[发明专利]一种基于深度学习的智能停车管理方法及系统有效
| 申请号： | 201910089082.4 | 申请日： | 2019-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN109784306B | 公开（公告）日： | 2020-03-10 |
| 发明（设计）人： | 储珺;李绍明;秦珮瑄;吴沛沛;林文杰 | 申请（专利权）人： | 南昌航空大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G07B15/02;G08G1/14 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 杜阳阳 |
| 地址： | 330000 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的智能停车管理方法及系统。针对智能停车场管理的需求，基于Darknet框架设计卷积神经网络模型对车辆进行定位，通过对预测的车辆位置和车位进行重叠程度计算，实现对车位上的停车状态的实时监测，并根据车位状态进行停车费用统计。本发明通过将深度学习方法应用于停车资源管理中，实现了停车状态及停车费用的智能、自动化监测，不仅缓解了城市交通拥挤，有效规范了停车资源的使用，同时也使得对停车资源的管理更加便捷和智能化，解放了人力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 智能 停车 管理 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的智能停车管理方法，其特征在于，所述方法包括：获取停车场摄像头采集的视频帧；加载训练好的卷积神经网络模型；将所述视频帧输入所述训练好的卷积神经网络模型，输出车辆位置预测框信息；所述车辆位置预测框信息包括车辆位置预测框的中心坐标以及宽、高；获取车位框信息；所述车位框信息包括车位框的左上角坐标和右下角坐标；根据所述车辆位置预测框信息和所述车位框位置信息确定当前车位状态；根据所述当前车位状态确定停车费用。
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