一种车位遮挡的判定方法、装置及车辆管理系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种车位遮挡的判定方法，包括：获取停车场的视频帧图像；对所述视频帧图像进行算法分析，确定所述视频帧图像中的检测目标；判断所述检测目标是否位于车位遮挡区域有交集；其中，所述车位遮挡区域为距离车位行车侧边界线第一预定距离的区域；若是，则对应检测目标为遮挡目标；该方法通过判断检测目标是否与车位遮挡区域相交，来检测车位是否遮挡，能够准确检测到车位遮挡情况；本发明还公开了一种车位遮挡的判定装置及车辆管理系统，能够准确检测到车位遮挡情况。
【专利说明】
一种车位遮挡的判定方法、装置及车辆管理系统
技术领域
[0001]本发明涉及智能交通领域，特别涉及一种车位遮挡的判定方法、装置及车辆管理系统。
【背景技术】
[0002]随着科技的发展，智能交通系统在交通领域普及度越来越高，将直接影响未来交通系统的发展进程，它是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成在一起建成的一种大范围、全方位、实时、准确、高效的综合交通管理系统。基于视频的车位管理系统作为智能交通系统中重要的一部分，为智能交通系统提供了车辆停靠信息，其提供信息的准确性将直接影响到智能交通系统的智能性。
[0003]现在，随着城市的发展，道路停车位越来越多，这给基于视频的车位管理系统提出了新的挑战。因为道路停车位在道路两边，其不仅受到了各种天气因素的影响，还受到过往车辆对车位遮挡的影响。受摄像机位置的限制，遮挡问题不可能消除并将一直存在，所以智能算法对遮挡的处理能力将直接影响到车位管理系统的检测精度。因此，如何对车位的遮挡进行准确的判定，是本领域技术人员需要解决的技术问题。
【发明内容】
[0004]本发明的目的是提供一种车位遮挡的判定方法，通过判断检测目标是否与车位遮挡区域相交，来检测车位是否遮挡，能够准确检测到车位遮挡情况;本发明的另一目的是提供一种车位遮挡的判定装置及车辆管理系统。
[0005]为解决上述技术问题，本发明提供一种车位遮挡的判定方法，包括:
[0006]获取停车场的视频帧图像；
[0007]对所述视频帧图像进行算法分析，确定所述视频帧图像中的检测目标；
[0008]判断所述检测目标是否位于车位遮挡区域有交集;其中，所述车位遮挡区域为距离车位行车侧边界线第一预定距离的区域；
[0009]若是，则对应检测目标为遮挡目标。
[0010]其中，对所述视频帧图像进行算法分析，确定所述视频帧图像中的检测目标，包括:
[0011]对所述视频帧图像中的检测区域进行算法分析，确定所述检测区域中的检测目标;其中，所述检测区域为距离车位行车侧边界线第二预定距离的区域，且所述第二预定距离大于所述第一预定距离。
[0012]其中，对所述视频帧图像进行算法分析，确定所述视频帧图像中的检测目标，包括:
[0013]利用背景建模算法对所述视频帧图像进行算法分析，获得运动前景信息，将所述运动前景信息作为运动检测目标;和/或，
[0014]利用车辆检测器对所述视频帧图像进行算法分析，获得车辆目标的位置信息，及利用背景建模算法对所述视频帧图像进行识别处理，获得运动前景信息，并根据所述位置信息及所述运动前景信息，确定静止检测目标。
[0015]其中，当所述检测目标为运动检测目标时，判断所述检测目标是否位于车位遮挡区域有交集，包括:
[0016]计算所述运动前景信息中的前景特征点在虚拟线圈中的个数；
[0017]判断所述个数是否大于遮挡阈值；
[0018]若是，则对应运动检测目标为运动遮挡目标。
[0019]其中，当所述检测目标为静止检测目标时，判断所述检测目标是否位于车位遮挡区域有交集，包括:
[0020]将所述静止检测目标的位置信息与车位遮挡区域的位置信息进行比较，判断所述静止检测目标的位置信息与车位遮挡区域的位置信息是否有交集；
[0021 ]若是，则对应静止检测目标为静止遮挡目标。
