本发明涉及汽车技术领域，尤其涉及一种车辆停放检测系统。
背景技术：
目前，停车场采用单独的相机识别车位中所停车辆的车牌号和车头，以检测车位上车辆停放的情况，如该车位中是否停放有车辆、所停车辆是否停放正确，是否有跨线、以及该车辆的车牌号等。但是，当相机被遮挡，或者该相机所拍摄的视频受到干扰、或者由于该车辆停放的太过不规范等情况出现时，会导致相机没有识别到该车辆的车牌号或者车头。由此可知，现有的车位中车辆停放情况的检测方法容易导致车位是否停放有车辆，以及车辆是否规范停放检测失误，从而容易造成停车场交通混乱。
技术实现要素：
本发明的主要目的在于提供一种车辆停放检测系统，旨在解决现有的检测车位中是否停放有车辆，以及车辆是否正确停放准确率低下的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种车辆停放检测系统，所述车辆停放检测系统包括数据处理中心和至少采集两个不同方位图片的采集装置；
所述采集装置，用于当从不同方位采集到停车场车位的图片后，将所述图片发送给所述数据处理中心；
所述数据处理中心，用于当接收到所述图片后，根据所述图片检测所述车位中是否停放有车辆；若所述车位中停放有车辆，则根据所述图片确定所述采集装置所采集到所述车辆的车身面积；若所述车身面积未在预设面积范围内，则确定所述车辆未正确停放在所述车位中。
优选地，所述数据处理中心还用于若根据所述图片检测到所述车辆侧边车位停放有车辆，则计算两辆车之间的距离；若所述距离小于或者等于预设距离，则生成第一提示信息，以根据所述第一提示信息提示对应的用户驾驶车辆时应避免出现刮蹭事件。
优选地，所述数据处理中心还用于通过所述图片获取所述车辆的车牌号；根据所述车牌号输出第二提示信息，以根据所述第二提示信息提示用户未正确停放所述车辆。
优选地，所述数据处理中心还用于在所述图片中获取所述含有所述车辆车牌信息的图片；对含有所述车牌信息的图片进行字符分割，以得到含有所述车牌信息的图片中的字符；识别含有所述车牌信息的图片中的字符，并根据所识别出的字符得到所述车辆的车牌号。
优选地，所述数据处理中心还用于当接收到所述图片后，获取所述采集装置上一时刻所发送的第一图片和当前时刻所发送的第二图片；根据所述第一图片和所述第二图片检测所述车位中是否停放有车辆。
优选地，所述数据处理中心还用于判断是否在所述第一图片和所述第二图片中都未检测到车辆；若在所述第一图片和所述第二图片中都未检测到车辆，则确认所述车位未停放有车辆；若在所述第一图片中未检测到车辆，在所述第二图片中检测到车辆，则确认所述车位中停放有车辆。
优选地，所述数据处理中心还用于若所述车身面积未在预设面积范围内，则通过所述图片获取所述车辆的车牌号；若根据所述车牌号确定所述车辆为普通车辆，但所述车位为特殊车位，或者根据所述车牌号确定所述车辆为特殊车辆，但所述车位为普通车位，则确定所述车辆未正确停放在所述车位中，以及确定所述车辆所停车位类型错误。
优选地，所述数据处理中心还用于若所述车身面积未在预设面积范围内，则通过所述图片获取所述车辆的长、宽和高；根据所述车辆的长、宽和高确定所述车辆是否为特殊车辆；若所述车辆为特殊车辆，但所述车位为普通车位，则确定所述车辆未正确停放在所述车位中，以及确定所述车辆所停车位类型错误。
优选地，所述采集装置还用于定时从不同方位采集所述停车场车位的图片。
优选地，所述数据处理中心还用于若所述车身面积在所述预设面积范围内，则通过所述图片获取所述车辆的车牌号；若根据所述车牌号确定所述车辆为普通车辆，但所述车位为特殊车位，或者根据所述车牌号确定所述车辆为特殊车辆，但所述车位为普通车位，则确定所述车辆所停车位类型错误。
本发明提出一种车辆停放检测系统，所述车辆停放检测系统包括数据处理中心和至少采集两个不同方位图片的采集装置；所述采集装置，用于当从不同方位采集到停车场车位的图片后，将所述图片发送给所述数据处理中心；所述数据处理中心，用于当接收到所述图片后，根据所述图片检测所述车位中是否停放有车辆；若所述车位中停放有车辆，则根据所述图片确定所述采集装置所采集到所述车辆的车身面积；若所述车身面积未在预设面积范围内，则确定所述车辆未正确停放在所述车位中。通过所设置的至少两个采集装置采集不同方位的车位图片，并根据所采集的车位图片中车辆车身面积来检测车辆是否未正确停放在车位中，避免了现有的单个采集装置被遮挡后，或者所采集的图片受到干扰，或者车辆停放太不规范等导致的检测车辆是否违规停车检测失误的情况出现，提高了检测车辆是否未正确停放在车位中的正确率。
