多节点协同的车辆识别方法及装置、系统、存储介质与流程

1.本文涉及停车计费技术，尤指一种多节点协同的车辆识别方法及装置、系统、存储介质。


背景技术：

2.为了提高车辆通行效率，当前的大型商超、住宅及园区停车场出入口通常都安装有车牌自动识别系统。根据车牌信息并结合停车时长，系统可生成相应的停车费用。但是现实中总会遇到污损车牌和未悬挂车牌的情况，此时因无法获取车牌信息，一般需要驾乘人员取票/登记、手机扫描二维码的方式进行出入场。由于添加了人员自助操作的环节，过程复杂且不可控，影响通行效率和用户体验。
3.另外一种方案是通过采集车辆驾驶员的面部图像和车型信息，将驾驶员的面部图像和车型信息进行关联并开始计算停车时间和费用。该方案涉及了生物信息的采集，有法律风险；另外，为保证对车内的人脸自动采集效果，系统应该需要配置爆闪灯，这会对驾乘人员造成光污染；以及，系统若需要驾乘人员进场、出场主动配合（如开窗探头或下车），则会影响出入口的无感通行体验。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种多节点协同的车辆识别方法及装置、系统、存储介质，可以提高无牌车辆通行效率。
5.本技术实施例提供了一种多节点协同的车辆识别方法，包括：在无牌的车辆入场时，获取所述车辆的图像生成第一特征信息，以及，获取所述车辆及周边的无线保真媒体接入控制信息生成第一无线保真媒体接入控制信息集合，生成所述车辆的入场记录并保存，所述入场记录包括分配给所述车辆的标识信息、所述第一特征信息、所述第一无线保真媒体接入控制信息集合、所述车辆的入场时间；在无牌的车辆出场时，获取出场的所述车辆的图像生成第二特征信息，以及，获取出场的所述车辆及周边的无线保真媒体接入控制信息生成第二无线保真媒体接入控制信息集合，根据所述第二特征信息和所述第二无线保真媒体接入控制信息集合确定所述出场的车辆的入场记录，根据所述入场记录的入场时间对所述出场的车辆进行计费。
6.在一示例性实施例中，所述获取出场的所述车辆的图像生成第二特征信息，以及，获取出场的所述车辆及周边的无线保真媒体接入控制信息生成第二无线保真媒体接入控制信息集合包括：获取出场的所述车辆的图像生成第二特征信息，当所述第二特征信息匹配到多条入场记录时，获取出场的所述车辆及周边的无线保真媒体接入控制信息生成所述第二无线保真媒体接入控制信息集合；所述方法还包括：当所述第二特征信息仅匹配到一条入场记录时，根据匹配到的所述入场记录的入场时间对所述出场的车辆进行计费。
7.在一示例性实施例中，根据所述第二特征信息和所述第二无线保真媒体接入控制信息集合确定所述出场的车辆的入场记录包括：当所述第二无线保真媒体接入控制信息集合仅与所述匹配到的多条入场记录中其中一条入场记录的第一无线保真媒体接入控制信息集合存在交集时，所述存在交集的入场记录即为所述出场的车辆的入场记录。
8.在一示例性实施例中，所述方法还包括：在所述无牌的车辆在场内时，根据所述无牌的车辆所经过的摄像机采集的所述无牌的车辆的图像生成第三特征信息，以及，所述车辆及周边的无线保真媒体接入控制信息生成第三无线保真媒体接入控制信息集合，生成所述车辆的场内记录并保存，所述场内记录包括所述摄像机的标识信息、所述第三特征信息、所述第三无线保真媒体接入控制信息集合，所述摄像机采集所述无牌的车辆的图像的采集时间。
9.在一示例性实施例中，所述方法还包括：当所述第二无线保真媒体接入控制信息集合与所述匹配到的多条入场记录中超过一条入场记录的第一无线保真媒体接入控制信息集合存在交集时，则执行如下回溯步骤：调用历史录像，确定所述出场的车辆从上一个摄像机到达当前摄像机的时间内，所述历史录像中不存在与所述出场的车辆相似的其他车辆，获取所述出场的车辆经过上一个摄像机的时段内所述上一个摄像机的场内记录，称为目标场内记录，其中，两个车辆相似是指两个车辆的特征信息之间满足预设匹配条件；当所述目标场内记录仅与所述匹配到的多条入场记录中的一条入场记录存在交集时，根据所述存在交集的入场记录的入场时间对所述出场的车辆进行计费。
