一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统的制作方法

1.本发明涉及城市道路管理技术领域，具体为一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统。


背景技术：

2.视频控制系统是由摄像、传输、控制、显示、记录登记5大部分组成。摄像机通过同轴视频电缆、网线、光纤将视频图像传输到控制主机，控制主机再将视频信号分配到各监视器及录像设备，同时可将需要传输的语音信号同步录入到录像机内。通过控制主机，操作人员可发出指令，对云台的上、下、左、右的动作进行控制及对镜头进行调焦变倍的操作，并可通过控制主机实现在多路摄像机及云台之间的切换。利用特殊的录像处理模式，可对图像进行录入、回放、处理等操作，使录像效果达到最佳。
3.现有的针对城市停车运营的视频控制系统，误识别率较高，缺少车辆分析算法，无法全方位监控识别车辆进出车位的情况，并且处理数据较慢，不能及时处理。因此需要一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，以解决上述背景技术中提到现有的针对城市停车运营的视频控制系统，误识别率较高，缺少车辆分析算法，无法全方位监控识别车辆进出车位的情况，并且处理数据较慢，不能及时处理的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，包括前端高位摄像机、信息采集系统、信息传输系统、信息处理平台、信息发布系统、显示系统和停车运营管理云平台，所述的前端高位摄像机与信息采集系统相连接，所述的信息采集系统与信息传输系统相连接，所述的信息传输系统与信息处理平台相连接，所述的信息处理平台与信息发布系统相连接，并且所述的信息处理平台与停车运营管理云平台相连接，所述的信息发布系统与显示系统相连接。
6.优选的，所述的前端高位摄像机可同时抓拍三组停车位信息，将采集的停车位信息形成视频信号反馈到信息采集系统中，所述的信息采集系统将信号反馈给信息传输系统，所述的信息传输系统包括前端网络设备，所述的前端网络设备通过信息处理平台，所述的信息处理平台中包括嵌入式边缘计算主机，所述的嵌入式边缘计算主机内置有嵌入式控制系统，所述的嵌入式控制系统通过算法模块能够根据前端高位摄像机自动抓拍车位信息，识别车辆出入位状态，车辆停车记录能提供车辆的入位全景图、入位特写图、入位车牌号码、出位全景图、出位特写图、出位车牌号码、停车出入位时间、车辆颜色，提供车辆停泊期间的连续在场证据图的能力，所述的嵌入式控制系统与控制电路相连接，所述的控制电路包括收发器电路和处理电路，所述的控制电路与电源输入口连接，所述的电源输入口实时给予控制电路提供稳定电源，所述的嵌入式控制系统处理完的信息通过internet或者
vpn传输到网络交换设备，所述的网络交换设备将信息传输进入应用服务器和数据库服务器，所述的应用服务器将数据处理结果反馈给用户和显示系统。
7.优选的，所述的前端高位摄像机所采集的全景图和特写图为高清图像，分辨率不小于1920*1080。
8.优选的，所述的嵌入式边缘计算主机通过卷积神经网络运算取出图像的像素点级边缘，生成一个预测框，通过深度泛化学习，对预测框里的内容进行预测分类。得到图像中的对象及对象位置信息，根据对位置信息跟踪，计算得出所需的车辆及车牌等数据。
9.优选的，所述的嵌入式控制系统的算法模块还拥有异常停车自动识别功能：跨位停车、斜位停车、反向停车等状态识别，并能够提供近景和远景图片、停车场信息、停车位编号、车牌号码、车身颜色等信息。
10.优选的，所述的嵌入式边缘计算主机具备抓拍图片防篡改功能，支持远程调控、远程升级、运维管理。
11.优选的，所述的嵌入式边缘计算主机的应用编程接口：支持软件集成的开放式api，支持标准协议(onvif、psia、cgi)、支持gb/t28181协议。
12.优选的，所述的信息处理平台将信息储存到停车运营管理云平台内，停车运营管理云平台拥有深度泛化学习功能。
13.与现有技术相比，本发明的有益效果是：该一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，采用了嵌入式边缘计算主机，嵌入式边缘计算主机的严密的边缘计算和深度神经网络运算，达到误识别率小于0.001％；同时通过嵌入式控制系统的算法模块，研究低分辨率和多姿态识别、自然场景分割与理解、视觉注意机制显著性特征等，从而能够根据前端高位摄像机自动抓拍车位信息，识别车辆出入位状态，车辆停车记录能提供车辆的入位全景图、入位特写图、入位车牌号码、出位全景图、出位特写图、出位车牌号码、停车出入位时间、车辆颜色，提供车辆停泊期间的连续在场证据图的能力，并及时自我处理及时反馈信息于客户，提高停车信息处理效率。
