一种停车位引导的方法及装置与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种停车位引导的方法及装置。


背景技术：

2.随着社会的不断发展，汽车的不断增多，为了方便管理车辆，许多停车场利用车位灯提醒用户对应的停车位是有车还是无车。
3.现有技术中，通常是通过车头车尾检测模型判断停车位是否有车。当通过车头车尾检测模型检测到车头或者车尾时，判定停车位为有车状态，并将车位灯调整为有车状态对应的颜色，以提醒用户该停车位被占用，不能停车；当通过车头车尾检测模型检测不到车头或者车尾时，判定停车位为无车状态，并将车位灯调整为无车状态对应的颜色，以提醒用户该停车位未被占用，可以停车。
4.然而，当出现车辆被遮挡的情况时，车头车尾检测模型容易将停车位判定为无车状态，从而使得停车位引导系统将停车位的车位灯状态改变为无车状态，导致车位灯显示异常。


技术实现要素：

5.本技术提供了一种车位引导的方法及装置，有利于减少车位灯显示异常的情况。
6.本技术第一方面提供了一种停车位引导的方法，包括：
7.获取目标车位的车位灯状态和车位图像，所述车位灯状态包括有车状态和无车状态；
8.对所述车位图像使用车辆检测模型和车牌检测模型进行检测，得到检测结果，所述车辆检测模型用于检测车辆，所述车辆包括车头、车尾或车身，所述车牌检测模型用于检测车牌；
9.判断所述检测结果是否达到预设变更条件；
10.若是，则变更所述车位灯状态。
11.可选的，当所述车位灯状态为无车状态时，所述判断所述检测结果是否达到预设变更条件包括：
12.判断所述检测结果中是否存在连续n帧中有至少m帧都检测到车头或车尾，或连续n帧中有至少m帧检测到车牌，或连续p帧都检测到车头或车尾，或连续p帧都检测到车牌；
13.若是，则确定所述检测结果达到所述预设变更条件。
14.可选的，所述对所述车位图像使用车辆检测模型和车牌检测模型进行检测包括：
15.随机选取车辆检测模型或车牌检测模型对当前帧车位图像进行检测；
16.若使用所述车辆检测模型未检测到车辆，则使用所述车牌检测模型对下一帧车位图像进行检测；
17.若使用所述车牌检测模型未检测到车牌，则使用所述车辆检测模型对下一帧车位图像进行检测；
18.若使用所述车辆检测模型检测到车头或车尾，则使用所述车辆检测模型对下一帧车位图像进行检测；
19.若使用所述车牌检测模型检测到车牌，则使用所述车牌检测模型对下一帧车位图像进行检测。
20.可选的，所述随机选取车辆检测模型或车牌检测模型对当前帧车位图像进行检测后，所述方法还包括：
21.若使用所述车辆检测模型检测到车身，则使用所述车辆检测模型对下一帧车位图像进行检测，且当连续q帧检测到车身但检测不到车头、车尾时，则使用所述车牌检测模型对下一帧车位图像进行检测。
22.可选的，当所述车位灯状态为有车状态时，所述判断所述检测结果是否达到预设变更条件包括：
23.判断所述检测结果中是否存在连续x帧中有至少y帧未检测到车头、车尾或车牌且未检测到车身，或者连续z帧未检测到车头、车尾或车牌且未检测到车身；
24.若是，则确定所述检测结果达到所述预设变更条件。
25.可选的，所述对所述车位图像使用车辆检测模型和车牌检测模型进行检测包括：
26.随机选取车辆检测模型或车牌检测模型对当前帧车位图像进行检测；
27.若使用所述车牌检测模型检测，则使用所述车辆检测模型对下一帧车位图像进行检测；
28.若使用所述车辆检测模型检测，则使用所述车牌检测模型对下一帧车位图像进行检测。
29.本技术第二方面提供了一种停车位引导的装置，包括：
30.获取单元，用于获取目标车位的车位灯状态和车位图像，所述车位灯状态包括有车状态和无车状态；
31.检测单元，用于对所述车位图像使用车辆检测模型和车牌检测模型进行检测，得到检测结果，所述车辆检测模型用于检测车辆，所述车辆包括车头、车尾或车身，所述车牌检测模型用于检测车牌；
32.判断单元，用于判断所述检测结果是否达到预设变更条件；
33.变更单元，用于当所述判断单元确定所述检测结果达到所述预设变更条件时，变更所述车位灯状态。