10.在一示例性实施例中，所述方法还包括：当所述目标场内记录与所述匹配到的多条入场记录中超过一条入场记录存在交集时，将所述上一个摄像机作为当前摄像机，重新执行所述回溯步骤，直到查找到目标场内记录仅与所述匹配到的多条入场记录中的一条入场记录存在交集的摄像机，称为目标摄像机，或者，直到查找完毕所述出场的车辆在场内经过的全部摄像机；当查找到目标摄像机时，根据所述存在交集的入场记录的入场时间对所述出场的车辆进行计费；当未查找到目标摄像机时，提示进行人工计费。
11.在一示例性实施例中，所述第一特征信息、第二特征信息为通过预设神经网络模型生成的半结构化特征向量。
12.本公开实施例提供一种多节点协同的车辆识别装置，包括存储器和处理器，所述存储器存储有程序，所述程序在被所述处理器读取执行时，实现上述任一实施例所述的多节点协同的车辆识别方法。
13.本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述任一实施例所述的多节点协同的车辆识别方法。
14.本公开实施例提供一种多节点协同的车辆识别系统，包括位于入口处的摄像机、位于出口处的摄像机和后台服务器，其中，所述入口处的摄像机被配置为，在无牌的车辆入场时，获取所述车辆的图像，或者，获取所述车辆的图像生成第一特征信息，发送所述图像或者所述第一特征信息、所述车
辆的入场时间给所述后台服务器；以及，获取所述车辆及周边的无线保真媒体接入控制信息生成第一无线保真媒体接入控制信息集合发送给所述后台服务器；所述出口处的摄像机被配置为，在无牌的车辆出场时，获取出场的所述车辆的图像，或者，获取出场的所述车辆生成第二特征信息，发送所述图像或者所述第二特征信息给所述后台服务器，以及，获取出场的所述车辆及周边的无线保真媒体接入控制信息生成第二无线保真媒体接入控制信息集合发送给所述后台服务器；所述后台服务器被配置为，接收入口处的摄像机发送的图像生成第一特征信息，或者，接收入口处的摄像机发送的第一特征信息，以及，接收入口处的摄像机发送的第一无线保真媒体接入控制信息集合，生成车辆的入场记录并保存，所述入场记录包括分配给所述车辆的标识信息、所述第一特征信息、所述第一无线保真媒体接入控制信息集合、所述车辆的入场时间；以及，接收出口处的摄像机发送的图像生成第二特征信息，或者，接收出口处的摄像机发送的第二特征信息，以及，接收出口处的摄像机发送的第二无线保真媒体接入控制信息集合，根据所述第二特征信息和所述第二无线保真媒体接入控制信息集合确定出场的车辆的入场记录，根据所述入场记录的入场时间对所述出场的车辆进行计费。
15.与相关技术相比，本技术包括一种多节点协同的车辆识别方法及装置、系统、存储介质，所述多节点协同的车辆识别方法包括：在无牌的车辆入场时，获取所述车辆的图像生成第一特征信息，以及，获取所述车辆及周边的无线保真媒体接入控制信息生成第一无线保真媒体接入控制信息集合，生成所述车辆的入场记录并保存，所述入场记录包括分配给所述车辆的标识信息、所述第一特征信息、所述第一无线保真媒体接入控制信息集合、所述车辆的入场时间；在无牌的车辆出场时，获取出场的所述车辆的图像生成第二特征信息，以及，获取出场的所述车辆及周边的无线保真媒体接入控制信息生成第二无线保真媒体接入控制信息集合，根据所述第二特征信息和所述第二无线保真媒体接入控制信息集合确定所述出场的车辆的入场记录，根据所述入场记录的入场时间对所述出场的车辆进行计费。本实施例提供的方案，可以通过特征信息和wifi mac进行车辆的识别，无须人工参与（手动登记、扫码等），通行效率高，用户体验佳，可以对同款型无牌车辆进行识别，且无需识别用户生物信息，可以避免法律风险。
16.本技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术而了解。本技术的其他优点可通过在说明书以及附图中所描述的方案来实现和获得。
附图说明
17.附图用来提供对本技术技术方案的理解，并且构成说明书的一部分，与本技术的实施例一起用于解释本技术的技术方案，并不构成对本技术技术方案的限制。
