[发明专利]一种基于图像识别的开放式停车位车辆判别方法与装置

权利要求书

1.一种基于图像识别的开放式停车位车辆判别方法，其特征在于，包括：

S1、获取待检测图片，在开放式停车场中，通过基于路侧安装的停车场车位管理设备中的摄像头捕捉车辆，获取待检测图片；

S2、对所述待检测图片利用车牌检测算法进行车牌检测，判断图片中是否存在车牌，在存在车牌时输出该图片存在车牌信息，在不存在车牌时将该图片输入步骤S3进行处理；

S3、对图片进行有车无车分类判断，如果有车，输出该图片有车，如果无车，输出该图片无车；

所述“对所述待检测图片利用车牌检测算法进行车牌检测，判断图片中是否存在车牌”进一步包括：

S2.1、利用车牌检测算法获得图像中的车牌区域；

S2.2、车牌分类，将检测到的车牌区域割下来，采用卷积网络模型进行二分类，区分该车牌区域是否为车牌；

所述车牌检测算法为Faster-RCNN算法，具体流程如下：

1)、将整张图片输入卷积神经网络CNN，得到卷积特征feature map；

2)、将所述卷积特征输入到RPN(Region Proposal Network)，得到候选框的特征信息；

3)、对候选框中提取出的特征信息，使用分类器判别是否属于一个特定类；

4)、对于属于某一特征的候选框，用回归器进一步调整其位置；

所述卷积网络模型为在卷积神经网络中通过残差单元得到的Resnet模型；

所述步骤S3采用通用的mobilenet网络将图像分为有车样本和无车样本，其中有车样本包括：露出车身车轮、无车轮只露出底盘、只有车轮；无车样本包括：场景中没有车、场景中有经过车辆、图片曝光。

2.一种基于图像识别的开放式停车位车辆判别装置，其特征在于，包括：

待检测图片获取模块，在开放式停车场中，通过基于路侧安装的停车场车位管理设备中的摄像头捕捉车辆，获取待检测图片；

车牌检测模块，对所述待检测图片利用车牌检测算法进行车牌检测，判断图片中是否存在车牌，在存在车牌时输出该图片存在车牌信息，在不存在车牌时将该图片输入有车无车分类模块进行处理；

有车无车分类模块，对图片进行有车无车分类判断，如果有车，输出该图片有车，如果无车，输出该图片无车；

所述车牌检测模块进一步包括：

车牌区域获取子模块，利用车牌检测算法获得图像中的车牌区域；

车牌分类子模块，将检测到的车牌区域割下来，采用卷积网络模型进行二分类，区分该车牌区域是否为车牌；

所述车牌检测算法为Faster-RCNN算法，具体流程如下：

1)将整张图片输入卷积神经网络CNN，得到卷积特征feature map；

2)将所述卷积特征输入到RPN(Region Proposal Network)，得到候选框的特征信息；

3)对候选框中提取出的特征信息，使用分类器判别是否属于一个特定类；

4)对于属于某一特征的候选框，用回归器进一步调整其位置；

所述卷积网络模型为在卷积神经网络中通过残差单元得到的Resnet模型；

所述有车无车分类模块采用通用的mobilenet网络将图像分为有车样本和无车样本，其中，有车样本包括：露出车身车轮、无车轮只露出底盘、只有车轮；无车样本包括：场景中没有车、场景中有经过车辆、图片曝光。