获取车牌信息的方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及智能交通领域，具体涉及一种获取车牌信息的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.随着城市道路交通的不断发展以及车辆保有量的持续增加，在交通维护及车辆停放等诸多交通管理问题上面临越来越多的挑战。众所周知，车牌信息作为一种与车辆相关联的重要身份信息，在交通管理中起到了标识车辆的重要作用。因此，车牌信息的快速与正确识别，也相应成为交通管理中的重要技术环节。
3.特别是，对于城市中近年来广泛采用的路内停车系统而言，自动化管理已逐步替代人工管理。在此过程中，车牌信息的高识别率也相应成为保障这种自动化管理能够良好运行的关键因素。
4.在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。


技术实现要素：

5.本公开提供了一种获取车牌信息的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
6.根据本公开的一方面，提供了一种获取车牌信息的方法。所述方法包括分别基于第一监控设备所拍摄的第一实时视频流和第二监控设备所拍摄的第二实时视频流进行目标车辆的跟踪。第一监控设备和第二监控设备以联动方式操作，且第二监控设备的监控视野小于第一监控设备的监控视野。所述方法还包括基于目标车辆在第二监控设备的第二实时视频流中的目标位置，从第一监控设备的第一实时视频流中确定目标车辆。所述方法还包括在第一实时视频流中的目标车辆和第二实时视频流中的目标车辆之间共享识别出的车牌信息。
7.根据本公开的另一方面，提供了一种车位计时方法。所述方法包括根据如上所述的方法获取当前入位车辆的车牌信息。所述方法还包括基于当前入位车辆的车牌信息，确定当前入位车辆是否与间隔了预定计时周期的前次入位车辆相同。所述方法还包括响应于确定当前入位车辆与前次入位车辆相同，将当前入位车辆的计时增加预定计时周期。
8.根据本公开的另一方面，提供了一种车辆监控方法。所述方法包括根据如上所述的方法获取目标车辆的车牌信息。所述方法还包括获取目标车辆的位置信息和速度信息中的至少一者。所述方法还包括基于位置信息和速度信息中的至少一者确定目标车辆是否存在违章驾驶行为。所述方法还包括响应于确定目标车辆存在违章驾驶行为，基于车牌信息报告目标车辆的违章驾驶行为。
9.根据本公开的另一方面，提供了一种获取车牌信息的装置。所述装置包括跟踪模
块，被配置为分别基于第一监控设备所拍摄的第一实时视频流和第二监控设备所拍摄的第二实时视频流进行目标车辆的跟踪。第一监控设备和第二监控设备以联动方式操作，且第二监控设备的监控视野小于第一监控设备的监控视野。所述装置还包括确定模块，被配置为基于目标车辆在第二监控设备的第二实时视频流中的目标位置，从第一监控设备的第一实时视频流中确定目标车辆。所述装置还包括关联模块，被配置为在第一实时视频流中的目标车辆和第二实时视频流中的目标车辆之间共享识别出的车牌信息。
10.根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备。所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行根据如上所述的方法。
11.根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据如上所述的方法。
12.根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据如上所述的方法。
13.根据本公开的一个或多个实施例，可以提高车牌信息的识别率。
14.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
15.附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。