18.图1为一示例性实施例提供的多节点协同的车辆识别方法流程图；图2为一示例性实施例提供的多节点协同的车辆识别系统示意图；图3为一示例性实施例提供的多节点协同的车辆识别系统中智能ipc分布示意图；图4为一示例性实施例提供的多节点协同的车辆识别装置框图。
具体实施方式
19.本技术描述了多个实施例，但是该描述是示例性的，而不是限制性的，并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，在本技术所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。尽管在附图中示出了许多可能的特征组合，并在具体实施方式中进行了讨论，但是所公开的特征的许多其它组合方式也是可能的。除非特意加以限制的情况以外，任何实施例的任何特征或元件可以与任何其它实施例中的任何其他特征或元件结合使用，或可以替代任何其它实施例中的任何其他特征或元件。
20.本技术包括并设想了与本领域普通技术人员已知的特征和元件的组合。本技术已经公开的实施例、特征和元件也可以与任何常规特征或元件组合，以形成由权利要求限定的独特的发明方案。任何实施例的任何特征或元件也可以与来自其它发明方案的特征或元件组合，以形成另一个由权利要求限定的独特的发明方案。因此，应当理解，在本技术中示出和/或讨论的任何特征可以单独地或以任何适当的组合来实现。因此，除了根据所附权利要求及其等同替换所做的限制以外，实施例不受其它限制。此外，可以在所附权利要求的保护范围内进行各种修改和改变。
21.此外，在描述具有代表性的实施例时，说明书可能已经将方法和/或过程呈现为特定的步骤序列。然而，在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上，该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。如本领域普通技术人员将理解的，其它的步骤顺序也是可能的。因此，说明书中阐述的步骤的特定顺序不应被解释为对权利要求的限制。此外，针对该方法和/或过程的权利要求不应限于按照所写顺序执行它们的步骤，本领域技术人员可以容易地理解，这些顺序可以变化，并且仍然保持在本技术实施例的精神和范围内。
22.本公开实施例提出一种多节点协同的车辆识别方法，基于车辆识别和wifi无线嗅探协同辨别车辆，可实现和有牌车辆一样的通行效率，而且避免了人脸采集方案可能面临的法律风险。
23.图1为本公开实施例提供的一种多节点协同的车辆识别方法流程图。如图1所示，本实施例提供的无牌车辆识别及停车费方法，包括：步骤101，在无牌的车辆入场时，获取所述车辆的图像生成第一特征信息，以及，获取所述车辆及周边的无线保真(wireless fidelity，wifi)媒体接入控制信息(media access control，mac)生成第一wifi mac信息集合，生成所述车辆的入场记录并保存，所述入场记录包括分配给所述车辆的标识信息、所述第一特征信息、所述第一wifi mac信息集合、所述车辆的入场时间；步骤102，在无牌的车辆出场时，获取出场的所述车辆的图像生成第二特征信息，以及，获取出场的所述车辆及周边的wifi mac生成第二wifi mac信息集合，根据所述第二特征信息和所述第二wifi mac信息集合确定所述出场的车辆的入场记录，根据所述入场记录的入场时间对所述出场的车辆进行计费。
24.本实施例提供的方案，通过特征信息和wifi mac进行车辆的识别，无须人工参与（手动登记、扫码等），通行效率高，用户体验佳，可以对同款型无牌车辆进行识别，且无需识别用户生物信息，可以避免法律风险。
25.本实施例中，场即为停车场，停车场入口和出口设置有摄像机进行图像采集；停车场内可以设置一个或多个摄像机。
26.在一示例性实施例中，所述无牌的车辆可以通过车牌定位和识别进行检测。当无法识别到车牌时，即为无牌车辆。
27.在一示例性实施例中，所述方法还包括，当有牌的车辆入场时，识别所述车辆的车牌，记录所述车辆的车牌和入场时间；当有牌的车辆出场时，识别车辆的车牌，根据车牌对应的入场时间进行计费。本实施例提供的方案，可以对有牌的车辆直接根据车牌计费，实现简便，效率高。但本公开实施例不限于此，有牌车辆可以根据特征信息和wifi mac信息进行识别。