34.可选的，所述判断单元包括第一判断模块，所述第一判断模块用于：
35.判断所述检测结果中是否存在连续n帧中有至少m帧都检测到车头或车尾，或连续n帧中有至少m帧检测到车牌，或连续p帧都检测到车头或车尾，或连续p帧都检测到车牌；
36.若是，则确定所述检测结果达到所述预设变更条件。
37.可选的，所述判断单元包括第二判断模块，所述第二判断模块用于：
38.判断所述检测结果中是否存在连续x帧中有至少y帧未检测到车头、车尾或车牌且未检测到车身，或者连续z帧未检测到车头、车尾或车牌且未检测到车身；
39.若是，则确定所述检测结果达到所述预设变更条件。
40.本技术第三方面提供了一种停车位引导的装置，包括：
41.处理器、存储器、输入输出单元以及总线；
42.所述处理器与所述存储器、所述输入输出单元以及所述总线相连；
43.所述存储器中保存有程序，所述处理器调用所述程序以执行第一方面及第一方面任意一种可能的实施方式中的方法。
44.所述处理器还用于执行第一方面及第一方面的可选方案中的方法。
45.本技术第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上保存有程序，所述程序在计算机上执行时使得所述计算机执行第一方面及第一方面任意一种可能的实施方式中的方法。
46.从以上技术方案可以看出，本技术具有以下优点：
47.本技术提供的方法，首先获取目标车位的车位灯状态和车位图像，然后使用车辆检测模型和车牌检测模型对车位图像做检测，其中，车辆检测模型用于检测车辆，车牌检测模型用于检测车牌，因此当车位图像中出现车辆被阻挡的情况时，如果车辆检测模型无法检测到车头或车尾，还可以通过车牌检测模型检测车位图像中的车牌，有利于减少车位灯出现显示异常的情况。
附图说明
48.图1为本技术中停车位引导的方法一个实施例的流程示意图；
49.图2为本技术中停车位引导的方法另一个实施例的流程示意图；
50.图3为本技术中停车位引导的方法另一个实施例的流程示意图；
51.图4为本技术中停车位引导的装置一个实施例的结构示意图；
52.图5为本技术中停车位引导的装置另一个实施例的结构示意图；
53.图6为本技术中停车位引导的装置另一个实施例的结构示意图；
54.图7为本技术中停车位引导的装置另一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
55.本技术提供了一种停车位引导的方法及装置，用于减少车位灯显示异常的情况。
56.本技术的方法可以应用于系统、服务器、终端或者其它具备逻辑处理能力的设备，对此，本技术不作限定。为方便描述，下面以执行主体为系统为例进行描述。
57.下面将结合附图，对本技术中的实施例进行描述。
58.请参阅图1，本技术中停车位引导的方法一个实施例包括：
59.101、系统获取目标车位的车位灯状态和车位图像。
60.系统可以获取目标车位的车位灯状态和车位图像，车位灯状态包括有车状态和无车状态，分别用不同的颜色来表示有车状态和无车状态，而车位图像为目标停车位的图像，系统可以通过实时获取的方式获取车位图像。在实际应用中，设置有摄像头以固定的角度拍摄目标车位，系统可以通过该摄像头获取目标车位的车位图像。系统获取车位图像的目的是通过车位图像的连续多帧确定目标车位是否被占用，从而确定是否需要改变车位灯状态。
61.本实施例中，系统可以由具备逻辑处理能力的智能摄像头单独组成，也可以由前端摄像头和后台服务器共同组成，具体此处不做限定。
62.需要说明的是，对于第一帧车位图像，可以预先设置使用车辆检测模型或者车牌
检测模型进行检测，也可以从车辆检测模型或者车牌检测模型中随机选用任一个进行检测，具体此处不做限定。
63.102、系统对车位图像使用车辆检测模型和车牌检测模型进行检测，得到检测结果。
64.在获取到了目标车位的车位灯状态和车位图像之后，对于车位图像，系统可以使用车辆检测模型和车牌检测模型对车位图像进行检测，从而得到检测结果。其中，车辆检测模型基于卷积神经网络，用于检测图像中的车辆，车牌检测模型基于卷积神经网络，用于检测图像中的车牌。因此，当使用车辆检测模型检测任意一帧车位图像时，该帧车位图像的检测结果包括检测到车头，检测到车尾，检测到车身，未检测到车辆这四种情况；当使用车牌检测模型检测任意一帧车位图像时，该帧车位图像的检测结果包括检测到车牌，未检测到车牌这两种情况。