16.图1示出了根据本公开实施例的可以在其中实施本文描述的各种方法的示例性系统的示意图。
17.图2a和图2b示出了根据本公开实施例的示例性监控场景。
18.图3示出了根据本公开实施例的获取车牌信息的方法的流程图。
19.图4a和图4b示出了在示例性监控场景中应用根据本公开实施例的方法的流程图。
20.图5示出了根据本公开实施例的应用获取到的车牌信息的车位计时方法的流程图。
21.图6示出了根据本公开实施例的应用获取到的车牌信息的车辆监控方法的流程图。
22.图7示出了根据本公开一个实施例的获取车牌信息的装置的框图。
23.图8示出了根据本公开另一个实施例的获取车牌信息的装置的框图。
24.图9示出了能够用于实现本公开实施例的示例性电子设备的结构框图。
具体实施方式
25.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围。同样，为了
清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
26.在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个要素与另一要素区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。
27.在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。
28.在相关技术中，对于需要进行车牌信息识别的场景，诸如城市中的路内停车系统，一般可以采用具有不同监控及拍摄功能的两路监控设备联动的方式来获取车辆的车牌信息(如车牌号)。这样的设备例如市场上常见的枪式摄像机(在下文中也称为“枪机”)和球式摄像机(在下文中也称为“球机”)。
29.然而，在目前的联动方式中，仍然存在对于车辆的车牌信息识别率不高的问题。此外，联动过程中对于球机的使用也可能存在一些因联动方式所导致的低效问题。例如，调动球机的时机不当可能导致无法识别车牌信息。这是因为球机的转动存在一定的机械时延，因此有可能发生当球机转动到被调动位置时车牌已经被遮挡的情况，由此导致无法识别车牌信息。另外，也可能出现对于球机转动过程中进入球机视野的车辆无法识别车牌信息的情况。除此之外，频繁调动球机不但有可能导致球机上的跟踪被中断，而且也有可能造成球机的设备使用寿命降低。因此，如何确保更为高效的联动也是亟待解决的问题。
30.至少针对以上技术问题，根据本公开的一方面，提出了一种获取车牌信息的方法。下面将结合附图详细描述本公开的实施例。
31.在详细描述本公开实施例的方法之前，首先结合图1和图2a、2b描述可以在其中实施本公开实施例的方法的示例性系统以及示例性监控场景。
32.图1示出了根据本公开实施例的可以将本文描述的各种方法在其中实施的示例性系统100的示意图。参考图1，该系统100包括以联动方式操作的第一监控设备101(诸如枪式摄像机)和第二监控设备102(诸如球式摄像机)、服务器120、以及将第一监控设备101和第二监控设备102耦接到服务器120的一个或多个通信网络110。
33.在本公开的实施例中，服务器120可以运行使得能够执行根据本公开的获取车牌信息的方法的一个或多个服务或软件应用。
34.在图1所示的配置中，服务器120可以包括实现由服务器120执行的功能的一个或多个组件。这些组件可以包括可由一个或多个处理器执行的软件组件、硬件组件或其组合。应当理解，各种不同的系统配置是可能的，其可以与系统100不同。因此，图1是用于实施本文所描述的各种方法的系统的一个示例，并且不旨在进行限制。
35.第一监控设备101和第二监控设备102可以用于拍摄关于道路和/或车辆的实时视频流。本领域技术人员将能够理解，第一监控设备101和第二监控设备102中每一者的数量可以变化。
36.网络110可以是本领域技术人员熟知的任何类型的网络，其可以使用多种可用协议中的任何一种(包括但不限于tcp/ip、sna、ipx等)来支持数据通信。仅作为示例，一个或
