[发明专利]一种泊位状态识别方法及系统

说明书

本发明提供一种泊位状态识别方法及系统，该方法包括：获取图像采集装置对泊位先后采集的第一图像、第二图像和第三图像；将所述第一图像和第二图像进行叠加，得到第四图像；判断所述泊位上的车辆是否为同一辆车；响应于确认所述泊位上的车辆为同一辆车，并且所述第三图像中所述泊位上没有车辆时，将所述第一图像、第二图像和第三图像进行叠加，得到第五图像；判断所述泊位上的车辆在获取所述第三图像的时刻是否已经离开所述泊位，若是则确定泊位状态为空闲，否则确定泊位状态为占用。本发明能够避免活动物体对车位状态的识别产生干扰，提高泊位状态识别的准确性。

技术领域

本发明涉及图像识别领域，特别涉及一种泊位状态识别方法及系统。

背景技术

目前的车辆泊位自动管理通常依赖于竖立在车辆泊位附近的监控摄像头自动识别来实现，但由于在监控环境下，由于拍摄角度、环境、光照及干扰物等的因素，对泊位状态识别的准确率较低。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供一种泊位状态识别方法及系统。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

第一方面，本发明提供一种泊位状态识别方法，包括：

获取图像采集装置对泊位先后采集的第一图像、第二图像和第三图像；

响应于确认所述第一图像和第二图像中所述泊位上均有车辆，将所述第一图像和第二图像进行叠加，得到第四图像；

将所述第四图像输入经过预先训练的第一卷积神经网络模型，判断所述泊位上的车辆是否为同一辆车；

响应于确认所述泊位上的车辆为同一辆车，并且所述第三图像中所述泊位上没有车辆时，将所述第一图像、第二图像和第三图像进行叠加，得到第五图像；

将所述第五图像输入经过训练的第二卷积神经网络模型，判断所述泊位上的车辆在获取所述第三图像的时刻是否已经离开所述泊位，若是则确定泊位状态为空闲，否则确定泊位状态为占用。

第二方面，本发明还提供一种泊位状态识别系统，包括：

获取模块，用于获取图像采集装置对泊位先后采集的第一图像、第二图像和第三图像；

第一叠加模块，用于响应于确认所述第一图像和第二图像中所述泊位上均有车辆，将所述第一图像和第二图像进行叠加，得到第四图像；

第一判断模块，用于将所述第四图像输入经过预先训练的第一卷积神经网络模型，判断所述泊位上的车辆是否为同一辆车；

第二叠加模块，用于响应于确认所述泊位上的车辆为同一辆车，并且所述第三图像中所述泊位上没有车辆时，将所述第一图像、第二图像和第三图像进行叠加，得到第五图像；

第二判断模块，用于将所述第五图像输入经过训练的第二卷积神经网络模型，判断所述泊位上的车辆在获取所述第三图像的时刻是否已经离开所述泊位，若是则确定泊位状态为空闲，否则确定泊位状态为占用。

本发明首先基于训练得到的卷积神经网络模型对叠加后的图像中包含的两辆车是否为同一辆车进行准确的识别判断，进而，通过判断在拍摄前两张图像的时刻存在的同一辆车辆在连续拍摄最后一张图像的时刻是否仍然存在来识别车位状态的，能够避免活动物体对车位状态的识别产生干扰，提高泊位状态识别的准确性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种泊位状态识别方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种泊位状态识别系统的结构框图。

具体实施方式