附图说明
图1为本发明车辆停放检测系统较佳的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明车辆停放检测系统较佳的结构示意图。由图1可知，车辆停放检测系统包括数据处理中心20和至少采集两个不同方位图片的采集装置10。数据处理中心20与采集装置10通信连接。该数据处理中心20可为本地专门用于数据处理的服务器，或者是云端服务器。采集装置10至少可采集两个不同方位的停车场车位的图片，采集装置10可为至少两个单目摄像机，或者至少一个双目摄像机。可以理解的是，当采集装置10为一个双目摄像机时，该双目摄像机为两个采集装置10，该双目摄像机可采集两个不同方位的车位图片。
所述采集装置10，用于当从不同方位采集到停车场车位的图片后，将所述图片发送给所述数据处理中心20。
所述数据处理中心20，用于当接收到所述图片后，根据所述图片检测所述车位中是否停放有车辆。
当采集装置10从至少两个不同方位采集到停车场车位的图片后，采集装置10将所采集的图片发送给数据处理中心20。当数据处理中心20接收到采集装置10发送的图片后，数据处理中心20根据所接收的图片检测车位中是否停放有车辆，即该车位是否已处于被使用状态。
进一步地，所述数据处理中心20还用于当接收到所述图片后，获取所述采集装置10上一时刻所发送的第一图片和当前时刻所发送的第二图片；根据所述第一图片和所述第二图片检测所述车位中是否停放有车辆。
进一步地，当数据处理中心20接收到采集装置10发送的图片后，数据中心获取采集装置10上一时刻发送的第一图片和当前时刻发送的第二图片，并根据第一图片和第二图片检测车位中是否停放有车辆。需要说明的是，第一图片包括了采集装置10在上一时刻所采集到的所有车位图片，第二图片包括了采集装置10在当前时刻所采集到的所有车位图片。当采集装置10采集到图片后，会实时发送给数据处理中心20。
进一步地，所述采集装置10还用于定时从不同方位采集所述停车场车位的图片。
在采集装置10采集停车场车位的图片过程中，会定时进行图片采集。其中，采集图片对应的间隔时长可根据具体需要而设置，但应要保证能及时确定车位是否处于使用状态。如该间隔时长可设置为30秒、60秒等。
进一步地，所述数据处理中心20还用于判断是否在所述第一图片和所述第二图片中都未检测到车辆；若在所述第一图片和所述第二图片中都未检测到车辆，则确认所述车位未停放有车辆；若在所述第一图片中未检测到车辆，在所述第二图片中检测到车辆，则确认所述车位中停放有车辆。
进一步地，根据第一图片和第二图片检测车位中是否停放有车辆的过程为：判断是否在第一图片和第二图片中都未检测到车辆。若在第一图片和第二图片中都未检测到车辆，则确认车位未停放有车辆；若在第一图片中未检测到车辆，在第二图片中检测到车辆，则确认车位中停放有车辆。可以理解的是，只要图片中含有车辆的部分信息，则确认该在图片中检测到车辆。
可以理解的是，当车辆已成功停放在车位中后，在第一图片和第二图片中都会检测到车辆。但是当车辆刚成功停放在车位中后，已检测过该车辆是否未正确停放在车位中，因此，在车辆继续停放在该车位中后，可不再对该车辆是否已未正确停放在车位中。或者可对已检测到未正确停放和已正确停放的车辆对应的车牌号进行标记，以免重复检测。若在第一图片中检测到车辆，在第二图片中未检测到图片，则表明该车辆已离开该车位。
所述数据处理中心20还用于若所述车位中停放有车辆，则根据所述图片确定所述采集装置10所采集到所述车辆的车身面积。
当数据处理中心20确定车位中停放有车辆后，数据处理中心20根据所接收到的图片确定采集装置10所采集到车辆的车身面积。具体地，为了准确检测车辆是否正确停放在车位中，需要获取车辆两个方位的车身面积，如获取右侧和前方的车身面积、右侧和后方的车身面积、左侧和前方的车身面积、或者左侧和后方的车身面积。因此，采集装置10至少需要采集左右两侧其中一个方位、以及前后方其中一个方位的图片。