多个网络110可以是局域网(lan)、基于以太网的网络、令牌环、广域网(wan)、因特网、虚拟网络、虚拟专用网络(vpn)、内部网、外部网、公共交换电话网(pstn)、红外网络、无线网络(例如蓝牙、wifi)和/或这些和/或其他网络的任意组合。
37.服务器120可以包括一个或多个通用计算机、专用服务器计算机(例如pc(个人计算机)服务器、unix服务器、中端服务器)、刀片式服务器、大型计算机、服务器群集或任何其他适当的布置和/或组合。服务器120可以包括运行虚拟操作系统的一个或多个虚拟机，或者涉及虚拟化的其他计算架构(例如可以被虚拟化以维护服务器的虚拟存储设备的逻辑存储设备的一个或多个灵活池)。在各种实施例中，服务器120可以运行提供下文所描述的功能的一个或多个服务或软件应用。
38.服务器120中的计算单元可以运行包括上述任何操作系统以及任何商业上可用的服务器操作系统的一个或多个操作系统。服务器120还可以运行各种附加服务器应用程序和/或中间层应用程序中的任何一个，包括http服务器、ftp服务器、cgi服务器、java服务器、数据库服务器等。
39.在一些实施方式中，服务器120可以包括一个或多个应用程序，以分析从第一监控设备101和第二监控设备102接收的实时视频流。
40.在一些实施方式中，服务器120可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。服务器120也可以是云服务器，或者是带人工智能技术的智能云计算服务器或智能云主机。云服务器是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决传统物理主机与虚拟专用服务器(vps，virtual private server)服务中存在的管理难度大、业务扩展性弱的缺陷。
41.系统100还可以包括一个或多个数据库130。在某些实施例中，这些数据库可以用于存储数据和其他信息。例如，数据库130中的一个或多个可用于存储诸如音频文件和视频文件的信息。数据库130可以驻留在各种位置。例如，由服务器120使用的数据库可以在服务器120本地，或者可以远离服务器120且可以经由基于网络或专用的连接与服务器120通信。数据库130可以是不同的类型。在某些实施例中，由服务器120使用的数据库例如可以是关系数据库。这些数据库中的一个或多个可以响应于命令而存储、更新和检索到数据库以及来自数据库的数据。
42.在某些实施例中，数据库130中的一个或多个还可以由应用程序使用来存储应用程序数据。由应用程序使用的数据库可以是不同类型的数据库，例如键值存储库，对象存储库或由文件系统支持的常规存储库。
43.图1的系统100可以以各种方式配置和操作，以使得能够应用根据本公开所描述的各种方法。
44.图2a和图2b示出了根据本公开实施例的示例性监控场景。为了便于理解本公开实施例的方法以及传达本公开的构思，图2a和图2b以路内停车系统作为示例性监控场景进行说明。然而，可以理解的是，本公开实施例的方法并不局限于诸如路内停车系统的特定监控场景。
45.图2a示意性地示出了在监控设备的视野内车辆“从近到远”行驶的监控场景。类似地，图2b示意性地示出了在监控设备的视野内车辆“从远到近”行驶的监控场景。本领域技术人员可以理解的是，上述划分方式仅仅是出于说明本公开实施例的方法以及传达本公开
构思的目的而举出的例子。
46.如图2a所示，在图中左下方示出了第一监控设备201和第二监控设备202，由此在监控设备的视野内，车辆为“从近到远”行驶。第一监控设备201可以是例如枪式摄像机(即枪机)，且第二监控设备202可以是例如球式摄像机(即球机)。考虑到枪机和球机本身是本领域中已知的监控设备，因此在本文中对于其监控及拍摄等功能的细节不再过多赘述，以免混淆本公开的主旨。此外，本领域技术人员可以理解的是，本公开并不意在对第一监控设备201和第二监控设备202的具体形态进行限制。尽管目前市场上常见的形态为枪机和球机，但任何能够实现第一监控设备201和第二监控设备202在本公开中的作用的监控设备均应被视为落入本公开的范围。