28.在一示例性实施例中，获取出场的所述车辆的图像生成第二特征信息，以及，获取出场的所述车辆及周边的wifi mac生成第二wifi mac信息集合包括：获取出场的所述车辆的图像生成第二特征信息，当所述第二特征信息匹配到多条入场记录时，获取出场的所述车辆及周边的wifi mac生成所述第二wifi mac信息集合；所述方法还包括：当所述第二特征信息仅匹配到一条入场记录时，根据匹配到的所述入场记录的入场时间对所述出场的车辆进行计费。
29.其中，第二特征信息匹配到的入场记录是指：第一特征信息与所述待匹配的第二特征信息相似的入场记录，其中，特征信息相似可以是两个特征信息之间满足预设的匹配条件。以特征信息为特征向量为例，在进行特征向量比对时，如果两者之间的欧氏距离或余弦距离小于等于预设阈值，则两个特征向量相似。两个特征信息相似包括两个特征信息相同的情况。
30.本实施例中，当根据第二特征信息只匹配到一条入场记录时，可以无需获取wifi mac信息即可进行识别和计费，从而可以简化计费。
31.在一示例性实施例中，所述第一特征信息、第二特征信息可以为通过预设神经网络模型生成的半结构化特征向量。所述预设神经网络模型可以是通过训练所得的神经网络模型，将获取的图像输入到该预设神经网络模型即可得到半结构化特征向量。但本公开实施例不限于此，所述第一特征信息、第二特征信息可以是基于神经网络模型识别得到的车型信息。使用半结构化特征向量，面对新车辆款型面世，厂商不再需要导入新车数据对神经网络模型进行监督学习，避免了周期性升级停车场设备的麻烦，且通过图像获得半结构化特征向量相比获得车型信息计算量更低，运行速度高，对系统硬件要求低，成本低。
32.在一示例性实施例中，所述根据所述第二特征信息和所述第二wifi mac信息集合确定所述出场的车辆的入场记录包括：当所述第二wifi mac信息集合仅与所述匹配到的多条入场记录中其中一条入场记录的第一wifi mac信息集合存在交集时，所述存在交集的入场记录即为所述出场的车辆的入场记录。通常停车场中无牌车辆较少，车型相同的无牌车辆进入同一停车场的几率更低，因此，一般只会匹配到一条入场记录，从而可以很方便的实现车辆的识别。
33.在一示例性实施例中，所述方法还包括：在所述无牌的车辆在场内时，根据所述无牌的车辆所经过的摄像机采集的所述无牌的车辆的图像生成第三特征信息，以及，所述车辆及周边的wifi mac生成第三wifi mac信息集合，生成所述车辆的场内记录并保存，所述场内记录包括所述摄像机的标识信息、所述第三特征信息、所述第三wifi mac信息集合，所述摄像机采集所述无牌的车辆的图像的采集时间；本实施例中，当车辆在场内时，记录车辆相关的特征信息和wifi mac信息集合，
便于出场时匹配到多条入场记录时进行车辆的回溯。
34.在一示例性实施例中，所述方法还包括：当所述第二wifi mac信息集合与所述匹配到的多条入场记录中超过一条入场记录的第一wifi mac信息集合存在交集时，则执行如下回溯步骤：调用历史录像，确定所述出场的车辆从上一个摄像机到达当前摄像机的时间内，所述历史录像中不存在与所述出场的车辆相似的其他车辆，获取所述出场的车辆经过上一个摄像机的时段内所述上一个摄像机的场内记录，称为目标场内记录；其中，两个车辆相似是指两个车辆的特征信息之间满足预设匹配条件；即，两个车辆的特征信息相似；当所述目标场内记录仅与所述匹配到的多条入场记录中的一条入场记录存在交集时，根据所述存在交集的入场记录的入场时间对所述出场的车辆进行计费。
35.在一示例性实施例中，所述方法还包括：当所述目标场内记录与所述匹配到的多条入场记录中超过一条入场记录存在交集时，将所述上一个摄像机作为当前摄像机，重新执行所述回溯步骤，直到查找到目标场内记录仅与所述匹配到的多条入场记录中的一条入场记录存在交集的摄像机，称为目标摄像机，或者，直到查找完毕所述出场的车辆在场内经过的全部摄像机；当查找到目标摄像机时，根据所述存在交集的入场记录的入场时间对所述出场的车辆进行计费；当未查找到目标摄像机时，提示进行人工计费。
