[发明专利]一种基于计算机视觉的反向寻车方法

权利要求书

1.一种基于计算机视觉的反向寻车方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：

步骤一、入口处的车牌检测设备检测进入到地下停车场的车辆上的车牌信息；

步骤二、启动入口处的前、左、右每个方向上最邻近的摄像头，分别对启动的摄像头所抓拍的图像运行车牌识别算法，将包含步骤一中检测到的车牌信息的图像所对应的摄像头编号以及步骤一中检测到的车牌信息一起记录到内存中；

步骤三、继续启动步骤二中记录到内存的摄像头的前、后、左、右每个方向上最邻近的摄像头，若步骤一中所检测到的车牌信息在连续的T时间内均未出现在各个摄像头所抓拍的图像内，则该车牌信息所对应的车辆已完成停车，将最后一个抓拍到该车牌信息的摄像头编号以及该车牌信息一起上传至云端数据库；将最后一个抓拍到该车牌信息的摄像头的覆盖范围作为该车牌信息所对应车辆的停车位置；

否则，继续启动抓拍到该车牌信息的摄像头的前、后、左、右每个方向上最邻近的摄像头，继续对该车牌信息所对应车辆的跟踪；

步骤四、重复步骤一至步骤三的过程，记录进入到地下停车场的每个车辆的停车位置；

步骤五、根据地下停车场平面图绘制地下停车场地图；

步骤六、对地下停车场区域进行子区域的划分，将每个子区域的中心点设置为关键节点，每个电梯的位置也设置为关键节点，每个道路交叉处设置为次关键节点；

再将关键节点和次关键节点依次标上序号，并得到每个关键节点和次关键节点在地下停车场地图中的像素坐标；

步骤七、建立无向网络图

按照关键节点和次关键节点在地下停车场地图中的像素坐标，将全部关键节点和次关键节点分别作为结点，并在每两个相邻结点之间进行加边操作；

步骤八、通过用户端小程序输入待寻找车辆的车牌信息和用户当前所在的结点位置，小程序根据云端数据库中所记录的该待寻找车辆的停车位置，再根据步骤七中建立的无向网络图输出从用户当前位置到待寻找车辆所在停车位置的最优路径；

将输出的最优路径在地下停车场地图中显示出来，用户通过小程序查看地下停车场地图中的最优路径后，根据最优路径寻找停车位置；

步骤九、出口处的车牌检测设备检测从地下停车场驶出的车辆上的车牌信息，并从云端数据库所记录的信息中删除该车牌信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的反向寻车方法，其特征在于，所述车牌识别算法为基于百度paddlehub开源字符识别方法。

3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的反向寻车方法，其特征在于，所述地下停车场的各干线以及道路交叉口处均布置有摄像头。

4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的反向寻车方法，其特征在于，所述对地下停车场区域进行子区域的划分，其具体为：将地下停车场中的每个摄像头所覆盖的区域划分为一个子区域。

5.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的反向寻车方法，其特征在于，所述对地下停车场区域进行子区域的划分，其具体为：将每N个停车位划分为一个子区域。

6.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的反向寻车方法，其特征在于，所述车牌信息为车辆的车牌号码。

7.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的反向寻车方法，其特征在于，所述根据步骤七中建立的无向网络图输出用户当前位置到待寻找车辆所在停车位置的最优路径，是通过Dijkstra算法来实现的。

8.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的反向寻车方法，其特征在于，所述T的取值为50s。