47.第一监控设备201的视野可以相比于第二监控设备202的视野更大，且第一监控设备201和第二监控设备202可以以联动方式操作。联动可以意味着第一监控设备201可负责视野内的全景监控(因其视野较大)，如图2a中的实线箭头201-1所指示的范围，而第二监控设备202可负责特定区域的监控，如图2a中的虚线箭头202-1所指示的范围。可以理解的是，第二监控设备202所负责的特定区域可以是考虑第二监控设备202自身的监控及拍摄功能而确定的。
48.另外，由于第一监控设备201在负责全景监控的情况下一般不进行变焦，而第二监控设备202可进行变焦以用于捕获图像细节，因此第一监控设备201的拍摄范围可涉及与其距离相对较近的区域，如图2a中的区域201-2所示，而第二监控设备202的拍摄范围可涉及距离相对更远的区域，如图2a中的区域202-2和202-3所示，其中区域202-2可在第二监控设备202不需要变焦的情况下进行拍摄，而区域202-3可在第二监控设备202变焦的情况下(即拉近镜头或放大)进行拍摄以捕获更多图像细节。
49.第一监控设备201可以优选地具有超高清分辨率(例如4k)以增加其捕获图像细节的能力。
50.在图2a所示的“从近到远”的监控场景中，车辆可从图中的右下方进入监控视野，并逐渐驶离监控视野或停入监控视野内的某一车位。
51.与图2a类似，图2b中的第一监控设备211和第二监控设备212被示出在图中右下方，但由于图2b所示为“从远到近”的监控场景，因此车辆可从图中的左上方进入监控视野，并逐渐驶离监控视野或停入监控视野内的某一车位。图2b所示的第一监控设备211和第二监控设备212可以与图2a所示的第一监控设备201和第二监控设备202类似，因此在图2b中不再重复其各个方面的细节描述。
52.还可理解的是，在图2a所示的“从近到远”和图2b所示的“从远到近”的监控场景中也可能出现诸如车辆逆行等原因导致的特定场景，然而，只要在该特定场景下能够适用本公开的方法，则本公开意在涵盖在这种特定场景下的实施。
53.图3示出了根据本公开实施例的获取车牌信息的方法的流程图。如图3所示，方法300可以包括如下步骤：
54.在步骤s302，分别基于第一监控设备所拍摄的第一实时视频流和第二监控设备所拍摄的第二实时视频流进行目标车辆的跟踪。第一监控设备和第二监控设备以联动方式操作，且第二监控设备的监控视野小于第一监控设备的监控视野。
55.在步骤s304，基于目标车辆在第二监控设备的第二实时视频流中的目标位置，从
第一监控设备的第一实时视频流中确定目标车辆。
56.在步骤s306，在第一实时视频流中的目标车辆和第二实时视频流中的目标车辆之间共享识别出的车牌信息。
57.根据本公开实施例的获取车牌信息的方法，可以在以联动方式并行地执行监控的两路摄像设备上实现针对目标车辆的跨设备对应，并且可以在该两路摄像设备之间共享识别出的车牌信息。由此，能够提供第一监控设备和第二监控设备之间更为有效的联动，使得只要从来源于两者中的任一者中识别出目标车辆的车牌信息，就能够保证车牌信息的识别，从而有助于提高车牌信息的识别率。
58.本公开的技术方案中，所涉及的车辆信息的获取、存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
59.以下将对根据本公开实施例的获取车牌信息的方法的各步骤的一个或多个方面进行详细描述。
60.在步骤s302，根据一些实施例，第一监控设备和第二监控设备可以是参考图1、图2a和图2b所描述的监控设备。例如，第一监控设备可以是枪式摄像机(即枪机)，且第二监控设备可以是球式摄像机(即球机)。