[0022]本发明还提供一种车位遮挡的判定装置，包括:
[0023]图像获取模块，用于获取停车场的视频帧图像；
[0024]检测目标确定模块，用于对所述视频帧图像进行算法分析，确定所述视频帧图像中的检测目标；
[0025]遮挡判断模块，用于判断所述检测目标是否位于车位遮挡区域有交集;其中，所述车位遮挡区域为距离车位行车侧边界线第一预定距离的区域;若是，则对应检测目标为遮挡目标。
[0026]其中，所述检测目标确定模块具体为对所述视频帧图像中的检测区域进行算法分析，确定所述检测区域中的检测目标的模块;其中，所述检测区域为距离车位行车侧边界线第二预定距离的区域，且所述第二预定距离大于所述第一预定距离。
[0027]其中，所述检测目标确定模块包括:
[0028]运动检测目标单元，用于利用背景建模算法对所述视频帧图像进行算法分析，获得运动前景信息，将所述运动前景信息作为运动检测目标;和/或，
[0029]静止检测目标单元，用于利用车辆检测器对所述视频帧图像进行算法分析，获得车辆目标的位置信息，及利用背景建模算法对所述视频帧图像进行识别处理，获得运动前景信息，并根据所述位置信息及所述运动前景信息，确定静止检测目标。
[0030]其中，所述遮挡判断模块包括:运动遮挡判断单元和/或静止遮挡判断单元;其中，
[0031]运动遮挡判断单元，用于计算所述运动前景信息中的前景特征点在虚拟线圈中的个数;判断所述个数是否大于遮挡阈值;若是，则对应运动检测目标为运动遮挡目标；
[0032]静止遮挡判断单元，用于将所述静止检测目标的位置信息与车位遮挡区域的位置信息进行比较，判断所述静止检测目标的位置信息与车位遮挡区域的位置信息是否有交集;若是，则对应静止检测目标为静止遮挡目标。
[0033]本发明还提供一种车辆管理系统，包括:
[0034]摄像头，用于采集停车场的视频帧图像；
[0035]上述任一项所述的车位遮挡的判定装置。
[0036]本发明所提供的车位遮挡的判定方法，包括:获取停车场的视频帧图像;对所述视频帧图像进行算法分析，确定所述视频帧图像中的检测目标;判断所述检测目标是否位于车位遮挡区域有交集;其中，所述车位遮挡区域为距离车位行车侧边界线第一预定距离的区域;若是，则对应检测目标为遮挡目标；由此可知该方法通过判断检测目标是否与车位遮挡区域相交，来检测车位是否遮挡，能够准确检测到车位遮挡情况；
[0037]且进一步该方法还可以通过对检测目标的分析，将其分为静止检测目标和运动检测目标，对不同的目标运用不同的检测算法，能够提高判定的效率和准确性;且能够确定遮挡为静止遮挡还是运动遮挡;为后续处理提供方便；另外本发明还提供了一种车位遮挡的判定装置及车辆管理系统，具有上述有益效果，在此不再赘述。
【附图说明】
[0038]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0039]图1为本发明实施例所提供的车位遮挡的示意图；
[0040]图2为本发明实施例所提供的车位遮挡的判定方法的流程图；
[0041 ]图3为本发明实施例所提供的车位遮挡的判定装置的结构框图。
【具体实施方式】
[0042]本发明的核心是提供一种车位遮挡的判定方法，通过判断检测目标是否与车位遮挡区域相交，来检测车位是否遮挡，能够准确检测到车位遮挡情况;本发明的另一核心是提供一种车位遮挡的判定装置及车辆管理系统。
[0043]为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
[0044]由于道路停车位中来往的车辆或者其他物体目标，会对车位和车位里面停的车辆进行遮挡，用视频检测车辆的时候，因为遮挡，算法会检测到车位外面的车而不是车位里面的，这样会造成车位状态误判。请参考图1，由于摄像机的位置限制，过往车辆8会对车位1、车位2、车位3等车位遮挡。箭头表示车辆的行驶方向。5号车位外面对应的方框代表了该车位对应的虚拟线圈。