36.本公开实施例提供的方案，在出场的车辆附近可能存在相同车型的车辆时，由于相同的车辆通过相同的路线到达出口的几率较低，可以通过回溯的方式，确定出场的车辆，实现车辆的识别和计费。
37.在一示例性实施例中，可以采用如下之一或组合进行提示：语音提示、显示屏提示。
38.在一示例性实施例中，可以在所述第二wifi mac信息集合与所述匹配到的多条入场记录中超过一条入场记录的第一wifi mac信息集合存在交集时，提示人工计费；或者，在执行一次回溯步骤后，所述目标场内记录与多个入场记录存在交集时，提示人工计费。
39.下面通过一示例对本公开实施例的技术方案作进一步说明。
40.本公开实施例中，在车辆入场时，摄像机采集车辆的图像，根据采集到图像为车辆生成对应的神经网络模型下的半结构化特征向量，并通过摄像机自带的wifi嗅探（wifi sniffer）模块收集此刻周围的wifi mac信息集合，将车辆的特征向量、wifi mac信息集合和入场时间发送到后台服务器，后台服务器将特征向量、wifi mac信息集合和入场时间作为车辆的入场记录保存到数据库中；若进入两辆相似的无牌车辆（特征信息相似的车辆），则将不同车辆的特征向量和wifi mac信息集合分开保存。
41.在车辆出场时，若检测到无牌车，则协同后台服务器判断是否存在与该车辆相似的其他车辆，若不存在（即只匹配到一条入场记录）则直接匹配进行计费。若存在（即匹配到多条入场记录），则采集此刻的wifi mac信息集合，若wifi mac信息集合只与匹配到的多条入场记录中的其中一条的wifi mac信息集合有交集，则可以识别车辆，根据车辆的入场时间进行计费。
42.若采集到的wifi mac信息集合与匹配到的多个入场记录中的wifi mac信息集合
有交集，则无法确定是相似车辆中的哪一辆车，则通过回溯历史录像判断该车辆从上一个摄像机下面到本摄像机这一段时间内是否出现过与出场的车辆相似的其他车辆，若无，则将出场的特征向量发送给上一个摄像机，请上一个摄像机反馈该车辆经过它时采集的wifi mac信息集合；如果上一个摄像机反馈的所述wifi mac信息集合只与一个入场记录有交集，则可以根据存在交集的入场记录中的入场时间进行计费。若上一个摄像机反馈的wifi mac信息集合依旧与多个入场记录有交集，则执行同样的操作，直到某一个摄像机反馈的wifi mac信息集合只与一个入场记录有交集，则根据存在交集的入场记录中的入场时间进行计费。
43.图2为一示例性实施提供的多节点协同的车辆识别系统示意图。如图2所示，所述多节点协同的车辆识别系统包括：智能摄像机（或者称智能ipc）、显示屏、后台服务器，所述后台服务器和智能ipc相连（可以通过有线或无线方式相连），所述显示屏和智能ipc相连（可以通过有线或无线方式相连），或者，显示屏和智能ipc可以集成在一起，其中：所述智能ipc可识别车牌号码，并为无牌车辆生成神经网络模型下的半结构化特征向量。智能ipc内可以集成wifi mac采集器（即wifi sniffer模块），可采集智能ipc附近的无线设备信息，如汽车驾乘人员的手机的mac地址。停车场的出入口以及内部每个路口可以均安装智能ipc。
44.所述显示屏可以置于停车场的入口和出口。入口处的显示屏可以提示无牌车需开启wifi，以达到授权wifi sniffer模块无线采集驾乘人员手机wifimac的目的，还可对有牌车显示已识别的车牌号码；出口处的显示屏可以提示车辆的停车时间和收费金额。在另一示例性实施例中，可以不设置显示屏，使用语音提示即可。
45.所述后台服务器被配置为接收、存储、检索匹配由智能ipc上传的特征向量，并支持分析、过滤智能ipc的wifi sniffer模块提供的wifi mac地址以识别车辆。
46.在另一示例性实施例中，车辆的特征向量生成可由后台服务器承担，智能ipc只需要提供车辆的图像或者视频码流，方案对此不做限制。
