[发明专利]一种车辆停放状态检测方法及系统在审
申请号: | 202110017332.0 | 申请日: | 2021-01-07 |
公开(公告)号: | CN112733703A | 公开(公告)日: | 2021-04-30 |
发明(设计)人: | 唐健;石伟;潘国峰;陶昆 | 申请(专利权)人: | 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/62;G06T7/12 |
代理公司: | 深圳腾文知识产权代理有限公司 44680 | 代理人: | 王娟 |
地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 车辆 停放 状态 检测 方法 系统 | ||
1.一种车辆停放状态的检测方法,其特征在于,包括:
获取待检测的目标停车图,所述目标停车图为目标车辆在目标停车位停放时的车辆图,所述目标停车图包含目标车辆标注区域和目标车位标注区域;
将所述目标停车图输入训练好的目标图像分割模型中,通过所述目标图像分割模型根据所述目标车辆标注区域和所述目标车位标注区域获取所述目标停车图的目标分割图,所述目标分割图包括所述目标停车位的车位轮廓图和所述目标车辆的车辆轮廓图;
根据所述车位轮廓图和所述车辆轮廓图检测所述目标车辆在所述目标停车位上的停放状态。
2.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,在所述获取待检测的目标停车图之前,所述检测方法还包括:
获取样本数据集,所述样本数据集包含若干训练样本图,各所述若干训练样本图均包含车辆标注区域和车位标注区域;
利用所述样本数据集通过图像分割算法对预先建立的图像分割模型进行训练,生成训练后的目标图像分割模型。
3.根据权利要求2所述的检测方法,其特征在于,在所述获取样本数据集之后,所述检测方法还包括:
对所述样本数据集进行数据增强处理。
4.根据权利要求2所述的检测方法,其特征在于,所述利用所述样本数据集通过图像分割算法对预先建立的图像分割模型进行训练,生成训练后的目标图像分割模型包括:
将所述样本数据集输入到预先建立的图像分割模型中进行处理,根据所述车辆标注区域和所述车位标注区域获取分割结果;
根据各所述若干训练样本图对应的分割结果确定损失函数;
根据所述损失函数对所述图像分割模型进行迭代训练,直至满足预设训练终止条件,生成目标图像分割模型。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的检测方法,其特征在于,所述根据所述车位轮廓图和所述车辆轮廓图检测所述目标车辆在所述目标停车位上的停放状态包括:
获取所述车位轮廓图的车位右边线,所述车位右边线为直线;
获取所述车辆轮廓图的车辆右边线,所述车辆右边线为直线;
计算所述车位右边线和所述车辆右边线的直线距离;
根据所述直线距离检测所述目标车辆在所述目标停车位上的停放状态。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的检测方法,其特征在于,所述根据所述车位轮廓图和所述车辆轮廓图检测所述目标车辆在所述目标停车位上的停放状态包括:
获取所述车位轮廓图的车位像素;
获取所述车辆轮廓图的车辆像素;
计算所述车位像素和所述车辆像素的重合像素;
根据所述重合像素检测所述目标车辆在所述目标停车位上的停放状态。
7.根据权利要求5所述的检测方法,其特征在于,所述根据所述直线距离检测所述目标车辆在所述目标停车位上的停放状态包括:
判断所述直线距离是否大于第一预设值,若是,则确定所述目标车辆在所述目标停车位上的停放状态为斜停,若否,确定所述目标车辆的停放状态在所述目标停车位上为压线。
8.根据权利要求6所述的检测方法,其特征在于,所述根根据所述像素重合度检测所述目标车辆在所述目标停车位上的停放状态包括:
判断所述重合像素是否小于第二预设值,若是,则确定所述目标车辆在所述目标停车位上的停放状态为斜停,若否,确定所述目标车辆在所述目标停车位上的停放状态为压线。
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