[0045]为了解决车辆停靠在道路车位过程中，基于视频的车位管理系统容易受来往车辆遮挡的影响，造成车位管理系统对车位实时状态误判的问题，下述实施例可以准确的对车位遮挡进行判定。请参考图2，图2为本发明实施例所提供的车位遮挡的判定方法的流程图；该方法可以包括:
[0046]S100、获取停车场的视频帧图像；
[0047]其中，这里可以通过视频设备对停车场进行实时监控以获得停车场的视频帧图像。这里的视频设备可以是摄像头，球型摄像机等。
[0048]SI 10、对所述视频帧图像进行算法分析，确定所述视频帧图像中的检测目标；
[0049]其中，该步骤的主要目的是要识别出视频帧图像中的需要进行检测的检测目标。这里并不对图像识别的具体方法进行限定。例如可以通过车辆检测器来识别视频帧图像中的所有车辆。其中，车辆检测器也即车检器，功能是检测视频帧中的车辆目标，可以检测视频帧中车辆的位置信息，车头车位信息，车身左右偏信息。车检器可以根据DPM(DeformableParts Model)目标检测算法构建。又由于能够对车位进行遮挡的物体的并不一定全是车辆，也可以是其他物体例如三轮车，行人等，因此也可以使用背景建模的方法的来对运动的物体进行检测。
[0050]这里还可以对检测目标进行筛选，因为视频帧图像包含的范围比较大，例如整个行车道都在视频帧图像中，若对里面的所有目标都作为检测目标，则需要的计算量会比较大；因此，为了减少计算量，提高计算精度，这里可以对选取检测目标的范围进行限定，即在一个选取范围内进行算法分析，确定视频帧图像中的检测目标;这里的选取范围的大小可以根据用户实际需求进行确定，例如考虑装置计算能力，使用识别算法的精度，车位遮挡检测的准确度等要求进行综合考虑确定。
[0051 ]进一步提高车位遮挡检测的准确度，还可以对检测目标进行分类，例如只检测车辆对车位的遮挡;或者是只检测静止车辆对车位的遮挡;或者是只检测运动目标对车位的遮挡;或者是只检测静止目标对车位的遮挡;再或者是检测运动目标及静止目标对车位的遮挡等情况;这里是通过对检测目标的分类来提高车位遮挡检测结果的针对性，从而提高了车位遮挡检测的准确度和可靠性。
[0052]S120、判断所述检测目标是否位于车位遮挡区域有交集;其中，所述车位遮挡区域为距离车位行车侧边界线第一预定距离的区域；
[0053]SI30、若是，则对应检测目标为遮挡目标。
[0054]其中，这里的车位遮挡区域的大小也要根据实际情况进行确定即第一预定距离可以有用户进行确定，具体的数值也可以通过试验获取，车位遮挡一般都是车辆停在了车位旁边，且靠近行车侧一侧的车位边界线旁边;例如第一预定距离设定可以是五分之一车宽，也可以是三分之一车宽，也可以是三分之一车位宽度。
[0055]判断检测目标是否位于车位遮挡区域有交集，可以直接通过比较检测目标的位置信息与车位遮挡区域的位置信息进行比较，若存在至少一个一样的位置信息点则证明检测目标位于车位遮挡区域，对车位存在遮挡。
[0056]基于上述技术方案，本发明实施例提供的车位遮挡的判定方法，通过判断检测目标是否与车位遮挡区域相交，来检测车位是否遮挡，能够准确检测到车位遮挡情况。
[0057]基于上述实施例，可选的，对所述视频帧图像进行算法分析，确定所述视频帧图像中的检测目标，包括:
[0058]对所述视频帧图像中的检测区域进行算法分析，确定所述检测区域中的检测目标;其中，所述检测区域为距离车位行车侧边界线第二预定距离的区域，且所述第二预定距离大于所述第一预定距离。
[0059]其中，该实施例通过缩小检测目标来提高计算速度，且通过检测目标识别区域的筛选，也可以提高遮挡目标的判断效率。第二预定距离可以是从车位行车侧边界线到靠近车位的一个行车道的距离。
[0060]基于上述实施例，可选的，对所述视频帧图像进行算法分析，确定所述视频帧图像中的检测目标，包括:
[0061]利用背景建模算法对所述视频帧图像进行算法分析，获得运动前景信息，将所述运动前景信息作为运动检测目标;对应的当检测目标为运动检测目标时，判断检测目标是否位于车位遮挡区域有交集，可以包括:
