一种车位状态监测方法、装置及系统与流程

本申请涉及智慧交通，尤其是涉及一种车位状态监测方法、装置及系统。

背景技术：

1、目前，车位状态监测的方式包括基于硬件的车位状态监测和基于图像分析的车位监测；其中，基于硬件的车位状态监测的方案采用地磁传感器、红外传感器、超声波传感器等传感器装置监测车位状态。其中最常见的方案是在车位安装地磁传感器，进行车位状态检测。地磁传感器可以分辨出地球磁场6000分之一的变化，车辆通过时对地磁的影响将达到地磁强度的几分之一，因此利用地磁传感器来探测车辆，具有较高的灵敏度；为了降低复杂环境的干扰，提升监测的准确度，也常根据实际使用场景和需求，将多种类型传感器联合使用，根据各传感器监测结果进行联合判断，来进行车位状态监测。基于图像分析的车位监测，一般是通过传统图像算法或者深度学习算法进行监测；深度学习算法通过采集大量图片样本进行训练，得到推理模型，使用推理模型进行车位状态监测。传统图像算法通过提取车位图像的颜色特征，边缘特征进行图像分析，从而判断车位是否被占用。

2、然而，基于硬件的车位状态监测方式，只能对车位是否被占用进行识别，智能化程度低，安装维护成本高，可拓展性差，抗环境干扰差；基于图像的监测方式，识别效果依赖于部署摄像相机硬件参数、相机视野、模型训练样本数量以及算法设计，也存在工程量大，成本高的问题。

