一种基于多维度的路侧逆向停车的判断方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于多维度的路侧逆向停车的判断方法及系统，涉及智能路侧违停管理领域，包括：首先通过根据车辆的车头车尾特征信息确定所述车位对应的逆向停车车辆，然后基于逆向车辆的车辆特征部件的状态信息、驾驶员的位置变化信息、以及所述车辆的轨迹信息多个维度信息进行车辆是否停稳的判断和车辆停稳时长的获取，提升了车辆静止状态判定的可靠性和置信度，进而保证车辆在泊位区域上停留时间的准确获取，从而提升了车辆逆向违停判断的可靠性和置信度，同时由于本发明专利技术不光获取车辆目标的行驶情况，还采集了车主的行为信息以及车辆特征部件的状态信息作为车辆逆向停车的判断依据，从而进一步丰富了车辆逆向停车判定的证据链。据链。据链。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多维度的路侧逆向停车的判断方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能路侧停车管理领域，特别涉及一种基于多维度的路侧逆向停车的判断方法及系统。

技术介绍

[0002]路侧停车是利用地面上通行公路两侧的场地进行的停车方式。随着城市经济的飞速发展和人民生活水平的不断提高，城市机动车保有量快速增长，路侧停车成为城市管理中公共停车的重要方式。但是，虽然路侧停车有效扩充了城市公共停车位的数量，有效缓解了停车难的问题，但造成的交通拥堵甚至交通事故也越来越多。另外，由于某部分驾驶员的违章驾驶和违法停车，更是大大增加了其风险概率。事实上，由于违章停车造成的交通拥堵甚至交通事故越来越频繁。因此，路侧停车的违停管理成为了城市停车管理的重要一环，受到政府及民众的广泛关注。
[0003]目前路侧车辆逆向停车的判断，通常是根据泊位区域车辆图像获取的车辆行驶轨迹或者根据泊位区域图像识别泊位区域上是否有车辆驶入以及该车辆在泊位区域上停留的时间判断该区域是否存在逆向停车事件；而现有违停判定的起始时间是从泊位区域车辆停稳时开始计时，而现有车辆是否停稳只是单纯依据车辆位置进行判定的；然而由于路侧周围环境较为复杂，采集的车辆图像会受到周围行驶的车辆、行人、非机动车的遮挡干扰，此时采集的泊位区域图像中位于该泊位区域上的车辆目标图像所占的面积比例较小，同时泊位区域附近还一直存在其他运动目标的运动干扰和光影变化干扰，例如泊位区域附近经常有行人、电动车、其他车辆等运动目标不停在违停附近区域移动，泊位周围的树叶、树枝等绿植不停运动使得泊位区域光影不停变化，导致基于图像的车辆目标锁定跟踪和车辆轨迹获取的干扰因素较多，车辆目标锁定和车辆轨迹获取的准确度和可靠性难以保证，此时如果单纯依据车辆位置变化进行车辆是否停稳的判定，会导致车辆停稳判定的可靠性和置信度不足，进而导致车辆逆向违停时间的计算出现偏差，从而导致车辆逆向停车判断的可靠性和置信度不足。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于多维度的路侧逆向停车的判断方法及系统，可以解决现有车辆逆向停车判断的可靠性和置信度不足的问题。
[0005]为实现上述目的，一方面，本专利技术一种基于多维度的路侧逆向停车的判断方法，所述方法包括：
[0006]采集当前泊位监控区域图像；
[0007]通过预置卷积神经网络模型从所述泊位监控区域图像中获取车辆的车头车尾特征信息，并根据所述车辆的车头车尾特征信息，获取逆向车辆；
[0008]根据泊位监控区域图像获取所述逆向车辆的车辆特征部件的状态信息、所述车辆对应的驾驶员的位置变化信息、以及所述车辆的轨迹信息；
[0009]根据所述车辆特征部件的状态信息、和/或所述驾驶员的位置变化信息、和/或所述车辆的轨迹信息确定所述车辆在所述泊位区域上是否为静止状态；
[0010]若是，则获取所述车辆在所述泊位区域上处于静止状态的时间；
[0011]若所述车辆在所述泊位区域上处于静止状态的时间大于或等于预设逆向违停时长，则确认所述车辆存在逆向停车行为。
[0012]进一步地，所述方法还包括：