[0062]计算所述运动前景信息中的前景特征点在虚拟线圈中的个数；
[0063]判断所述个数是否大于遮挡阈值；
[0064]若是，则对应运动检测目标为运动遮挡目标。
[0065]其中，获取视频帧后进行背景建模，因为背景建模需要一个过程，所以会有预热阶段。对视频帧进行背景建模可以得到运动前景，以前景为特征点，计算虚拟线圈中特征的个数，如果大于设定的遮挡阈值，表示有目标遮挡车位。如没有超过设定的遮挡阈值，则可以直接进入下一帧的分析。
[0066]其中，路边停车位在视频场景里面是有具体的位置的，进行一定的外扩以后定义为虚拟线圈。这样车辆在靠近车位侧行驶时，由于摄像机安装位置的限制，虚拟线圈里面就可以检测到运动前景。每个车位在图像里面对应一个虚拟线圈，初始化是标明图像中某一个区域是一个虚拟线圈，标明以后，在后续的处理中就知道了虚拟线圈的区域位置信息。
[0067]其中，背景建模初始化过程需要一定量的视频帧图像，这里选择前A帧图像对模型进行初始化，初始化没完成则不能进行算法分析。在后续背景建模分析过程中如果不切换场景就不需要预热过程，切换场景就需要对场景背景模型重新初始化。
[0068]和/或，
[0069]利用车辆检测器对所述视频帧图像进行算法分析，获得车辆目标的位置信息，及利用背景建模算法对所述视频帧图像进行识别处理，获得运动前景信息，并根据所述位置信息及所述运动前景信息，确定静止检测目标。对应的当所述检测目标为静止检测目标时，判断所述检测目标是否位于车位遮挡区域有交集，可以包括:
[0070]将所述静止检测目标的位置信息与车位遮挡区域的位置信息进行比较，判断所述静止检测目标的位置信息与车位遮挡区域的位置信息是否有交集；
[0071 ]若是，则对应静止检测目标为静止遮挡目标。
[0072]其中，车检器不能判断车辆是静止还是运动，车检器可以判断车辆的位置，所以找到视频帧里面车辆以后需要判断车辆是不是在车位旁边，如果是在车位旁边则继续利用运动背景信息判断车辆是不是静止的，如果静止则表示静止车辆遮挡。
[0073]即该实施例可以只包括对静止遮挡的判定；或只包括对运动遮挡的判定；也可以都包括即进行静止遮挡的判定又进行运动遮挡的判定。
[0074]即可以分为两部分，静止车辆检测和运动目标检测。对于静止车辆检测，如果车辆直接停在车位外侧，可以直接用车检器检测到车辆的位置，然后对比车辆位置和车位位置信息就可以得到遮挡车位，因为车检器检测车辆是不分运动或者静止的，所以需要判断车辆是否静止，这里是结合背景建模里面运动前景信息，如果检测到车辆的区域不是运动前景区域则表示静止车辆遮挡，反正是运动车辆，就不存在静止车辆遮挡了。而对于运动目标，首先运用背景建模提取运动前景，然后计算运动前景在虚拟线圈里面特征点的个数，如果特征点个数大于阈值表示有运动目标遮挡。
[0075]基于上述技术方案，本发明实施例提供的车位遮挡的判定方法，针对车辆在道路停车位停车时，过往车辆会对车位进行遮挡，造成停车系统获取实时车位信息失误的问题，该方法首先采用视频分析方式实现车位遮挡检测，节约了硬件开支，降低了劳动力成本，只需要开发过程在算法里面增加相应遮挡检测模块。其次，将运动目标检测和车检器相融合，增强了算法对周围环境中运动目标检测的鲁棒性，提升了运动车辆对车位遮挡的检测精度。再次，结合车检结果和车位位置信息，实现车位周围静止车辆检测，避免了静止车辆对车位状态的影响，增强了算法对静止车辆遮挡的处理能力。最后，充分考虑了运动目标和静止车辆对车位遮挡的影响，不同的情况采用不同的判断策略，增强了算法的适应性、提升了算法对遮挡的检测精确。
[0076]本发明实施例提供了车位遮挡的判定方法，通过判断检测目标是否与车位遮挡区域相交，来检测车位是否遮挡，能够准确检测到车位遮挡情况。
[0077]下面对本发明实施例提供的车位遮挡的判定装置及车辆管理系统进行介绍，下文描述的车位遮挡的判定装置及车辆管理系统与上文描述的车位遮挡的判定方法可相互对应参照。
