[发明专利]一种单位车辆智能管理方法及系统

权利要求书

1.一种单位车辆智能管理方法，其特征在于，所述方法包括：

将车辆信息输入到车辆管理模块中，利用车辆管理模块实现车辆的筛选和查看；

利用结合车辆管理模块的车牌识别模块对外来车辆车牌进行识别，若识别结果为单位车辆，则启用车辆调度管理模块对单位车辆进行调度，若识别结果为非单位车辆，则安排司勤工作人员对其进行调度；

利用车辆调度管理模块对单位车辆进行车辆调度，将单位车辆实时引导到指定车位；

利用车辆管理模块发起车辆维修流程，以及统计单位车辆维修费用；

利用车辆管理模块发起车辆租赁流程，以及统计单位车辆租赁费用。

2.如权利要求1所述的一种单位车辆智能管理方法，其特征在于，所述利用车辆管理模块实现车辆的筛选和查看，包括：

1)车辆管理负责人打开车辆管理模块界面，并录入车辆信息；

2)车辆管理模块检查车辆录入信息的完整性以及正确性，若检查无误则进行下一步，否则提示错误信息，并返回车辆管理模块初始界面；

3)车辆管理负责人对车辆基本信息，司勤人员信息，维修信息以及租赁信息进行管理操作，所述管理操作包括对上述信息的查看、修改、删除操作；

4)保存车辆管理负责人的录入信息以及管理操作，更新车辆管理模块所对应的数据库。

3.如权利要求2所述的一种单位车辆智能管理方法，其特征在于，所述利用车牌识别模块对车辆进入图像进行预处理，包括：

1)车牌识别模块获取车辆进入图像，并对其进行图像增强处理，，所采用的图像增强策略为自适应伽马图像增强策略，所述自适应伽马图像增强策略流程为：

将RGB形式的车辆进入图像转换为HSV图像，仅对HSV图像的亮度分量V进行增强处理；

利用多尺度高斯核函数得到图像背景的光照分量，其公式为：

H(x,y)＝I(x，y)G(x,y)

其中：

I(x,y)为HSV图像；

H(x,y)为图像背景的光照分量；

G(x,y)为高斯核函数；

λ为归一化常数；

c为尺度因子，将其设置为0.2；

利用自适应伽马增强公式对图像前景进行光照增强处理，所述自适应伽马增强公式为：

其中：

Q(x,y)为增强后的车辆进入图像；

γ为自适应伽马系数，降低光照过强区域的亮度值，提高光照过暗区域图像的亮度值；

m为HSV图像光照分量V的均值；

将增强后的车辆进入图像转换为RGB图像；

2)利用下式将增强后的图像转换为灰度图：

Gray＝max(R,G,B)

其中：

R,G,B为增强后图像各像素的RGB值；

Gray为将增强后图像各像素的RGB值转换为的像素灰度值；

3)利用灰度拉伸方法对灰度图进行灰度拉伸处理：

其中：

f(x,y)为灰度图；

A为灰度图的最小灰度级；

B为灰度图的最大灰度级；

h(x,y)为灰度拉伸后的图像。