[0013]若在所述泊位区域未识别到所述车辆，则根据从当前视频帧开始的连续多个视频帧图像中所述车辆的位置变化信息，判断最后一帧视频图像中所述车辆在车位旁是否消失并且所述车辆消失的同时所述车位内的车辆是否从无到有；若是，则确认所述车辆位于泊位区域内并且所述车辆为逆向停车行为。
[0014]进一步地，所述采集当前泊位监控区域图像的步骤之前，所述方法还包括：
[0015]采集视频流中的任意一帧图像；
[0016]标注并保存图像中的泊位坐标信息，所述泊位坐标信息包括泊位边界的四个点的坐标。
[0017]进一步地，所述根据所述车辆特征部件的状态信息、和/或所述驾驶员的位置变化信息、和/或所述车辆的轨迹信息确定所述车辆在所述泊位区域上是否为静止状态的步骤之前，所述方法还包括：
[0018]检测泊位监控区域图像中所述车辆对应的边界框，所述边界框为预先训练配置的；
[0019]根据所述边界框的坐标信息和所述泊位坐标信息判断所述车辆对应的边界框的下边界中点是否在泊位区域内；
[0020]若其中点在泊位区域内，则确定有车辆驶入该泊位内。
[0021]进一步地，所述根据泊位监控区域图像获取所述车辆对应的驾驶员的位置变化信息的步骤包括：
[0022]从所述泊位监控区域图像中识别提取所述驾驶员目标区域图像，并根据驾驶员目标区域图像获取所述驾驶员的位置变化信息；
[0023]所述根据所述驾驶员的位置变化信息确定所述车辆是否为静止状态的步骤包括：
[0024]若根据所述驾驶员的位置变化信息识别到所述驾驶员从所述车辆内移动到所述车辆外时，则确定所述车辆为静止状态。
[0025]进一步地，所述根据所述驾驶员的位置变化信息和所述车辆的轨迹信息确定所述车辆是否为静止状态的步骤包括：
[0026]若根据所述驾驶员的位置变化信息识别到所述驾驶员从所述车辆内移动到所述车辆外，且根据所述车辆的轨迹信息确认所述车辆在所述泊位区域未发生位置变化，则确定所述车辆为静止状态。
[0027]进一步地，所述根据泊位监控区域图像获取所述车辆特征部件的状态信息的步骤包括：
[0028]当所述车辆特征部件为车门时，从所述泊位监控区域图像中识别提取所述车辆目标区域图像，并根据车辆目标区域图像检测所述车辆车门是否存在开启过程和/或开启状态；
[0029]所述根据所述车辆特征部件的状态信息确定所述车辆是否为静止状态的步骤包括：
[0030]若车门存在开启过程和/或开启状态，则确定所述车辆为静止状态。
[0031]进一步地，所述根据泊位监控区域图像获取所述车辆特征部件的状态信息的步骤包括：当所述车辆特征部件为反光镜时，从所述泊位监控区域图像中识别提取所述车辆目标区域图像，并根据车辆目标区域图像检测所述车辆反光镜是否处于闭合过程和/或闭合状态；
[0032]所述根据所述车辆特征部件的状态信息确定所述车辆是否为静止状态的步骤包括：
[0033]若所述车辆反光镜处于闭合过程和/或闭合状态，则确定所述车辆为静止状态。
[0034]进一步地，所述根据所述车辆特征部件的状态信息和所述车辆的轨迹信息确定所述车辆是否为静止状态的步骤包括：
[0035]当所述车辆特征部件为车门时，若根据所述车辆目标区域图像识别到所述车门存在开启过程和/或开启状态，并且根据所述车辆的轨迹信息确认所述车辆在所述泊位区域未发生位置变化，则确定所述车辆为静止状态；或者
[0036]当所述车辆特征部件为反光镜时，若根据所述车辆目标区域图像识别到所述反光镜处于闭合过程和/或闭合状态且根据所述车辆的轨迹信息确认所述车辆在所述泊位区域未发生位置变化，则确定所述车辆为静止状态。
[0037]进一步地，所述根据所述车辆特征部件的状态信息、和/或所述驾驶员的位置变化信息、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多维度的路侧逆向停车的判断方法，其特征在于，所述方法包括：采集当前泊位监控区域图像；通过预置卷积神经网络模型从所述泊位监控区域图像中获取车辆的车头车尾特征信息，并根据所述车辆的车头车尾特征信息，获取逆向车辆；根据泊位监控区域图像获取所述逆向车辆的车辆特征部件的状态信息、所述车辆对应的驾驶员的位置变化信息、以及所述车辆的轨迹信息；根据所述车辆特征部件的状态信息、和/或所述驾驶员的位置变化信息、和/或所述车辆的轨迹信息确定所述车辆在所述泊位区域上是否为静止状态；若是，则获取所述车辆在所述泊位区域上处于静止状态的时间；若所述车辆在所述泊位区域上处于静止状态的时间大于或等于预设逆向违停时长，则确认所述车辆存在逆向停车行为。