47.本实施例提供的多节点协同的车辆识别方法包括：步骤301，车辆进场后，智能ipc获取图像生成特征信息及获取mac集合；在车辆入场时，入口处的智能摄像机为车辆生成对应的神经网络模型下的半结构化特征向量，即第一特征向量，并通过智能摄像机自带的wifi sniffer收集此刻智能摄像机周围的wifi mac信息生成第一wifi mac信息集合，将车辆的第一特征向量和第一wifi mac信息集合发送到后台服务器的数据库内保存；若进入两辆相似的无牌车辆，则将车辆特征向量和wifi mac信息集合及绑定关系分开保存。
48.入口处的智能ipc获取车辆的特征向量及wifimac信息集合。通过对视频图像内的感兴趣目标（如车/人）经过目标分类和目标定位后，通过深度神经网络提取相应的半结构化的特征向量。特征向量可以为1*128或1*256的实数向量，不同款型的车辆目标经过深度神经网络的映射会获得不同的特征向量。在采集视频图像的同时，该智能ipc也会通过wifi sniffer模块获取周边的wifi mac信息。智能ipc上报特征信息、wifi mac信息集合和入场时间给后台服务器。
49.假设一辆无牌车a0进入园区，后台服务器根据入口处的智能ipc上报的信息生成一条智能ipc抓拍车辆的记录，存储车辆的抓拍时间（即入场时间）、特征向量和wifi mac信
息集合，称为入场记录。如下表1所示，入场记录可以包括：后台服务器分配给车辆的车辆标识信息（即车辆目标id）、ipc编号（即上报该特征信息和wifi mac信息集合的ipc的编号）、特征向量、mac信息（即wifi mac信息集合），入场时间。
50.表1 入场记录表一车辆目标idipc编号特征向量mac信息入场时间recordid11特征向量aa1，a2，c，det1表1中，无牌车a0内驾乘人员的手机实际mac地址为a1，a2。其他的mac地址c，d属于入口的智能ipc采集到的附近其他人员的手机，为干扰地址。
51.场内的其他智能ipc会采集车辆的图像生成特征向量以及车辆途径时的wifi mac，将特征向量、车辆途径时的wifi mac、采集车辆的图像的采集时间上报给后台服务器，后台服务器生成场内记录。如表2所示，场内记录可以包括：ipc编号（即上报该特征信息和wifi mac信息集合的ipc的编号）、特征向量、mac信息（即wifi mac信息集合），采集时间。在一示例性实施例中，场内记录中可以包括车辆标识信息（即车辆目标id），其中，车辆标识信息可以根据特征向量和wifi mac信息集合匹配到的入场记录中的车辆标识信息确定，即查找到与上报的特征向量相似，且与上报的wifi mac信息集合存在交集的有且仅有一条入场记录后，将入场记录的车辆标识信息作为该场内记录的标识信息；如果查找到多条入场记录，则该字段空白即可。以表2为例，表2中的特征向量与表1中的特征向量相同，且表2中的mac信息与表1中的mac信息存在交集（均包括mac地址a1，a2），则将表1中的车辆目标id作为表2中的场内记录的车辆目标id。
52.表2
ꢀꢀ
场内记录表车辆目标idipc编号特征向量mac信息采集时间recordid15特征向量aa1，a2，e，fet5由于车辆特征向量的匹配，没有查找车辆的车牌这种属性检索方式反应快。在另一示例性实施例中，在车辆入场时，入口处的智能ipc对车牌进行定位和识别，若是有牌车则进入通过车辆的车牌定位和识别确定停车时间和费用；若是无牌车则对车辆目标生成预设神经网络模型下的半结构化特征向量。考虑到无牌车毕竟是少数，特征向量不会很多，匹配检索的实时性能够得到保障。
53.步骤302，无牌车出场时，如果无牌车的特征信息只匹配到一条入场记录，根据匹配到的入场记录中的入场时间进行计费处理。
54.在车辆出场时，若检测到无牌车，则协同后台服务器判断是否存在与该车辆特征向量相似的其他车辆，若不存在则直接匹配进行扣费处理。
55.在无牌车辆离场时，出口处的智能ipc采集视频图像，将采集到的车辆的特征向量与后台服务器内储存的尚未离场的无牌车的特征向量进行比对。若通过特征向量比对，只匹配到一条入场记录，则直接根据出场时间与入场时间的时差计算停车费，显示在显示屏上，请司机缴费。