[0078]请参考图3，图3为本发明实施例所提供的车位遮挡的判定装置的结构框图；该装置可以包括:
[0079]图像获取模块100，用于获取停车场的视频帧图像；
[0080]检测目标确定模块200，用于对所述视频帧图像进行算法分析，确定所述视频帧图像中的检测目标；
[0081 ]遮挡判断模块300，用于判断所述检测目标是否位于车位遮挡区域有交集;其中，所述车位遮挡区域为距离车位行车侧边界线第一预定距离的区域;若是，则对应检测目标为遮挡目标。
[0082]可选的，所述检测目标确定模块200具体为对所述视频帧图像中的检测区域进行算法分析，确定所述检测区域中的检测目标的模块;其中，所述检测区域为距离车位行车侧边界线第二预定距离的区域，且所述第二预定距离大于所述第一预定距离。
[0083]可选的，所述检测目标确定模块200包括:
[0084]运动检测目标单元，用于利用背景建模算法对所述视频帧图像进行算法分析，获得运动前景信息，将所述运动前景信息作为运动检测目标;和/或，
[0085]静止检测目标单元，用于利用车辆检测器对所述视频帧图像进行算法分析，获得车辆目标的位置信息，及利用背景建模算法对所述视频帧图像进行识别处理，获得运动前景信息，并根据所述位置信息及所述运动前景信息，确定静止检测目标。
[0086]对应的，所述遮挡判断模块300包括:运动遮挡判断单元和/或静止遮挡判断单元；其中，
[0087]运动遮挡判断单元，用于计算所述运动前景信息中的前景特征点在虚拟线圈中的个数;判断所述个数是否大于遮挡阈值;若是，则对应运动检测目标为运动遮挡目标；
[0088]静止遮挡判断单元，用于将所述静止检测目标的位置信息与车位遮挡区域的位置信息进行比较，判断所述静止检测目标的位置信息与车位遮挡区域的位置信息是否有交集;若是，则对应静止检测目标为静止遮挡目标。
[0089]其中，即该车位遮挡的判定装置可以只具有运动检测目标单元及对应的运动遮挡判断单元;或者只具有静止检测目标单元及对应的静止遮挡判断单元;再或者这四个单元都具有即能够检测运动目标也可以检测静止目标。
[0090]本发明实施例提供一种车辆管理系统，包括:
[0091 ]摄像头，用于采集停车场的视频帧图像；
[0092]上述任意技术方案中所述的车位遮挡的判定装置。
[0093]其中，车位遮挡的判定装置可以集成在智能分析一体球机中，或者嵌入式智能分析设备中，摄像头可以通过交换机连接到嵌入式智能分析设备。
[0094]其中，球机是球型摄像机的简称，用于获取停车场视频流信息，根据视频流信息，智能算法分析停车场车位状态，当需要捕获车牌信息时，球型摄像机会聚焦近距离获取对应车辆的信息。
[0095]嵌入式智能分析设备是一款嵌入式开发板，是算法的运行平台。设备的核心处理部分是Jetson TKl，设备是在这个基础上增加了散热系统，外挂存储设备，形成嵌入式设备。
[0096]基于上述技术方案，本发明实施例提供的车辆管理系统能够解决车辆停靠在道路车位过程中，基于视频的车位管理系统容易受来往车辆遮挡的影响，造成车位管理系统对车位实时状态误判的问题，可以较准确检测车位的遮挡情况。
[0097]说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0098]专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0099]结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(R0M)、电可编程R0M、电可擦除可编程R0M、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
[0100]以上对本发明所提供的车位遮挡的判定方法、装置及车辆管理系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
【主权项】
