[发明专利]基于物联网的停车信息公共服务平台

说明书

技术领域

本发明涉及停车管理领域，尤其涉及一种基于物联网的停车信息公共服务平台。

背景技术

停车场指的是供停放车辆使用的场地。停车场可分为暖式车库、冷室车库、车棚和露天停车场四类。停车场的主要任务是保管停放车辆，收取停车费。

停车场是供车辆停放之场所。停车场有仅画停车格而无人管理及收费的简易停车场，亦有配有出入栏口、泊车管理员及计时收款员的收费停车场。现代化的停车场常有自动化计时收费系统、闭路电视及录影机系统。停车场主及管理员的法律责任，通常只是提供场地给驾车人士停泊车辆，不保障车辆受损及失车责任，一般会贴合约免责条款于停车场大门之外供车主参阅。

停车场按型态分布，可分为：(1)路边停车场：指以道路部分路面划设，供公众停放车辆之场所。(2)路外停车场：指在道路之路面外，以平面式、立体式、机械式或塔台式等所设，供停放车辆之场所。(3)都市计划停车场：指依都市计划法令所划设公共停车场用地兴辟后，供作公众停放车辆之场所。(4)建筑附设停车空间：指建筑物依建筑法令规定，应附设专供车辆停放之空间。(5)无限停车场：是多层建筑物，部分或全部用作为停车场。多层停车场通常出现于地少泊车需求多的地方。

停车信息公共服务平台是用于对停车场进行收费、规划、经营的管理平台，其数据涉及到停车场经营方的经济利益，一般只有授权用户才能进行访问，因此，需要对其引入授信机制，然而，现有技术中缺乏这样的授信机制。由此可见，需要一种新的停车信息公共服务方案，能够在停车信息公共服务平台中集成授信设备进行授信管理。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于物联网的停车信息公共服务平台，改造现有技术中停车信息公共服务平台，引入人脸识别技术以及引入物联网技术以在停车信息公共服务平台内搭建高精度授信管理，从而对访问停车信息公共服务平台的用户进行快速、准确授信。

根据本发明的一方面，提供了一种基于物联网的停车信息公共服务平台，所述平台包括扬声器、停车信息公共服务设备和访问控制设备，停车信息公共服务设备用于为用户提供停车信息公共服务的访问界面，以便于用户进行停车信息公共服务的相关操作，停车信息公共服务设备还分别与扬声器和访问控制设备连接。

更具体地，在所述基于物联网的停车信息公共服务平台中，包括：扬声器，与谱图比较设备连接，用于在接收到人脸识别失败信号，发出非法用户访问的报警信息；停车信息公共服务设备，用于为用户提供停车信息公共服务的访问界面，以便于用户进行停车信息公共服务的相关操作；访问控制设备，分别与停车信息公共服务设备和谱图比较设备连接，用于在接收到人脸识别成功信号时，允许用户进入停车信息公共服务的访问界面，还用于在接收到人脸识别失败信号，禁止用户进入停车信息公共服务的访问界面；高清摄像头，设置在停车信息公共服务设备上，用于对用户进行拍照以获得高清脸部图像；对比度增强设备，与高清摄像头连接，用于接收高清脸部图像，并对高清脸部图像进行对比度增强处理以获得增强脸部图像；灰度化处理设备，与对比度增强设备连接，用于接收增强脸部图像，并对增强脸部图像进行灰度化处理以获得灰度化图像；光线调整设备，与灰度化处理设备连接，用于接收灰度化图像，基于灰度化图像中各个像素的灰度值确定灰度化图像的平均亮度，并将灰度化图像的平均亮度与预设亮度进行比较，当灰度化图像的平均亮度大于等于预设亮度，对灰度化图像进行亮度降低调整以获得光线调整图像，当灰度化图像的平均亮度小于预设亮度，对灰度化图像进行亮度提升调整以获得光线调整图像；自适应递归滤波处理设备，与光线调整设备连接，用于接收光线调整图像，并对光线调整图像执行自适应递归滤波处理以获得滤波图像；复杂度检测设备，与自适应递归滤波处理设备连接，用于计算滤波图像的复杂度，基于滤波图像的复杂度选择像素矩阵的大小，滤波图像的复杂度越高，选择的像素矩阵越大；像素处理设备，分别与复杂度检测设备和自适应递归滤波处理设备连接，用于接收滤波图像，针对滤波图像的每一个像素作为对象像素执行以下处理：将对象像素作为复杂度检测设备确定的像素矩阵的中心像素在滤波图像中获取对象像素矩阵，对象像素矩阵的大小与复杂度检测设备确定的像素矩阵的大小相同，将对象像素矩阵内除了对象像素之外的每一个像素作为参考像素与对象像素进行比较，以获得二值化矩阵，二值化矩阵的大小与对象像素矩阵的大小相同，二值化矩阵由多个参考像素分别对应的多个二值化像素组成，参考像素大于等于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为1，参考像素小于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为0；矩阵转换设备，与像素处理设备连接，用于将每一个对象像素对应的二值化矩阵转换成目标十进制数，具体转换操作为：将每一个对象像素对应的二值化矩阵的所有二值化像素值按其在二值化矩阵中的位置以先左后右再先上后下的顺序组成一个二进制数作为目标二进制数，再将目标二进制数转化成十进制数以作为目标十进制数；谱图获取设备，分别与自适应递归滤波处理设备和矩阵转换设备连接，用于将滤波图像中每一个对象像素的像素值替换成该对象像素对应的目标十进制数以获得局部二值模式特征谱图；谱图比较设备，分别与谱图获取设备和IP解包设备连接，用于将谱图获取设备获得的局部二值模式特征谱图分别与各个基准局部二值模式特征谱图进行匹配，匹配成功则输出人脸识别成功信号以及与匹配到的基准局部二值模式特征谱图对应的授权用户名称，匹配失败则输出人脸识别失败信号；IP解包设备，用于与远程的数据服务器网络连接，通过网络接收来自数据服务器处的IP数据包，并对IP数据包解包以获得6LowPAN数据包；其中，IP数据包是对6LowPAN数据包进行打IP包后而获得的数据包，6LowPAN数据包中的负载包括数据服务器处的各个基准局部二值模式特征谱图，6LowPAN数据包中的头部是压缩数据，解压后的6LowPAN数据包中的头部用于对6LowPAN数据包中的负载进行解析；其中，每一个基准局部二值模式特征谱图为对相应授权用户基准面部图像预先进行局部二值模式特征谱图提取而获得的图像；边缘传感设备，与IP解包设备连接，用于接收IP解包设备输出的6LowPAN数据包，获得呈现为压缩数据的6LowPAN数据包的头部，对6LowPAN数据包的头部解压以获得解压后的6LowPAN数据包中的头部；6LowPAN解包设备，与边缘传感设备连接，用于接收6LowPAN数据包以获取6LowPAN数据包中的负载，并基于解压后的6LowPAN数据包中的头部对6LowPAN数据包中的负载进行解析，以获得各个基准局部二值模式特征谱图；其中，矩阵转换设备、谱图获取设备和谱图比较设备被集成在不同的集成电路板上。