需要说明的是，每一采集装置10只能采集固定区域的图片，若某辆车是正确停放在车位中，此时，采集装置10只能采集到该车辆部分车身面积。在数据处理中心20中，预先设置好了当车辆正确停放在车位中，采集装置10所能采集到的车身面积的范围，即预设面积范围。可以理解的是，由于不同停车场车位与车位之间间隔的距离，以及车位大小可能不一样，因此，预设面积范围可根据车位与车位之间间隔的距离，以及车位的大小而确定，在此不做限制。
数据处理中心20在根据图片确定所采集到的车身面积过程中，可分析所接收到的图片，确定所接收到图片中车辆的长和宽，根据所确定的长和宽计算车身面积。
所述数据处理中心20还用于若所述车身面积未在预设面积范围内，则确定所述车辆未正确停放在所述车位中。
当确定车身面积后，数据处理中心20判断车身面积是否在预设面积范围内。若车身面积未在预设面积范围内，数据处理中心20则确定该车辆未正确停放在车位中。如当数据处理中心20确定左侧的车身面积以及前方的车身面积后，数据处理中心20判断左侧的车身面积是否在a-b范围内，并判断前方的车身面积是否在c-d范围内。若左侧的车身面积未在a-b范围内，和/或前方的车身面积未在c-d范围内，数据处理中心20则确定车辆未正确停放在车位中。其中，a-b和c-d为预设面积范围。当数据处理中心20确定的是其它方位图片对应车身面积，相应的判断过程和确定到左侧的车身面积以及前方的车身面积的过程相似，在此不再赘述。进一步地，若车身面积在预设面积范围内，数据处理中心20则确定车辆正确停放在车位中。
本实施例在车辆停放检测系统中设置数据处理中心20和至少采集两个不同方位图片的采集装置10；所述采集装置10，用于当从不同方位采集到停车场车位的图片后，将所述图片发送给所述数据处理中心20；所述数据处理中心20，用于当接收到所述图片后，根据所述图片检测所述车位中是否停放有车辆；若所述车位中停放有车辆，则根据所述图片确定所述采集装置所采集到所述车辆的车身面积；若所述车身面积未在预设面积范围内，则确定所述车辆未正确停放在所述车位中。通过所设置的至少两个采集装置采集不同方位车位图片，并根据所采集的车位图片中车辆车身面积来检测车辆是否未正确停放在车位中，避免了现有的单个采集装置被遮挡后，或者所采集的图片受到干扰，或者车辆停放太不规范等导致的检测车辆是否违规停车检测失误的情况出现，提高了检测车辆是否未正确停放在车位中的正确率。
进一步地，提出本发明车辆停放检测系统第二实施例。
所述车辆停放检测系统第二实施例与所述车辆停放检测系统第一实施例的区别在于，所述数据处理中心20还用于若根据所述图片检测到所述车辆侧边车位停放有车辆，则计算两辆车之间的距离。
若在确定该车辆未正确停放在车位中后，数据处理中心20则根据所接收的图片检测该车辆侧边车位是否停放有车辆。具体地，在本实施例中，可将采集装置10对应的采集区域设置为可采集到两个车位。若所接收的图片中含有两部分车辆信息，数据处理中心20则确定该车辆侧边车位停放有车辆，否则，数据处理中心20则确定该车辆侧边车位未停放有车辆。当确定该车辆侧边车位停放有车辆后，数据处理中心20计算图片中两辆车之间的距离。当计算出两辆在图片中的距离后，数据处理中心20根据该图片的大小和采集区域的大小确定两辆车在停车场中的距离。其中，采集区域的大小可预先存储在数据处理中心20中，也可由采集装置10在发送图片时一起发送给数据处理中心10。
所述数据处理中心20还用于若所述距离小于或者等于预设距离，则生成第一提示信息，以根据所述第一提示信息提示对应的用户驾驶车辆时应避免出现刮蹭事件。
当确定两辆车在停车场中的距离后，数据处理中心20判断该两辆车在停车场中的距离是否小于或者等于预设距离。若两辆车在停车场中的距离小于或者等于预设距离，数据处理中心20则生成第一提示信息，以根据第一提示信息提示对应的用户驾驶车辆时应避免出现刮蹭事件。其中，预设距离为两辆车不会出现刮蹭的最小距离。当生成第一提示信息后，数据处理中心20可在停车场中输出该第一提示信息，也可将第一提示信息发送给与其通信连接的用户终端，如用户手机，以提示用户驾驶车辆时应避免出现刮蹭事件。可以理解的是，用户终端的用户分别为这两辆车的车主。
