[发明专利]停车规范检测模型的构建方法、停车规范检测方法、系统、终端及介质

说明书

本发明提出停车规范检测模型的构建方法、停车规范检测方法、系统、终端及介质，是一种基于深度学习的停车规范检测方案，从计算机视觉的角度，直接通过深度神经网络检测拍摄到的公共停车区域照片，识别照片中是否出现车辆乱停，歪停，停放不整齐或车辆倒地等现象，如若检测到上述情况中的任一种或多种时，再通知相应责任人员进行修正，无需通过人工的方式对停车区域进行巡查，从而实现公共停车区域的自动维护，节省人工巡查的人力物力，改善市容。

技术领域

本发明涉及车辆管理及机器视觉技术领域，尤其涉及停车规范检测模型的构建方法、停车规范检测方法、系统、终端及介质。

背景技术

目前，非机动车的公共停车区域经常存在乱停、歪停、停放不整齐或车辆倒地的现象，这些现象不仅影响市容，也妨碍他人有序停车，针对这一问题，目前主要的解决办法都是通过人工的方式对停车区域进行巡查，在发现上述现象时进行人工的调整，但这种方式不仅费时费力，而且消耗极大的人力成本。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明提出停车规范检测模型的构建、预测方法、系统、终端及介质，用于解决现有技术对停放不规范车辆进行人工调整，进而导致费时费力且消耗极大的人力成本等问题。

为实现上述目的，本发明的第一方面提供了一种停车规范检测模型的构建方法，包括：采集停车区域的图像；对图像中的车辆进行标注；将标注得到的样本分为训练集和测试集，将所述训练集输入深度学习网络中进行训练，并用所述测试集对训练后的深度学习网络进行测试；根据深度学习网络的测试结果确定停车规范检测模型，以供对待检测图像进行停车规范检测。

于本发明的第一方面的一些实施例中，所述方法还包括采用斜框标注的方式对图像中的车辆进行标注。

于本发明的第一方面的一些实施例中，对车辆进行标注的标注信息包括：车辆中心点在图像中的坐标信息、车辆的尺寸信息、车辆停放的角度信息、车辆类别信息、以及车辆停姿信息中的一种或多种；其中，所述车辆停姿信息包括车辆立起或车辆倒地的姿态信息。

为实现上述目的，本发明的第二方面提供一种停车规范检测方法，包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入停车规范检测模型；获取所述停车规范检测模型输出的车辆停放信息；根据所述车辆停放信息判断所述待检测图像中的车辆是否出现不规范停车，并在检测到不规范停车时向外发出提示信息。

于本发明的第二方面的一些实施例中，所述车辆停放信息包括所述待检测图像中车辆的停放位置坐标信息、停放角度信息、以及是否倒地信息中的一种或多种。

于本发明的第二方面的一些实施例中，所述不规范停车包括车辆停放超区域；其中，判断所述待检测图像中的车辆是否停放超区域的方式包括：为停车区域预设一个对应的停车区域坐标；根据所述停车规范检测模型输出的车辆的停放位置坐标信息，判断图像中是否有车辆的坐标超出所述停车区域坐标；若有，则确定该车辆停放超区域。

于本发明的第二方面的一些实施例中，所述不规范停车包括车辆歪停；其中，判断所述待检测图像中的车辆是否歪停的方式包括：获取所述停车规范检测模型输出的车辆的停放角度信息；根据所述车辆的停放角度信息，判断图像中是否有车辆的停放角度超出预设角度范围；若有，则确定该车辆歪停。

于本发明的第二方面的一些实施例中，所述不规范停车包括车辆倒地；其中，判断所述待检测图像中的车辆是否倒地的方式包括：获取所述停车规范检测模型输出的车辆的停姿信息；根据所述停姿信息判断车辆是否倒地。