2.根据权利要求1所述的一种基于多维度的路侧逆向停车的判断方法，其特征在于，所述方法还包括：若在所述泊位区域未识别到所述车辆，则根据从当前视频帧开始的连续多个视频帧图像中所述车辆的位置变化信息，判断最后一帧视频图像中所述车辆在车位旁是否消失并且所述车辆消失的同时所述车位内的车辆是否从无到有；若是，则确认所述车辆位于泊位区域内并且所述车辆为逆向停车行为。3.根据权利要求1或2所述的一种基于多维度的路侧逆向停车的判断方法，其特征在于，所述采集当前泊位监控区域图像的步骤之前，所述方法还包括：采集视频流中的任意一帧图像；标注并保存图像中的泊位坐标信息，所述泊位坐标信息包括泊位边界的四个点的坐标。4.根据权利要求3所述的一种基于多维度的路侧逆向停车的判断方法，其特征在于，所述根据所述车辆特征部件的状态信息、和/或所述驾驶员的位置变化信息、和/或所述车辆的轨迹信息确定所述车辆在所述泊位区域上是否为静止状态的步骤之前，所述方法还包括：检测泊位监控区域图像中所述车辆对应的边界框，所述边界框为预先训练配置的；根据所述边界框的坐标信息和所述泊位坐标信息判断所述车辆对应的边界框的下边界中点是否在泊位区域内；若其中点在泊位区域内，则确定有车辆驶入该泊位内。5.根据权利要求1所述的一种基于多维度的路侧逆向停车的判断方法，其特征在于，所述根据泊位监控区域图像获取所述车辆对应的驾驶员的位置变化信息的步骤包括：从所述泊位监控区域图像中识别提取所述驾驶员目标区域图像，并根据驾驶员目标区域图像获取所述驾驶员的位置变化信息；所述根据所述驾驶员的位置变化信息确定所述车辆是否为静止状态的步骤包括：若根据所述驾驶员的位置变化信息识别到所述驾驶员从所述车辆内移动到所述车辆外时，则确定所述车辆为静止状态。6.根据权利要求5所述的一种基于多维度的路侧逆向停车的判断方法，其特征在于，所述根据所述驾驶员的位置变化信息和所述车辆的轨迹信息确定所述车辆是否为静止状态
的步骤包括：若根据所述驾驶员的位置变化信息识别到所述驾驶员从所述车辆内移动到所述车辆外，且根据所述车辆的轨迹信息确认所述车辆在所述泊位区域未发生位置变化，则确定所述车辆为静止状态。7.根据权利要求1所述的一种基于多维度的路侧逆向停车的判断方法，其特征在于，所述根据泊位监控区域图像获取所述车辆特征部件的状态信息的步骤包括：当所述车辆特征部件为车门时，从所述泊位监控区域图像中识别提取所述车辆目标区域图像，并根据车辆目标区域图像检测所述车辆车门是否存在开启过程和/或开启状态；所述根据所述车辆特征部件的状态信息确定所述车辆是否为静止状态的步骤包括：若车门存在开启过程和/或开启状态，则确定所述车辆为静止状态。8.根据权利要求1所述的一种基于多维度的路侧逆向停车的判断方法，其特征在于，所述根据泊位监控区域图像获取所述车辆特征部件的状态信息的步骤包括：当所述车辆特征部件为反光镜时，从所述泊位监控区域图像中识别提取所述车辆目标区域图像，并根据车辆目标区域图像检测所述车辆反光镜是否处于闭合过程和/或闭合状态；所述根据所述车辆特征部件的状态信息确定所述车辆是否为静止状态的步骤包括：若所述车辆反光镜处于闭合过程和/或闭合状态，则确定所述车辆为静止状态。9.根据权利要求7或8所述的一种基于多维度的路侧逆向停车的判断方法，其特征在于，所述根据所述车辆特征部件的状态信息和所述车辆的轨迹信息确定所述车辆是否为静止状态的步骤包括：当所述车辆特征部件为车门时，若根据所述车辆目标区域图像识别到所述车门存在开启过程和/或开启状态，并且根据所述车辆的轨迹信息确认所述车辆在所述泊位区域未发生位置变化，则确定所述车辆为静止状态；或者当所述车辆特征部件为反光镜时，若根据所述车辆目标区域图像识别到所述反光镜处于闭合过程和/或闭合状态且根据所述车辆的轨迹信息确认所述车辆在所述泊位区域未发生位置变化，则确定所述车辆为静止状态。10.根据权利要求1所述的一种基于多维度的路侧逆向停车的判断方法，其特征在于，所述根据所述车辆特征部件的状态信息、和/或所述驾...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，刘艳洋，
申请(专利权)人：超级视线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：