61.再次说明的是，考虑到枪机和球机本身是本领域中已知的摄像设备，因此在本文中对于其监控及拍摄等功能的细节不再过多赘述，以免混淆本公开的主旨。此外，本领域技术人员可以理解的是，本公开并不意在对第一监控设备和第二监控设备的具体形态进行限制。尽管目前市场上常见的形态为枪机和球机，但任何能够实现第一监控设备和第二监控设备在本公开中的作用的监控设备均应被视为落入本公开的范围。
62.如上文已参考图2a和图2b所描述的，第一监控设备和第二监控设备以联动方式操作可以意味着第一监控设备可负责视野内的全景监控(因其视野较大)，而第二监控设备可负责特定区域的监控。另外，第一监控设备的拍摄范围可涉及与其距离相对较近的区域，而第二监控设备的拍摄范围可涉及距离相对更远的区域，其中一部分区域可在第二监控设备不需要变焦的情况下进行拍摄，而另一部分区域可在第二监控设备变焦的情况下(即拉近镜头或放大)进行拍摄以捕获更多图像细节。
63.根据一些实施例，基于实时视频流进行目标车辆的跟踪可以包括检测目标车辆和/或跟踪目标车辆。目标车辆可以是进入监控设备的监控视野的一个或多个车辆。这里，考虑到目标检测和跟踪本身是本领域中已知的，在本文中不再过多赘述其细节。
64.在示例中，可以在针对目标车辆的跟踪达到一定跟踪次数(即目标车辆未驶离视野)并且目标车辆进入算法分析区域时(即当前适于捕获图像细节，诸如所显示的车辆尺度合适)进行车牌信息的识别。这表示在进行目标车辆的跟踪时，可以选择或等待合适的时机进行车牌信息的识别。
65.基于第一监控设备所拍摄的第一实时视频流和第二监控设备所拍摄的第二实时视频流进行目标车辆的跟踪可以是分别执行的，即并行地执行。
66.根据一些实施例，基于第一监控设备所拍摄的第一实时视频流进行目标车辆的跟踪可以包括：响应于目标车辆进入第一监控设备的监控视野，启动对目标车辆的车牌信息的实时识别。
67.通过这种方式，只要目标车辆进入具有更大监控视野的第一监控设备的监控视
野，则启动对目标车辆的车牌信息的实时识别，由此可以扩大用于获取车牌信息的监控范围，有助于提升车牌信息的识别率。
68.在一示例中，如图2a所示的“从近到远”场景，一旦目标车辆进入第一监控设备的监控视野并由近到远行驶时，就可以在相对较近处(即第一监控设备的拍摄范围)进行车牌信息的识别。
69.在另一示例中，如图2b所示的“从远到近”场景，有可能存在因为车辆逆行等缘故所产生的“从近到远”的特定场景。在此情况下，本公开的方法同样适用，也即，只要目标车辆进入第一监控设备的监控视野，则启动对目标车辆的车牌信息的实时识别。
70.另外，启动对目标车辆的车牌信息的实时识别并不意味着必须立即执行识别动作，而是可以如上文所述那样选择或等待合适的时机(如达到一定跟踪次数且目标车辆进入算法分析区域)才进行车牌信息的识别。
71.在本公开中，第一监控设备201可以优选地具有超高清分辨率(例如4k)以有助于图像的捕获。
72.在步骤s304，通过基于目标车辆在第二监控设备的第二实时视频流中的目标位置，从第一监控设备的第一实时视频流中确定目标车辆，可以实现跨监控设备的目标车辆对应，由此便利于在两路监控设备上均实现车辆信息与目标车辆的关联。
73.由于第二监控设备的监控视野小于第一监控设备的监控视野，因此第二监控设备的第二实时视频流中的目标车辆必然能够被包含于第一监控设备的第一实时视频流中，这确保了能够基于目标车辆在第二监控设备的第二实时视频流中的目标位置，从第一监控设备的第一实时视频流中确定目标车辆。
74.如前所述，基于第一监控设备所拍摄的第一实时视频流和第二监控设备所拍摄的第二实时视频流进行目标车辆的跟踪可以是分别执行的，即并行地执行。这意味着如果出现在两者中的任一者上识别出车牌信息、而在另一者上未识别出车牌信息，则未识别出车牌信息的该路监控设备可能就此作出未识别车牌信息的结论，因为这两路监控设备之间并不互通。
75.因此，在这种情况下，可以通过实现跨监控设备的目标车辆对应，来提供两路监控设备之间的互通。
76.根据一些实施例，基于目标车辆在第二监控设备的第二实时视频流中的目标位置，从第一监控设备的第一实时视频流中确定目标车辆可以包括如下步骤：
