[发明专利]一种车辆进入无接触式智能控制方法

说明书

本发明公开了一种车辆进入无接触式智能控制方法，包括如下过程：S1车辆触发系统启动，S2车牌和人面部图像采集，S3图像识别：车牌识别模块和口罩识别模块分别对所述车牌图像和人面识图像进行识别，得到车牌号码数据和是否佩戴口罩的判断结果；S4识别数据的处理：对于口罩识别模块识别结果是，启动健康码处理模块识别健康码，并判断健康码是否正常；S5入口闸机的控制：当健康码处理模块识别结果为是，控制模块向闸机发送开启指令控制入口闸机开启，并记录车牌号码和进入时间。其中车牌和口罩识别模块，采用YOLOV4。本发明实现了车牌与口罩佩戴的自动智能识别，特别是还结合健康码的自动识别判断，不仅提高了效率，还提高的安全性，适应疫情控制的需要。

技术领域

本发明属于智能停车控制领域，具体来说是一种车辆进入无接触式智能控制方法。

背景技术

伴随着国家经济快速发展和人民生活水平的提高，汽车作为方便快捷的交通工具越来越普及到市民的日常生活中，小区、商场等人流量大的区域中需要停放的车辆众多，因此地上停车场、地下车库成为必备的硬件设施。随着人工智能技术的发展，目前公共场车场、车库以及一些机关企事业单位车辆进出通过闸机和车牌识别系统进行控制管理，收费停车场均采用了车牌识别+自动计算 +自助缴费+自动放行的无接触式停车管理系统，极大地提高了停车管理效率并降低了管理运营成本。

现有的车库停车管理设备并不能自动识别进入人员是否符合佩戴口罩的要求，还不能做到无接触式的人员检测，只能依靠车库管理员进行检查并控制是否放行，这不仅十分费时费力，且由于并非为非接触式管理，因此存在不安全的问题。

由于车牌是采用了固定尺寸、颜色，相同的位数和字体，自动识别相对容易。传统车牌识别采用opencv进行车牌区域提取后，采用轮廓提取的方式提取字符，然后将提取的字符进行分割，将分割的字符采用SVM或者模板匹配的方式进行字符分类识别。但，这种识别方式还有一定缺陷，主要是在分割字符的时候比较容易分割到两个字符，并且受到外界环境的影响比较严重，识别效果不很理想，并且由于字符提取的方式依赖于阈值化的参数调节以及字符轮廓的参数设置，参数调节起来会比较麻烦。而相对于采用了统一标准的车牌识别，由于口罩的样式、规格、颜色没有统一标准，因此口罩自动识别难度比车牌识别更大，这也是目前智能停车管理系统不能通过简单软件升级实现口罩识别，所以还要人工检查口罩佩戴的原因。

另外，传统车牌识别采用opencv跨平台视觉库进行车牌区域提取后，采用轮廓提取的方式提取字符，然后将提取的字符进行分割，将分割的字符采用 SVM或者模板匹配的方式进行字符分类识别。这种识别方式存在一些缺陷，比较容易在分割字符的时候分割到两个字符，并且受到外界环境的影响比较严重，识别效果不理想，并且由于字符提取的方式依赖于阈值化的参数调节以及字符轮廓的参数设置，参数调节起来会比较麻烦。

基于现状，始得本发明。

发明内容

针对现有的智能停车管理系统无法适应无接触式管理的问题，本发明的目的在于提供一种车辆进入无接触式智能控制方法，通过口罩自动识别与车牌识别相结合，进行智能识别和管理，实现车辆的无接触式管理，以提高车辆进出检测效率。

为了解决上述问题，本发明提供一种车辆进入无接触式智能控制方法，包括如下过程：

S1触发系统启动：当车辆进入入口闸机预定位置，触发控制系统工作，链接系统硬件，并选择串口启动程序；

S2车牌和人面部图像采集：图像采集设备启动，识别车牌的摄像头和识别人面部的摄像头分别采集车牌图像和人面部图像；

S3图像识别：车牌识别模块和口罩识别模块分别对S2采集的所述车牌图像和人面识图像进行识别，得到车牌号码数据和是否佩戴口罩的判断结果；

S4识别数据的处理：对于口罩识别模块识别结果为否，控制模块控制反馈模块通过语音或文字提醒车内人员佩戴口罩；识别结果为是，启动健康码处理模块识别健康码，并判断健康码是否正常；