65.本实施例中，车辆检测模型能够识别车头、车尾或者车身，而本实施例中的车身是指被遮挡一部分的车头、被遮挡一部分的车尾和车辆侧面。在训练车辆检测模型的过程中，定义车辆检测模型的分类器包括至少3个类别，这3个类别分别是车头类别、车尾类别和车身类别。在进行样本标注的同时，将包含完整无遮挡的车头的标注矩形框作为车头类别的正样本；将包含完整无遮挡的车尾的标注矩形框作为车尾类别的正样本；对于包含被遮挡一部分的车头的标注矩形框，将其中车头未被遮挡部分大于或等于预设车身阈值的标注矩形框作为车身类别的正样本，并将其中车头未被遮挡部分小于预设车身阈值的标注矩形框作为训练负样本；对于包含被遮挡一部分的车尾的标注矩形框，将其中车尾未被遮挡部分大于或等于预设车身阈值的标注矩形框作为车身类别的正样本，并将其中车尾未被遮挡部分小于预设车身阈值的标注矩形框作为训练负样本；将包含车辆侧面的标注矩形框作为车身类别的正样本。需要说明的是，车辆检测模型可以基于ssd模型，也可以基于r-cnn、fast r-cnn、faster r-cnn或mask r-cnn等模型，具体此处不做限定。
66.103、系统判断检测结果是否达到预设变更条件，若是，则执行步骤104，若否，则结束流程。
67.系统在得到检测结果之后，可以判断检测结果是否达到预设变更条件，如果确定检测结果达到了预设变更条件，则可以执行步骤104，否则，可以结束流程。
68.104、系统变更车位灯状态。
69.如果系统确定检测结果达到了预设变更条件，那么可以将车位灯的颜色进行相应的调整，完成车位灯状态的变更。例如当获取到的车位灯状态为有车状态时，那么系统可以将车位灯状态变更为无车状态；当获取到的车位灯状态为无车状态时，那么系统可以将车位灯状态变更为有车状态。
70.本实施中，系统首先获取目标车位的车位灯状态和车位图像，然后使用车辆检测模型和车牌检测模型对车位图像做检测，其中，车辆检测模型用于检测车辆，车牌检测模型用于检测车牌，因此当车位图像中出现车辆被阻挡的情况时，如果车辆检测模型无法检测到车头或车尾，还可以通过车牌检测模型检测车位图像中的车牌，有利于减少车位灯出现显示异常的情况。
71.本技术中，系统根据车位灯状态的不同，会通过不同的方式判断检测结果是否达到预设变更条件，下面分别进行描述：
72.一、当车位灯状态为无车状态时，系统判断检测结果中是否存在连续n帧中有至少m帧都检测到车头或车尾，或连续n帧中有至少m帧检测到车牌，或连续p帧都检测到车头或车尾，或连续p帧都检测到车牌，以此判断检测结果是否达到预设变更条件。
73.请参阅图2，本技术中停车位引导的方法另一个实施例包括：
74.201、系统获取目标车位的车位灯状态和车位图像。
75.本实施例中，步骤201与前述实施例中的步骤101类似，此处不再赘述。
76.202、系统随机选取车辆检测模型或车牌检测模型对当前帧车位图像进行检测。
77.系统可以随机选取车辆检测模型或者车牌检测模型中的任意一个，通过选取的模型对当前帧车位图像进行检测。
78.203、系统若使用车辆检测模型未检测到车辆，则使用车牌检测模型对下一帧车位图像进行检测。
79.系统可以随机选取车辆检测模型或者车牌检测模型中的任意一个对当前帧车位图像进行检测，包括以下情况：
80.1、如果系统使用车辆检测模型对当前帧车位图像进行检测，没有检测到车辆，即没有检测到车头、车尾、车身中的任意一个，那么需要使用车牌检测模型对下一帧车位图像进行检测；
81.2、如果系统使用车牌检测模型对当前帧车位图像进行检测，没有检测到车牌，那么需要使用车辆检测模型对下一帧车位图像进行检测；
82.3、如果系统使用车辆检测模型对当前帧车位图像进行检测，检测到车头或者车尾，那么需要继续使用车辆检测模型对下一帧车位图像进行检测；
83.4、如果系统使用车牌检测模型对当前帧车位图像进行检测，检测到车牌，那么需要继续使用车牌检测模型对下一帧车位图像进行检测；