77.将目标车辆在第二实时视频流中的目标位置变换成第一实时视频流中的对应位置；确定第一实时视频流中在对应位置上出现的至少一个候选车辆；以及从所述至少一个候选车辆中选择与目标车辆相似度最高的候选车辆，并将该候选车辆确定为第一实时视频流中的目标车辆。
78.通过本实施例的方式，可以实现如上所述的跨监控设备的目标车辆对应，使得并行执行监控的第一监控设备和第二监控设备之间形成互通，由此便利于在两路监控设备上均实现车辆信息与目标车辆的关联。在此情况下，只要从来源于第一监控设备和第二监控设备中的任一者的实时视频流中识别出目标车辆的车牌信息，就能保证车牌信息的识别，从而有助于提高车牌信息的识别率。
79.在示例中，将目标车辆在第二实时视频流中的目标位置变换成第一实时视频流中
的对应位置可以包括进行监控设备的坐标系转换。
80.在示例中，从至少一个候选车辆中选择与目标车辆相似度最高的候选车辆可以包括使用匹配算法。
81.在步骤s304，通过在第一实时视频流中的目标车辆和第二实时视频流中的目标车辆之间共享识别出的车牌信息，可以实现在两路监控设备上均实现车辆信息与目标车辆的关联。换言之，只要从来源于第一监控设备和第二监控设备中的任一者的实时视频流中识别出目标车辆的车牌信息，就能保证车牌信息的识别，从而有助于提高车牌信息的识别率。
82.根据一些实施例，在第一实时视频流中的目标车辆和第二实时视频流中的目标车辆之间共享识别出的车牌信息可以包括：响应于基于第二监控设备的第二实时视频流未识别出车牌信息，而基于第一监控设备的第一实时视频流识别出车牌信息，将车牌信息关联到第二实时视频流中的目标车辆。
83.如前所述，由于对于捕获图像细节而言第二监控设备的使用率更高，可能会出现如果在第二监控设备最终未识别出车牌信息的情况下即作出未识别车牌信息的结论。传统的联动方式中两路监控设备之间并不互通，因此即便此时基于第一监控设备已经识别出目标车辆的车牌信息，该车牌信息也不能被关联到第一监控设备中的目标车辆。
84.通过本实施例的方式，可以避免依靠第二监控设备作出未识别结论的情况，从而有助于提高车牌信息的识别率。
85.在示例中，如图2a所示的“从近到远”场景，假设当前目标车辆停入属于第二监控设备的拍摄范围(例如图2a所示的区域202-2)的车位，但出于某些原因(例如车辆间的遮挡)导致最终并未从第二监控设备识别到车牌信息，则此时可通过执行跨监控设备的目标车辆对应来实现两路监控设备上的互通。
86.也就是，如果第一监控设备先前已识别到车牌信息，则该车牌信息可以被共享给第二监控设备，以使得只要从第一监控设备和第二监控设备的任一者中识别出目标车辆的车牌信息，就能保证车牌信息的识别。
87.根据一些实施例，在第一实时视频流中的目标车辆和第二实时视频流中的目标车辆之间共享识别出的车牌信息包括：响应于基于第二监控设备的第二实时视频流识别出车牌信息，将车牌信息关联到第一实时视频流中的目标车辆。
88.如前所述，由于对于捕获图像细节而言第二监控设备的使用率更高，因此能够识别出车牌信息的概率也更大。
89.通过本实施例的方式，可以使得基于第二监控设备识别出的车牌信息及时在第二监控设备和第一监控设备之间被共享，从而有助于提高车牌信息的识别率。
90.在示例中，如图2b所示的“从远到近”场景，由于此时车辆在视野里从远到近行驶，通过第二监控设备识别到车牌信息的可能性相对较大。此时，可以主动将识别出的车牌信息共享给第一监控设备，以在第一监控设备和第二监控设备之间形成互通，由此保证车牌信息的识别。
91.在示例中，如果在识别出的车牌信息被共享给第一监控设备时其上的目标车辆已经关联有相应车牌信息，则可以选择是否需要更新车牌信息。
92.如上所述，根据本公开实施例的获取车牌信息的方法，可以在以联动方式并行地执行监控的两路摄像设备上实现针对目标车辆的跨设备对应，并且可以在该两路摄像设备
之间共享识别出的车牌信息。由此，能够提供第一监控设备和第二监控设备之间更为有效的联动，使得只要从来源于两者中的任一者中识别出目标车辆的车牌信息，就能够保证车牌信息的识别，从而有助于提高车牌信息的识别率。