56.步骤303，无牌车出场时，如果无牌车的特征信息匹配到多条入场记录，获取当前时刻无牌车及周边的wifi mac信息集合（即出场处的智能ipc周边的wifi mac信息集合），当该wifi mac信息集合仅与匹配到的多条入场记录中的一条存在交集时，根据存在交集的入场记录中的入场时间，当前出场时间进行计费。
57.当两辆相似车辆进场时，入口的智能ipc会为它们俩各生成一个入场记录，分别如表3和表4所示，二者的特征向量相同或相似时，认为车辆相似。本实施例中，二者的特征向量相同。
58.表3 入场记录表二车辆目标idipc编号特征向量mac信息入场时间recordid11特征向量aa1，a2，c，det1表4 入场记录表三车辆目标idipc编号特征向量mac信息入场时间recordid91特征向量aa9，e，fet9在无牌车辆离场时，出口智能ipc采集视频图像，将采集到的车辆特征向量与后台服务器内储存的尚未离场的无牌车特征向量进行比对。通过特征向量比对，匹配到2条入场记录，则采集此刻周围的wifi mac信息集合。若wifi mac信息集合只与匹配到的2条入场记录的其中一条入场记录的wifi mac信息集合有交集，则根据存在交集的入场记录中的入场时间，进行计费处理。例如采集的wifi mac信息集合是{a1，g，h}，只与表3所示的入场记录存在交集，则说明该车辆为表3所示的入场记录对应的车辆，根据表3中的入场时间和当前出场时间进行计费。
59.步骤304，无牌车出场时，如果无牌车的特征信息匹配到多条入场记录，获取当前时刻无牌车及周边的wifi mac信息集合（即出场处的智能ipc周边的wifi mac信息集合），当该wifi mac信息集合与匹配到的多条入场记录中超过一条存在交集时，通过回溯确定入场记录。
60.若采集到的wifi mac信息集合与多个入场记录有交集，则无法确定是相似车辆中的哪一辆车。则从当前时刻回溯历史录像，判断该车辆从出口处的智能ipc的视野范围途径的上一个路口的智能ipc到出口处的智能ipc这一段时间内是否出现过其他相似车辆，若无，则将出场处智能ipc采集到的特征向量发送给上一个路口的智能ipc，请上一个路口的智能ipc反馈该车辆经过它时，上一个路口的智能ipc所采集的wifi mac信息集合。如果上一个路口的智能ipc所采集的wifi mac信息集合只与匹配到的多条入场记录中的其中一条入场记录的wifi mac信息集合有交集，则根据存在交集的wifi mac信息集合对应的入场记录进行计费。
61.图3为一示例性实施例提供的智能ipc分布示意图。出口处的智能ipc采集发现，此时的wifi mac信息集合是{a1，a9，h，i}，与recordid1和recordid9的wifi mac信息集合均有交集，无法判断当前车辆究竟是哪一辆车，原因可能是另一辆车也停在附近。
62.此时，其他路口的智能ipc可以进行辅助判断。出口处的智能ipc通过调用历史录像，回溯从当前时刻往前的历史录像，得到当前的无牌车经过上一路口智能ipc的时间点time-a（或者时间段），并通过回放视频判断该车辆从上一个路口智能ipc下面经过到达本智能ipc的这一段时间内是否出现过相似车辆，若无，则将该车辆的特征向量和time-a发送给上一个路口
①
的摄像机，即编号11的智能ipc。
63.11号智能ipc查找time-a时刻附近采集的wifi mac信息集合，若11号智能ipc在time-a时刻附近采集的wifi mac信息集合中只和匹配到的多个入场记录中的一个入场记录存在交集，则根据存在交集的入场记录识别车辆，比如例如是recordid1，将recordid1发
送给出口处的智能ipc，对recordid1对应的车辆进行计费。
64.出口处的智能ipc通过历史录像判断无其他相似车辆通过上一路口摄像机到本摄像机，才发送查询请求，可以避免判断错误。如果有与出场的车辆相似的其他车辆，则可以直接提示人工计费。