进一步地，若两辆车在停车场中的距离大于预设距离，则表明这两辆车的车主在驾驶车辆时，发生刮蹭事件的概率很小。
本实施例通过当车辆未正确停放在车位中，且未正确停放在车位中车辆侧边车位也停放有车辆时，通过检测这两辆车的距离，确定在驾驶时是否容易出现刮蹭事件，并在确定会出现刮蹭事件后，输出提示信息提示对应用户，以减小刮蹭事件发生的概率。
进一步地，提出本发明车辆停放检测系统第三实施例。
所述车辆停放检测系统第三实施例与所述车辆停放检测系统第一或第二实施例的区别在于，所述数据处理中心20还用于通过所述图片获取所述车辆的车牌号。
当确定车辆未正确停放在车位中后，数据处理中心20通过所接收到的图片获取未正确停放在车位中车辆的车牌号。
所述数据处理中心20还用于在所述图片中获取所述含有所述车辆车牌信息的图片；对含有所述车牌信息的图片进行字符分割，以得到含有所述车牌信息的图片中的字符；识别含有所述车牌信息的图片中的字符，并根据所识别出的字符得到所述车辆的车牌号。
进一步地，数据处理中心20获取车辆车牌号的具体过程为：在所接收的图片中获取含有车辆车牌信息的图片；对含有车牌信息的图片进行字符分割，以得到含有车牌信息的图片中的字符，识别含有车牌信息的图片中的字符，并根据所识别出的字符得到车辆的车牌号。其中，在本实施例中，可采用垂直投影法进行字符分割，由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化，并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
所述数据处理中心20还用于根据所述车牌号输出第二提示信息，以根据所述第二提示信息提示用户未正确停放所述车辆。
当确定该车辆的车牌号后，数据处理中心20根据车牌号输出第二提示信息，以根据第二提示信息提示用户未正确停放该车辆，即根据第二提示信息提示用户其车辆未正确停放在车位中。第二提示信息的表现形式在此不做限制，如在停车场中与数据处理中心20连接的显示屏中显示该车牌号，提示对应的用户未正确停放该车辆；或者输出语音信息，该语音信息中包含该车牌号。
进一步地，数据处理中心20可将第二提示信息发送给与其连接的用户终端，以提示用户其车辆未正确停放。
本实施例通过确定车辆未正确停放在车位中后，获取该车辆的车牌号，通过该车牌号输出第二提示信息，提示该车辆的用户其车辆未正确停放，以便于用户能尽快发现其车辆未正确停放在车位中。
进一步地，提出本发明车辆停放检测系统第四实施例。
所述车辆停放检测系统第四实施例与所述车辆停放检测系统第一、二和/或三实施例的区别在于，所述数据处理中心20还用于若所述车身面积未在预设面积范围内，则通过所述图片获取所述车辆的车牌号。
若确定车身面积未在预设面积范围内，数据处理中心20则通过所接收的图片获取车辆的车牌号。根据所接收的图片获取车辆的车牌号的具体过程已在第三实施例中详细说明，在此不再赘述。
所述数据处理中心20还用于若根据所述车牌号确定所述车辆为普通车辆，但所述车位为特殊车位，或者根据所述车牌号确定所述车辆为特殊车辆，但所述车位为普通车位，则确定所述车辆未正确停放在所述车位中，以及确定所述车辆所停车位类型错误。
当获取到该车辆的车牌号后，数据处理中心20根据车牌号判断该车辆是否为普通车辆。具体地，数据处理中心20将该车号牌与所存储的特殊车辆的车牌号进行对比。若该车牌号与所存储的特殊车辆的车牌号一致，数据处理中心20则确认该车辆为特殊车辆；若该车牌号与所存储的特殊车辆的车牌号不一致，数据处理中心20则确认该车辆为普通车辆。当根据车牌号确定该车辆为普通车辆后，数据处理中心20确定该车辆所停车位是否为特殊车位。若确定该车位为特殊车位，数据处理中心20则确定该车辆未正确停放在车位中，以及确定该车辆所停车位的类型错误；若根据车牌号确定车辆为特殊车辆，但该特殊车辆所停车位为普通车位，数据处理中心20则确定该车辆未正确停放在车位中，以及确定该车辆所停车位类型错误。需要说明的是，在数据处理中心20中，已经预先存储了车位映射表，通过车位映射表可确定某一车位是否为特殊车位。在车位映射表中，存在车位号与车位类型的映射关系，因此，可通过车位号确定车位类型。其中，车位类型包括普通车位和特殊车位。特殊车辆包括但不限于救护车车位，残疾人车车位和绿色能源车车位。