附图说明
14.图1为本发明系统整体架构图；
15.图2为本发明系统处理流程结构图；
16.图3为本发明系统信息处理简化流程图。
具体实施方式
17.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
18.请参阅图1
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3，本发明提供一种实施例：一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，包括前端高位摄像机、信息采集系统、信息传输系统、信息处理平台、信息发布系统、显示系统和停车运营管理云平台，前端高位摄像机与信息采集系统相连接，信息采集系统与信息传输系统相连接，信息传输系统与信息处理平台相连接，信息处理平台拥有边缘计算
和卷积神经网络计算，信息处理平台与信息发布系统相连接，并且信息处理平台与停车运营管理云平台相连接，信息发布系统与显示系统相连接。
19.进一步，所述的前端高位摄像机可同时抓拍三组停车位信息，将采集的停车位信息形成视频信号反馈到信息采集系统中，信息采集系统将信号反馈给信息传输系统，信息传输系统包括前端网络设备，前端网络设备通过信息处理平台，信息处理平台中包括嵌入式边缘计算主机，嵌入式边缘计算主机内置有嵌入式控制系统，嵌入式控制系统通过算法模块能够根据前端高位摄像机自动抓拍车位信息，算法模块支持全自动抓拍、自动搜索并抓拍停车车辆、自动识别车牌信息，识别车辆出入位状态，车辆停车记录能提供车辆的入位全景图、入位特写图、入位车牌号码、出位全景图、出位特写图、出位车牌号码、停车出入位时间、车辆颜色，提供车辆停泊期间的连续在场证据图的能力，嵌入式控制系统与控制电路相连接，控制电路包括收发器电路和处理电路，控制电路与电源输入口连接，电源输入口实时给予控制电路提供稳定电源，嵌入式控制系统处理完的信息通过internet或者vpn传输到网络交换设备，网络交换设备将信息传输进入应用服务器和数据库服务器，应用服务器将数据处理结果反馈给用户和显示系统，并且显示系统包括一级诱导显示、二级诱导显示和三级诱导显示。
20.进一步，所述的前端高位摄像机所采集的全景图和特写图为高清图像，分辨率不小于1920*1080。
21.进一步，所述的嵌入式边缘计算主机通过卷积神经网络运算取出图像的像素点级边缘，生成一个预测框，通过深度泛化学习，对预测框里的内容进行预测分类。得到图像中的对象及对象位置信息，根据对位置信息跟踪，计算得出所需的车辆及车牌等数据。
22.进一步，所述的嵌入式控制系统的算法模块还拥有异常停车自动识别功能：跨位停车、斜位停车、反向停车等状态识别，并能够提供近景和远景图片、停车场信息、停车位编号、车牌号码、车身颜色等信息。
23.进一步，所述的嵌入式边缘计算主机具备抓拍图片防篡改功能，支持远程调控、远程升级、运维管理。
24.进一步，所述的嵌入式边缘计算主机的应用编程接口：支持软件集成的开放式api，支持标准协议(onvif、psia、cgi)、支持gb/t28181协议。
25.进一步，所述的信息处理平台将信息储存到停车运营管理云平台内，停车运营管理云平台拥有深度泛化学习功能。
26.本发明上述实施例所述的多功能人工智能实训试验系统，采用了嵌入式边缘计算主机，嵌入式边缘计算主机的严密的边缘计算和深度神经网络运算，深度神经网络运算包括卷积神经网络运算，通过卷积神经网络运算取出图像的像素点级边缘，生成一个预测框，通过深度泛化学习，对预测框里的内容进行预测分类。得到图像中的对象及对象位置信息，根据对位置信息跟踪，计算得出所需的车辆及车牌等数据。达到误识别率小于0.001％；同时通过嵌入式控制系统的算法模块，研究低分辨率和多姿态识别、自然场景分割与理解、视觉注意机制显著性特征等，从而能够根据前端高位摄像机自动抓拍车位信息，识别车辆出入位状态，车辆停车记录能提供车辆的入位全景图、入位特写图、入位车牌号码、出位全景图、出位特写图、出位车牌号码、停车出入位时间、车辆颜色，提供车辆停泊期间的连续在场证据图的能力，并及时自我处理及时反馈信息于客户，提高停车信息处理效率。
27.尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。