84.5、如果系统使用车辆检测模型对当前帧车位图像进行检测，检测到车身，那么需要继续使用车辆检测模型对下一帧车位图像进行检测，并且，连续q帧都检测到车身但检测不到车头或车尾时，那么需要使用车牌检测模型对下一帧车位图像进行检测。其中，q是正整数，预先设置好q的取值，例如当设置q的取值为5时，那么系统使用车辆检测模型连续5次检测到车身，就需要换用车牌检测模型进行检测。
85.可选的，当车辆检测模型检测到车身时，系统可以产生“保持”的信号，并且根据该“保持”信号保持当前的车位灯状态不变，这样可以进一步改善车位灯状态变更异常的情况。例如，车辆在倒车或者向前驶入目标车位，系统检测到车身，但是无法检测到车头、车尾或者车牌，系统产生“保持”的信号并根据该信号保持车位灯状态不变。车位灯状态频繁变更一般出现在道路繁忙的时候，例如车辆已部分驶入目标车位，但是需要驶出目标车位进行调整，此时如果车辆前面有行人或者其他车辆，那么该车辆需要等待，这时传统的停车引导系统可能会出现频繁改变车位灯状态的情况。而本实施例中，系统则可以检测到车身，然后产生“保持”的信号并根据该信号保持车位灯状态不变。因此，在车辆驶入目标车位的过程中，如果系统已经确定目标车位有车，在车辆调整的过程中保持车位灯状态为有车状态，能够有效减少别的车主看到目标车位的车位灯状态出现有车状态与无车状态跳变而把车辆驶过来的情况；在车辆驶出目标车位的过程中，如果车辆还没完全驶出目标车位，系统能检测到车身，就保持车位灯状态为有车状态，直到车辆完全驶出目标车位，系统无法检测到
车头、车尾、车身以及车牌，才将车位灯状态变更为无车状态，从而有效减少别的车主看到目标车位的车位灯状态出现有车状态与无车状态跳变而做出错误判断的情况。
86.系统通过车辆检测模型和车牌检测模型对连续多帧车位图像进行检测之后，得到检测结果。
87.204、系统判断检测结果中是否存在连续n帧中有至少m帧都检测到车头或车尾，或连续n帧中有至少m帧检测到车牌，或连续p帧都检测到车头或车尾，或连续p帧都检测到车牌，若是，则执行步骤205，若否，则结束流程。
88.系统可以判断检测结果中是否存在连续n帧中有至少m帧都检测到车头或车尾，或连续n帧中有至少m帧检测到车牌，或连续p帧都检测到车头或车尾，或连续p帧都检测到车牌的情况，如果存在这样的情况，那么系统可以执行步骤205；如果不存在这样的情况，那么系统可以结束流程。其中，m、n、p都为正整数，预先设置好m、n、p的值，例如当m为10，n为7，p为5时，那么检测结果中如果存在连续5帧检测到车牌、连续5帧检测到车头或车尾、连续10帧中有至少7帧检测到车牌、连续10帧中有至少7帧检测到车头或车尾中任意一种情况，那么系统可以执行步骤205。否则，系统可以结束流程。
89.205、系统确定检测结果达到预设变更条件。
90.如果系统确定检测结果中存在连续n帧中有至少m帧都检测到车头或车尾，或连续n帧中有至少m帧检测到车牌，或连续p帧都检测到车头或车尾，或连续p帧都检测到车牌的情况，那么系统可以确定检测结果达到了预设变更条件。
91.206、系统变更车位灯状态。
92.本实施例中，系统在确定检测结果达到预设变更条件之后，则可以变更车位灯状态，具体为，通过将车位灯的颜色进行相应的改变，从而完成车位灯状态从无车状态变更为有车状态。
93.本实施例中，当车位灯状态为无车状态时，系统在确定检测结果中存在连续n帧中有至少m帧都检测到车头或车尾，或连续n帧中有至少m帧检测到车牌，或连续p帧都检测到车头或车尾，或连续p帧都检测到车牌的情况，才判定需要变更车位灯状态为有车状态，有利于提高将车位灯状态从无车状态变更为有车状态的准确性。
94.二、当车位灯状态为有车状态时，系统判断检测结果中是否存在连续x帧中有至少y帧未检测到车头、车尾或车牌且未检测到车身，或者连续z帧未检测到车头、车尾或车牌且未检测到车身，以此判断检测结果是否达到预设变更条件。
95.请参阅图3，本技术中停车位引导的方法另一个实施例包括：
96.301、系统获取目标车位的车位灯状态和车位图像。
97.302、系统随机选取车辆检测模型或车牌检测模型对当前帧车位图像进行检测。
