一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统的制作方法

技术特征：
1.一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，其特征在于：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。2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，其特征在于：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。3.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，其特征在于：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。4.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，其特征在于：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。5.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，其特征在于：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。6.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，其特征在于：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。7.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，其特征在于：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。8.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的停车运营视频控制系统，其特征在于：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。

技术总结
本发明公开了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。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。视觉注意机制显著性特征等。视觉注意机制显著性特征等。


技术研发人员：孙环斌 孙坚 任国勇
受保护的技术使用者：江苏地北网络工程有限公司
技术研发日：2021.07.19
技术公布日：2021/10/23