进一步地，在判断该车辆是否为特殊车辆过程中，为了提高特殊车辆识别的准确度，还可通过所接收的图片获取车辆的车牌颜色，将车牌颜色与存储的特殊车辆的车牌颜色进行对比。若所获取的车牌颜色与所存储的特殊车辆的车牌颜色一致，则确认该车辆为特殊车辆；若所获取的车牌颜色与所存储的特殊车辆的车牌颜色不一致，则确认该车辆为普通车辆。
进一步地，若根据车牌号确定该车辆为普通车辆，且所停车位也为普通车位，或者根据车牌号确定该车辆为特殊车辆，且所停车位也为特殊车辆，数据处理中心20则确定该车辆只存在未正确停放在车位中的现象。
所述数据处理中心20还用于若所述车身面积未在预设面积范围内，则通过所述图片获取所述车辆的长、宽和高；根据所述车辆的长、宽和高确定所述车辆是否为特殊车辆；若所述车辆为特殊车辆，但所述车位为普通车位，则确定所述车辆未正确停放在所述车位中，以及确定所述车辆所停车位类型错误。
进一步地。若车身面积未在预设面积范围内，数据处理中心20则通过所接收的图片获取该车辆的长、宽和高。具体地，数据处理中心20获取该车辆在图片中的长、宽和高，并获取采集装置10所能采集的采集区域的大小、以及采集装置10距离地面的高度，根据该车辆在图片中的长、宽和高、采集装置10采集区域的大小和距离地面的高度，确定该车辆实际的长、宽和高。当确定该车辆实际的长、宽和高后，数据处理中心20将该车辆实际的长、宽和高与所存储的特殊车辆的长、宽和高进行对比，以确定该车辆是否为特殊车辆。若该车辆实际的长、宽和高与所存储的特殊车辆的长、宽和高一致，则确定该车辆为特殊车辆；若该车辆实际的长、宽和高与所存储的特殊车辆的长、宽和高不一致，则确定该车辆为普通车辆。
当确定该车辆的类型后，数据处理中心20确定该车辆所停车位的车位类型。若该车辆为特殊车辆，所停车位为普通车位，或者该车辆为普通车辆，所停车位为特殊车位，数据处理中心20则确定该车辆未正确停放在车位中，以及确定该车辆所停车位类型错误。若该车辆为特殊车辆，所停车位为特殊车位，或者该车辆为普通车辆，所停车位为普通车位，数据处理中心20则确定该车辆只存在未正确停放在车位中的现象。
本实施例通过判断车辆类型与其所停车位类型是否一致，来判断该车辆是否停其所对应种类的车位中，以实现从多角度检测车辆是否违规停放。
进一步地，提出本发明车辆停放检测系统第五实施例。
所述车辆停放检测系统第四实施例与所述车辆停放检测系统第一、二和/或三实施例的区别在于，所述数据处理中心20还用于若所述车身面积在所述预设面积范围内，则通过所述图片获取所述车辆的车牌号；若根据所述车牌号确定所述车辆为普通车辆，但所述车位为特殊车位，或者根据所述车牌号确定所述车辆为特殊车辆，但所述车位为普通车位，则确定所述车辆所停车位类型错误。
若车身面积在预设面积范围内，数据处理中心20则确定该车辆已正确停放在车位中。数据处理中心20通过所接收的图片获取车辆的车牌号，并根据车牌号确定车辆的类型。需要说明的是，获取车辆的车牌号，以及根据车牌号确定车辆的类型已在上述实施例中详细说明，在此不再赘述。
进一步地，所述数据处理中心20还用于若根据所述车牌号确定所述车辆为普通车辆，且所述车位为普通车位，或者根据所述车牌号确定所述车辆为特殊车辆，且所述车位为特殊车位，则确定所述车辆所停车位类型正确。
若根据车牌号确定该车辆为普通车辆，但所停车位为特殊车位，或者根据车牌号确定该车辆为特殊车辆，但所停车位为普通车位，数据处理中心20则确定该车辆所停车位类型错误。若该车辆为特殊车辆，所停车位为特殊车位，或者该车辆为普通车辆，所停车位为普通车位，数据处理中心20则确定该车辆所停车位的类型正确。
本实施例通过在确定该车辆已正确停放在车位中后，检测车辆所停车位类型是否正确，以实现从多角度检测车辆是否违规停放。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。