[发明专利]一种车位状态识别方法、设备及系统

权利要求书

1.一种车位状态识别方法，其特征在于，包括：

获取图像获取装置按时间先后顺序连续对监控区域拍摄的第一图像、第二图像和第三图像；

当检测到在所述第一图像和第二图像中有相同车辆停在相同车位，并且在所述第三图像中未获取到有车辆停在所述车位时，将所述第一图像、第二图像和第三图像进行叠加，得到第四图像；

将所述第四图像输入经过训练的卷积神经网络模型，判断所述第一图像和第二图像中停在所述车位中的车辆在获取所述第三图像的时刻是否已经离开所述车位，若是则确定车位状态为空闲，否则确定车位状态为占用。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第四图像输入经过训练的卷积神经网络模型，判断所述第一图像和第二图像中停在所述车位中的车辆在获取所述第三图像的时刻是否已经离开所述车位，具体包括：

基于经过训练的卷积神经网络提取所述第四图像中的两个相同车辆的特征和车辆所停的车位的特征；

根据所述第四图像中的两个相同车辆的特征和车辆所停的车位的特征预测在第一图像和第二图像中车辆所停车位在第三图像中的占用状态，得到预测值；

根据所述预测值判断所述第一图像和第二图像中停在所述车位中的车辆在获取所述第三图像的时刻是否已经离开所述车位，若是则确定车位状态为空闲，否则确定车位状态为占用。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测值判断所述第一图像和第二图像中停在所述车位中的车辆在获取所述第三图像的时刻是否已经离开所述车位，具体包括：

当所述预测值超过预设范围的上限时，判断所述第一图像和第二图像中停在所述车位中的车辆在获取所述第三图像的时刻已经离开所述车位，确定车位状态为空闲；

当所述预测值低于所述预设范围的下限时，判断所述第一图像和第二图像中停在所述车位中的车辆在获取所述第三图像的时刻未离开所述车位，确定车位状态为占用。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像获取装置设置在所述监控区域的对面。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一图像、第二图像和第三图像进行叠加，得到第四图像，具体包括：

将所述第一图像、第二图像和第三图像的3通道RGB数据进行叠加，得到第四图像的9通道RGB-RGB-RGB数据，以便通过所述第四图像的9通道RGB-RGB-RGB数据判断所述第一图像和第二图像中停在所述车位中的车辆在获取所述第三图像的时刻是否已经离开所述车位。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型的训练方法为：

将两张相同车辆占用相同车位的图像和一张所述车位未被占用的图像进行叠加作为正样本，将两张相同车辆占用相同车位的图像和任意一张除所述车位未被占用的情况之外的图像进行叠加作为负样本，基于所述正样本和负样本训练所述卷积神经网络模型。

7.一种车位状态识别设备，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取图像获取装置按时间先后顺序连续对监控区域拍摄的第一图像、第二图像和第三图像；

叠加模块，用于当检测到在所述第一图像和第二图像中有相同车辆停在相同车位，并且并且在所述第三图像中未获取到有车辆停在所述车位时，将所述第一图像、第二图像和第三图像进行叠加，得到第四图像；

判断模块，用于将所述第四图像输入经过训练的卷积神经网络模型，判断所述第一图像和第二图像中停在所述车位中的车辆在获取所述第三图像的时刻是否已经离开所述车位，若是则确定车位状态为空闲，否则确定车位状态为占用。