技术实现思路

1、本申请实施例的目的在于提供一种车位状态监测方法、装置及系统，从而解决现有的车位状态监测方式存在工程量大、成本高且效果不好的问题。

2、为了达到上述目的，本申请实施例提供一种车位状态监测方法，包括：

3、获取第一视频流数据；

4、基于所述第一视频流数据进行视频动态感知，获得所述第一视频流数据中的视频帧的动态变化感知值；

5、在所述视频动态变化感知值满足预设条件时，基于第二视频流数据感知摄像机监测的各个车位的车位状态，其中所述第二视频流数据为实时获取到的视频流数据。

6、可选地，所述基于所述第一视频流数据进行视频动态感知，获得所述第一视频流数据中的视频帧的动态变化感知值，包括：

7、对所述第一视频流数据中的每一视频帧进行灰度化处理和缩放处理；

8、根据处理后的各个所述视频帧，生成各个所述视频帧对应的差异值矩阵；

9、根据所述差异值矩阵，计算所述视频帧的差异哈希dhash值；

10、根据所述视频帧和与所述视频帧相邻的前n个视频帧的dhash值之间的汉明距离，确定所述视频帧的动态变化感知值。

11、可选地，在所述视频动态变化感知值满足预设条件时，基于第二视频流数据感知摄像机监测的各个车位的车位状态，包括：

12、将所述第二视频流数据输入至目标追踪模型，获得目标追踪检测结果；

13、根据所述目标追踪检测结果和预先存储的各个所述车位的位置信息，确定各个所述车位的车位状态。

14、可选地，根据所述目标追踪检测结果和预先存储的各个所述车位的位置信息，确定各个所述车位的车位状态，包括：

15、根据所述目标追踪检测结果中的目标三维框信息，确定所述目标物的底部的第一中心点的第一信息；

16、在所述位置信息中，获取第一车位的第二中心点的第二信息，其中，所述第一车位为各个所述车位中的任一个；

17、根据所述第一信息和所述第二信息，确定所述第一中心点与所述第二中心点之间的距离；

18、根据所述距离，确定所述第一车位的车位状态。

19、可选地，所述根据所述距离，确定所述第一车位的车位状态，包括：

20、在所述距离大于或等于预设距离值时，确定所述第一车位的车位状态为空车位状态；

21、在所述距离小于所述预设距离值时，根据所述目标追踪检测结果中的目标物类别，确定所述第一车位的车位状态。

22、可选地，所述根据所述目标追踪检测结果中的目标物类别，确定所述第一车位的车位状态，包括：

23、在所述目标物类别为车辆时，确定所述第一车位的车位状态为正常停车状态；

24、在所述目标物类别不是车辆时，确定所述第一车位的车位状态为异常占用状态。

25、可选地，所述方法还包括：

26、在所述第一车位的车位状态为正常停车状态时，根据所述目标三维框信息，确定所述目标物的底部的四个角点的第三信息；

27、在所述位置信息中，获取所述第一车位的四个角点的第四信息；

28、在根据所述第三信息和所述第四信息，确定所述目标物的底部的四个角点中的至少一个位于所述第一车位的四个角点围设的空间之外时，确定所述第一车位的车位状态为压线状态。

29、可选地，所述方法还包括：

30、在感知到各个所述车位的车位状态在预设时长内保持不变的情况下，停止对各个所述车位的车位状态的感知，并基于当前获取到的视频流数据进行视频动态感知。

31、可选地，所述方法还包括：

32、在所述视频动态变化感知值不满足所述预设条件时，持续基于当前获取到的视频流数据进行视频动态感知。

33、本申请实施例还提供一种车位状态监测装置，包括：

34、获取模块，用于获取第一视频流数据；

35、第一感知模块，用于基于所述第一视频流数据进行视频动态感知，获得所述第一视频流数据中的视频帧的动态变化感知值；

36、第二感知模块，用于在所述视频动态变化感知值满足预设条件时，基于第二视频流数据感知摄像机监测的各个车位的车位状态，其中所述第二视频流数据为实时获取到的视频流数据。

37、本申请实施例还提供一种车位状态监测系统，包括：处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如上所述的车位状态监测方法的步骤。

38、本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的车位状态监测方法的步骤。

39、本申请的上述技术方案至少具有如下有益效果：

40、本申请实施例的车位状态监测方法，首先，获取第一视频流数据；其次，基于所述第一视频流数据进行视频动态感知，获得所述第一视频流数据中的视频帧的动态变化感知值；最后，在所述视频动态变化感知值满足预设条件时，基于第二视频流数据感知摄像机监测的各个车位的车位状态，其中所述第二视频流数据为实时获取到的视频流数据。如此，仅需要在停车场上布置摄像机采集车位的视频流数据，并进一步利用算法对视频流数据进行分析，以在确定画面出现运动变化时才对车位状态进行感知，这样，一方面，避免了对车位状态的持续感知，可以极大降低运算压力，同时能够保证多路视频流的并行处理，如此，在相同硬件条件下，提升了可接入设备的数量；另一方面，降低了硬件的布置工程量，降低了成本；再一方面，通过算法实现对车位状态的感知，提高了监测效果。

技术特征：

1.一种车位状态监测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一视频流数据进行视频动态感知，获得所述第一视频流数据中的视频帧的动态变化感知值，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述视频动态变化感知值满足预设条件时，基于第二视频流数据感知摄像机监测的各个车位的车位状态，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标追踪检测结果和预先存储的各个所述车位的位置信息，确定各个所述车位的车位状态，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述距离，确定所述第一车位的车位状态，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标追踪检测结果中的目标物类别，确定所述第一车位的车位状态，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

10.一种车位状态监测装置，其特征在于，包括：

11.一种车位状态监测系统，其特征在于，包括：处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的车位状态监测方法的步骤。

12.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的车位状态监测方法的步骤。

技术总结
本申请公开了一种车位状态监测方法、装置及系统，涉及智慧交通技术领域，所述方法包括：获取第一视频流数据；基于所述第一视频流数据进行视频动态感知，获得所述第一视频流数据中的视频帧的动态变化感知值；在所述视频动态变化感知值满足预设条件时，基于第二视频流数据感知摄像机监测的各个车位的车位状态，其中所述第二视频流数据为实时获取到的视频流数据。本申请的方案仅需要在停车场布置摄像机，基于摄像机采集的视频流数据即可基于算法进行视频动态感知和车位状态感知，解决了现有的车位状态监测方式存在工程量大、成本高且效果不好的问题。

技术研发人员：顾笛,高海,秦棣
受保护的技术使用者：中移（上海）信息通信科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15