65.若上一个智能ipc，即11号智能ipc发现time-a的wifi mac信息集合依旧与多个入场记录有交集，则执行同样的回溯操作。11号智能ipc依据从出口处的智能ipc收到的无牌车辆的特征向量，从time-a时刻开始回溯往前的历史录像，判断该无牌车历史上经过了哪个智能ipc，例如智能ipc12，则通过视频回放找到该无牌车辆经过智能ipc12的时间点time-b；且从time-b到time-a期间所述历史录像中没有和出场车辆相似的其他车辆经过，请智能ipc12查找time-b时刻附近所采集的wifi mac信息集合。若智能ipc12发现time-b时刻附近采集的wifi mac信息集合中只与出场的车辆匹配到的多个入场记录中的一个入场记录存在交集，则根据存在交集的入场记录识别车辆，例如是recordid1，将recordid1发送给出口处的智能ipc，对recordid1对应的车辆进行计费。
66.如果智能ipc12还是发现time-b采集的wifi mac信息集合与多个对应特征向量车辆的入场记录有交集，则参照智能ipc11执行类似操作。
67.多个相似的无牌车辆同时经过相同路径的可能性极小，只要不出现这种极端情况，则上述方案可行。若出现极端情况，即某个摄像机发现找不到合适的上一路口摄像机，则反馈给出口处的智能ipc“无法协助”的消息，出口处的智能ipc在显示屏上提示“人工计费”。
68.本实施例提供的方案，不需要手动登记/扫码也无需采集人脸，可应对现实生活多辆完全相同款型的无牌车辆进出停车的问题，使得无牌车辆可实现和有牌车辆一样的通行效率。
69.如图4所示，本公开实施例提供一种多节点协同的车辆识别装置40，包括存储器410和处理器420，所述存储器410存储有程序，所述程序在被所述处理器420读取执行时，实现如上述任一实施例所述的多节点协同的车辆识别方法。
70.本公开一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述任一实施例所述的多节点协同的车辆识别方法。
71.本公开实施例提供一种多节点协同的车辆识别系统，包括位于入口处的摄像机、位于出口处的摄像机和后台服务器，其中，所述入口处的摄像机被配置为，在无牌的车辆入场时，获取所述车辆的图像，或者，获取所述车辆的图像生成第一特征信息，发送所述图像或者所述第一特征信息、所述车辆的入场时间给所述后台服务器；以及，获取所述车辆及周边的wifi mac生成第一wifi mac信息集合发送给所述后台服务器；所述出口处的摄像机被配置为，在无牌的车辆出场时，获取出场的所述车辆的图像，或者，获取出场的所述车辆生成第二特征信息，发送所述图像或者所述第二特征信息给所述后台服务器，以及，获取出场的所述车辆及周边的wifi mac生成第二wifi mac信息集合发送给所述后台服务器；所述后台服务器被配置为，接收入口处的摄像机发送的图像生成第一特征信息，
或者，接收入口处的摄像机发送的第一特征信息，以及，接收入口处的摄像机发送的第一wifi mac信息集合，生成车辆的入场记录并保存，所述入场记录包括分配给所述车辆的标识信息、所述第一特征信息、所述第一wifi mac信息集合、所述车辆的入场时间；以及，接收出口处的摄像机发送的图像生成第二特征信息，或者，接收出口处的摄像机发送的第二特征信息，以及，接收出口处的摄像机发送的第二wifi mac信息集合，根据所述第二特征信息和所述第二wifi mac信息集合确定出场的车辆的入场记录，根据所述入场记录的入场时间对所述出场的车辆进行计费。
72.在一示例性实施例中，所述多节点协同的车辆识别系统还可包括位于场内的至少一个摄像机。所述位于场内的摄像机的实现请参考前述实施例，不再赘述。
73.本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质（或非暂时性介质）和通信介质（或暂时性介质）。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息（诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据）的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能盘（dvd）或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。