1.一种车位遮挡的判定方法，其特征在于，包括: 获取停车场的视频帧图像； 对所述视频帧图像进行算法分析，确定所述视频帧图像中的检测目标； 判断所述检测目标是否位于车位遮挡区域有交集;其中，所述车位遮挡区域为距离车位行车侧边界线第一预定距离的区域； 若是，则对应检测目标为遮挡目标。2.如权利要求1所述的车位遮挡的判定方法，其特征在于，对所述视频帧图像进行算法分析，确定所述视频帧图像中的检测目标，包括: 对所述视频帧图像中的检测区域进行算法分析，确定所述检测区域中的检测目标;其中，所述检测区域为距离车位行车侧边界线第二预定距离的区域，且所述第二预定距离大于所述第一预定距离。3.如权利要求1或2所述的车位遮挡的判定方法，其特征在于，对所述视频帧图像进行算法分析，确定所述视频帧图像中的检测目标，包括: 利用背景建模算法对所述视频帧图像进行算法分析，获得运动前景信息，将所述运动前景信息作为运动检测目标;和/或， 利用车辆检测器对所述视频帧图像进行算法分析，获得车辆目标的位置信息，及利用背景建模算法对所述视频帧图像进行识别处理，获得运动前景信息，并根据所述位置信息及所述运动前景信息，确定静止检测目标。4.如权利要求3所述的车位遮挡的判定方法，其特征在于，当所述检测目标为运动检测目标时，判断所述检测目标是否位于车位遮挡区域有交集，包括: 计算所述运动前景信息中的前景特征点在虚拟线圈中的个数； 判断所述个数是否大于遮挡阈值； 若是，则对应运动检测目标为运动遮挡目标。5.如权利要求3所述的车位遮挡的判定方法，其特征在于，当所述检测目标为静止检测目标时，判断所述检测目标是否位于车位遮挡区域有交集，包括: 将所述静止检测目标的位置信息与车位遮挡区域的位置信息进行比较，判断所述静止检测目标的位置信息与车位遮挡区域的位置信息是否有交集； 若是，则对应静止检测目标为静止遮挡目标。6.一种车位遮挡的判定装置，其特征在于，包括: 图像获取模块，用于获取停车场的视频帧图像； 检测目标确定模块，用于对所述视频帧图像进行算法分析，确定所述视频帧图像中的检测目标； 遮挡判断模块，用于判断所述检测目标是否位于车位遮挡区域有交集;其中，所述车位遮挡区域为距离车位行车侧边界线第一预定距离的区域;若是，则对应检测目标为遮挡目标。7.如权利要求6所述的车位遮挡的判定装置，其特征在于，所述检测目标确定模块具体为对所述视频帧图像中的检测区域进行算法分析，确定所述检测区域中的检测目标的模块;其中，所述检测区域为距离车位行车侧边界线第二预定距离的区域，且所述第二预定距离大于所述第一预定距离。8.如权利要求6或7所述的车位遮挡的判定装置，其特征在于，所述检测目标确定模块包括: 运动检测目标单元，用于利用背景建模算法对所述视频帧图像进行算法分析，获得运动前景信息，将所述运动前景信息作为运动检测目标;和/或， 静止检测目标单元，用于利用车辆检测器对所述视频帧图像进行算法分析，获得车辆目标的位置信息，及利用背景建模算法对所述视频帧图像进行识别处理，获得运动前景信息，并根据所述位置信息及所述运动前景信息，确定静止检测目标。9.如权利要求8所述的车位遮挡的判定装置，其特征在于，所述遮挡判断模块包括:运动遮挡判断单元和/或静止遮挡判断单元;其中， 运动遮挡判断单元，用于计算所述运动前景信息中的前景特征点在虚拟线圈中的个数;判断所述个数是否大于遮挡阈值;若是，则对应运动检测目标为运动遮挡目标； 静止遮挡判断单元，用于将所述静止检测目标的位置信息与车位遮挡区域的位置信息进行比较，判断所述静止检测目标的位置信息与车位遮挡区域的位置信息是否有交集;若是，则对应静止检测目标为静止遮挡目标。10.一种车辆管理系统，其特征在于，包括: 摄像头，用于采集停车场的视频帧图像； 如权利要求6至9任一项所述的车位遮挡的判定装置。
【文档编号】G08G1/017GK106023594SQ201610411016
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年6月13日
【发明人】师小凯, 邓星, 邓一星
【申请人】北京精英智通科技股份有限公司