98.本实施例中，步骤301至302与前述实施例中的步骤201至202类似，此次不再赘述。
99.303、若使用车牌检测模型检测，则系统使用车辆检测模型对下一帧车位图像进行检测。
100.系统可以随机选取车辆检测模型或者车牌检测模型中的任意一个对当前帧车位图像进行检测，包括以下情况：
101.1、如果系统使用车辆检测模型对当前帧车位图像进行检测，那么需要使用车牌检测模型对下一帧车位图像进行检测。
102.2、如果系统使用车牌检测模型对当前帧车位图像进行检测，那么需要使用车辆检测模型对下一帧车位图像进行检测。
103.可选的，当车辆检测模型检测到车身时，系统可以产生“保持”的信号，并且根据该“保持”信号保持当前的车位灯状态不变，这样可以进一步改善车位灯状态变更异常的情况。例如，车辆驶出车位，车辆的一部分已经离开了车位，但是此时有行人或者车遮挡车辆，此时系统可以检测到车身，但是检测不到车头、车尾或者车牌，系统产生“保持”的信号并根据该信号保持车位灯状态不变，等到车辆离开，系统检测不到车辆或者车牌，才进行车位灯状态的改变，有利于减少车位灯状态频繁改变的情况。
104.系统通过车辆检测模型和车牌检测模型对连续多帧车位图像进行检测之后，得到检测结果。
105.304、系统判断检测结果中是否存在连续x帧中有y帧未检测到车头、车尾或车牌且未检测到车身，或者连续z帧未检测到车头、车尾或车牌且未检测到车身，若是，则执行步骤305，若否，则结束流程。
106.系统可以判断检测结果中是否存在连续x帧中有至少y帧未检测到车头、车尾或车牌且未检测到车身，或者连续z帧未检测到车头、车尾或车牌且未检测到车身的情况，如果存在这样的情况，那么系统可以执行步骤305；如果不存在这一的情况，那么系统可以结束流程。其中，x、y、z都为正整数，预先设置好x、y、z的值，例如当x为10，y为7，z为5时，如果检测结果中存在连续5帧未检测到车头或车尾或车牌且未检测到车身、连续10帧中有至少7帧未检测到车头或车尾或车牌并且未检测到车身这两种情况中的任意一种，那么系统可以执行步骤305，否则系统可以结束流程。
107.305、系统确定检测结果达到预设变更条件。
108.如果系统确定检测结果中存在连续x帧中有至少y帧未检测到车头、车尾或车牌且未检测到车身，或者连续z帧未检测到车头、车尾或车牌且未检测到车身的情况，那么系统可以确定检测结果达到了预设变更条件。
109.306、系统变更车位灯状态。
110.本实施例中，系统在确定检测结果达到预设变更条件之后，则可以变更车位灯状态，具体为，通过将车位灯的颜色进行相应的改变，从而完成车位灯状态从有车状态变更为无车状态。
111.本实施例中，当车位灯状态为有车状态时，系统在确定检测结果中存在连续x帧中有至少y帧未检测到车头、车尾或车牌且未检测到车身，或者连续z帧未检测到车头、车尾或车牌且未检测到车身的情况，才判定需要变更车位灯状态为无车状态，有利于提高将车位灯状态从有车状态变更为无车状态的准确性。
112.请参阅图4，本技术中停车位引导的装置一个实施例包括：
113.获取单元401，用于获取目标车位的车位灯状态和车位图像，车位灯状态包括有车状态和无车状态；
114.检测单元402，用于对车位图像使用车辆检测模型和车牌检测模型进行检测，得到检测结果，车辆检测模型用于检测车辆，车牌检测模型用于检测车牌；
115.判断单元403，用于判断检测结果是否达到预设变更条件；
116.变更单元404，用于当判断单元403确定检测结果达到预设变更条件时，变更车位
灯状态。
117.本实施例中，获取单元401首先获取目标车位的车位灯状态和车位图像，然后检测单元402使用车辆检测模型和车牌检测模型对车位图像做检测，其中，车辆检测模型用于检测车辆，车牌检测模型用于检测车牌，如果检测结果达到了预设变更条件，变更单元404才变更车位灯状态，有利于减少车位灯出现显示异常的情况。
118.请参阅图5，本技术中停车位引导的装置另一个实施例包括：
119.获取单元501，用于获取目标车位的车位灯状态和车位图像，车位灯状态包括有车状态和无车状态；
