根據平面圖像流定時判斷鏡頭是否被遮擋；

步驟4、若鏡頭未被遮擋，則根據平面圖像流以及預設的停車泊位線進行12.5fps車輛逐幀檢測和車牌逐幀檢測，得到車輛泊位信息；車輛泊位信息包括車輛停車進出信息、車牌信息、車位編號、停車地點和定時抓拍圖；車輛停車進出信息是通過車輛逐幀檢測得到的，車輛停車進出信息包括車輛駛入狀態或駛出狀態、車輛駛入時間或駛出時間、車輛駛入泊位前及駛入泊位后(若車輛狀態為駛入)的2張大圖或車輛駛出泊位前駛出泊位后(若車輛狀態為駛出)的2張大圖；車牌信息是通過車牌逐幀檢測得到的，車牌信息包括車牌號碼、車型和車身顏色；車位編號和停車地點是預先存儲在視頻樁設備內的，定時抓拍圖是當車輛停止在車位后間距一段時間抓拍車輛在位圖。若鏡頭被遮擋，則輸出鏡頭異常報警信息，并將鏡頭異常報警信息推送至后臺，后臺安排人員進行設備的維護；

車輛逐幀檢測的方法為：根據平面圖像流以及預設的停車泊位線進行車輛逐幀檢測，檢測到車輛，建立車輛跟蹤，繪制車輛行駛軌跡，得到車輛停車進出信息；檢測不到車輛，檢測下一幀圖像，直至檢測到車輛；所述車輛停車進出信息包括車輛駛入狀態或駛出狀態、車輛駛入時間或駛出時間、車輛駛入泊位前及駛入泊位后的2張大圖或車輛駛出泊位前駛出泊位后的2張大圖；

車牌逐幀檢測的方法為：根據平面圖像流以及預設的停車泊位線進行車牌逐幀檢測、車牌分割、車牌識別，得到車牌信息；所述車牌信息包括車牌號碼、車型和車身顏色。

步驟5、定時判斷網絡狀態；

步驟6、若網絡狀態正常，則將車輛泊位信息打包傳輸至后臺；若網絡狀態異常，則將車輛泊位信息打包存儲至tf卡(tf卡插在魚眼相機20上)中，直至檢測到網絡狀態正常時，再將tf卡上的車輛泊位信息推送至后臺；

步驟7、后臺收到車輛駛入停車泊位信息后，存入數據庫，待接收到車輛駛出停車泊位信息時，計算停車時長并同時計算停車費用；即：通過車輛駛入時間和駛出時間計算停車時長，根據停車時長和后臺的計費標準，計算停車費用；車位編號、停車地點和定時抓拍圖等信息會作為停車使用的證據。

實施例2：本發明提供一種使用視頻樁設備的停車管理方法，包括：

步驟1、實時采集監控雙停車泊位的圖像流；

步驟2、分析圖像流的環境光參數，當環境光參數不滿足圖像分析要求時，啟動補光燈，并根據環境光參數自動調節補光燈的亮度；當滿足圖像分析要求時，進行圖像校正；

步驟3、對圖像流進行圖像校正，將有視覺畸變的圖像流校正為平面圖像流；

步驟4、根據平面圖像流定時判斷鏡頭是否被遮擋；

步驟5、若鏡頭未被遮擋，則根據平面圖像流以及預設的停車泊位線進行12.5fps車輛逐幀檢測和車牌逐幀檢測，得到車輛泊位信息；車輛泊位信息包括車輛停車進出信息、車牌信息、車位編號、停車地點和定時抓拍圖；車輛停車進出信息是通過車輛逐幀檢測得到的，車輛停車進出信息包括車輛駛入狀態或駛出狀態、車輛駛入時間或駛出時間、車輛駛入泊位前及駛入泊位后(若車輛狀態為駛入)的2張大圖或車輛駛出泊位前駛出泊位后(若車輛狀態為駛出)的2張大圖；車牌信息是通過車牌逐幀檢測得到的，車牌信息包括車牌號碼、車型和車身顏色；車位編號和停車地點是預先存儲在視頻樁設備內的，定時抓拍圖是當車輛停止在車位后間距一段時間抓拍車輛在位圖。若鏡頭被遮擋，則輸出鏡頭異常報警信息，并將鏡頭異常報警信息推送至后臺，后臺安排人員進行設備的維護；

車輛逐幀檢測的方法為：根據平面圖像流以及預設的停車泊位線進行車輛逐幀檢測，檢測到車輛，建立車輛跟蹤，繪制車輛行駛軌跡，得到車輛停車進出信息；檢測不到車輛，檢測下一幀圖像，直至檢測到車輛；所述車輛停車進出信息包括車輛駛入狀態或駛出狀態、車輛駛入時間或駛出時間、車輛駛入泊位前及駛入泊位后的2張大圖或車輛駛出泊位前駛出泊位后的2張大圖；

車牌逐幀檢測的方法為：根據平面圖像流以及預設的停車泊位線進行車牌逐幀檢測、車牌分割、車牌識別，得到車牌信息；所述車牌信息包括車牌號碼、車型和車身顏色。

步驟6、定時判斷網絡狀態；

步驟7、若網絡狀態正常，則將車輛泊位信息打包傳輸至后臺；若網絡狀態異常，則將車輛泊位信息打包存儲至tf卡(tf卡插在魚眼相機20上)中，直至檢測到網絡狀態正常時，再將tf卡上的車輛泊位信息推送至后臺；

步驟8、后臺收到車輛駛入停車泊位信息后，存入數據庫，待接收到車輛駛出停車泊位信息時，計算停車時長并同時計算停車費用；即：通過車輛駛入時間和駛出時間計算停車時長，根據停車時長和后臺的計費標準，計算停車費用；車位編號、停車地點和定時抓拍圖等信息會作為停車使用的證據。

本發明提供視頻樁設備及停車管理方法，采用智能化管理，節省人力成本；安裝簡單方便，一套設備覆蓋兩車位，成本低，最終實現了對路內停車泊位的智能化管理。

以上僅為本發明的優選實施例而已，并不用于限制本發明，對于本領域的技術人員來說，本發明可以有各種更改和變化。凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。