120.检测单元502，用于对车位图像使用车辆检测模型和车牌检测模型进行检测，得到检测结果，车辆检测模型用于检测车辆，车牌检测模型用于检测车牌；
121.判断单元503，用于判断检测结果是否达到预设变更条件；
122.变更单元504，用于当判断单元503确定检测结果达到预设变更条件时，变更车位灯状态。
123.本实施例中，判断单元503包括第一判断模块5031。
124.第一判断模块5031用于：
125.判断所述检测结果中是否存在连续n帧中有至少m帧都检测到车头或车尾，或连续n帧中有至少m帧检测到车牌，或连续p帧都检测到车头或车尾，或连续p帧都检测到车牌；
126.若是，则确定所述检测结果达到所述预设变更条件。
127.检测单元502具体用于：
128.随机选取车辆检测模型或车牌检测模型对当前帧车位图像进行检测；
129.若使用车辆检测模型未检测到车辆，则使用车牌检测模型对下一帧车位图像进行检测；
130.若使用车牌检测模型未检测到车牌，则使用车辆检测模型对下一帧车位图像进行检测；
131.若使用车辆检测模型检测到车头或车尾，则使用车辆检测模型对下一帧车位图像进行检测；
132.若使用车牌检测模型检测到车牌，则使用车牌检测模型对下一帧车位图像进行检测；
133.若使用车辆检测模型检测到车身，则使用车辆检测模型对下一帧车位图像进行检测，且当连续q帧检测到车身但检测不到车头或车尾时，则使用车牌检测模型对下一帧车位图像进行检测。
134.请参阅图6，本技术中停车位引导的装置另一个实施例包括：
135.获取单元601，用于获取目标车位的车位灯状态和车位图像，车位灯状态包括有车状态和无车状态；
136.检测单元602，用于对车位图像使用车辆检测模型和车牌检测模型进行检测，得到检测结果，车辆检测模型用于检测车辆，车牌检测模型用于检测车牌；
137.判断单元603，用于判断检测结果是否达到预设变更条件；
138.变更单元604，用于当判断单元603确定检测结果达到预设变更条件时，变更车位灯状态。
139.本实施例中，判断单元603包括第二判断模块6031。
140.第二判断模块用于：
141.判断所述检测结果中是否存在连续x帧中有至少y帧未检测到车头、车尾或车牌且未检测到车身，或者连续z帧未检测到车头、车尾或车牌且未检测到车身；
142.若是，则确定所述检测结果达到所述预设变更条件。
143.检测单元602具体用于：
144.随机选取车辆检测模型或车牌检测模型对当前帧车位图像进行检测；
145.若使用车牌检测模型检测，则使用车辆检测模型对下一帧车位图像进行检测；
146.若使用车辆检测模型检测，则使用车牌检测模型对下一帧车位图像进行检测。
147.请参阅图7，本技术中停车位引导的装置另一个实施例包括：
148.处理器、存储器、输入输出单元以及总线；
149.处理器与存储器、输入输出单元以及总线相连；
150.处理器具体执行如下操作：
151.获取目标车位的车位灯状态和车位图像，车位灯状态包括有车状态和无车状态；
152.对车位图像使用车辆检测模型和车牌检测模型进行检测，得到检测结果，车辆检测模型用于检测车辆，车牌检测模型用于检测车牌；
153.判断检测结果是否达到预设变更条件；
154.若是，则变更车位灯状态。
155.本实施例中，处理器的功能与前述图1至图3所示实施例中的步骤对应，此处不再赘述。
156.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
157.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
158.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
159.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
160.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机
设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。