93.图4a和图4b示出了在示例性监控场景中应用根据本公开实施例的方法的流程图。图4a和图4b可以分别对应于图4a和图4b所示的“从近到远”场景和“从远到近”场景。此外，在以图4a和图4b为例进行描述时，涵盖了车辆行驶和停车入位等动作下的各个方面。
94.对于路内停车系统，在用于获取车牌信息的过程中，一般还可以获取在车辆行驶和停车入位等动作下的证据链形式的图像信息。
95.例如，在图4a所示的“从近到远”场景，该证据链形式的图像信息可以包括第一监控设备所拍摄的目标车辆行驶图像、第一监控设备所拍摄的车辆入位图像、以及第二监控设备所拍摄的车辆特写图像。
96.又例如，在图4b所示的“从远到近”场景，该证据链形式的图像信息可以包括第二监控设备所拍摄的目标车辆行驶图像、第一监控设备所拍摄的车辆入位图像、以及第二监控设备所拍摄的车辆特写图像。
97.替代地或附加地，可以通过调动第二监控设备来拍摄图像细节。
98.可以理解的是，本公开实施例的方法并不意在对任何特定场景进行限制，即，并不局限于在车辆行驶或停车入位等特定场景下获取车牌信息。对于这些特定场景的描述旨在说明本公开实施例的方法以及传达本公开的构思，以使本领域技术人员能够在实际应用中进行实践。
99.如图4a所示，在“从近到远”场景中，在步骤401，在目标车辆行驶时，响应于目标车辆进入第一监控设备的监控视野，可以启动对目标车辆的车牌信息的实时识别。在识别出车辆信息的情况下，则可以将该车辆信息关联到第一监控设备中的该目标车辆。
100.在步骤402，随着目标车辆停入车位，可以确定其是停入第一监控设备的车位还是第二监控设备的车位。
101.如果确定目标车辆停入第一监控设备的车位，则可以在步骤403调用第二监控设备进行车牌信息识别。如果此时识别出车牌信息，则可以在步骤404发送带有车牌信息的入位事件记录；如果此时未识别出车牌信息且之前在步骤401也未识别出车牌信息，则可以在步骤405发送不带有车牌信息的入位事件。
102.如果确定目标车辆停入第二监控设备的车位，则可以在步骤406直接使用第二监控设备进行车牌信息识别。如果此时识别出车牌信息，则可以在步骤404发送带有车牌信息的入位事件记录；而如果此时未识别出车牌信息，则可以在步骤407基于目标车辆在第二监控设备的第二实时视频流中的目标位置，从第一监控设备的第一实时视频流中确定目标车辆，并且可以在步骤408确定第一监控设备的第一实时视频流中的目标车辆是否已关联有识别出的车牌信息。如果确定其已关联有识别出的车牌信息，则可以在步骤409在第一实时视频流中的目标车辆和第二实时视频流中的目标车辆之间共享识别出的车牌信息，并且可以在步骤404发送带有车牌信息的入位事件记录。反之，如果确定其未关联有识别出的车牌信息，则可以在步骤405发送不带有车牌信息的入位事件。
103.在如上结合图4a所示的示例性“从近到远”场景的应用中，步骤407、409的过程可以涉及结合图3所描述的方法中的步骤s204和s206。因此，与这些步骤相关联的各个方面的
细节，可以参考图3理解，在此不再过多赘述。
104.如图4b所示，在“从远到近”场景中，在步骤411，在目标车辆进入监控视野从远到近行驶时，可以通过第二监控设备实时识别目标车辆的车牌信息。在识别出车辆信息的情况下，则可以将该车辆信息关联到该目标车辆。
105.在步骤412，可以基于目标车辆在第二监控设备的第二实时视频流中的目标位置，从第一监控设备的第一实时视频流中确定目标车辆。
106.在步骤413，可以在第一实时视频流中的目标车辆和第二实时视频流中的目标车辆之间共享识别出的车牌信息。
107.在步骤414，随着目标车辆停入车位，可以确定其是停入第一监控设备的车位还是第二监控设备的车位。
108.如果确定目标车辆停入第一监控设备的车位，则可以在步骤415调动第二监控设备进行车牌信息识别。如果此时识别出车牌信息，则可以在步骤416发送带有车牌信息的入位事件记录；如果此时未识别出车牌信息且之前在步骤411也未识别出车牌信息，则可以在步骤417发送不带有车牌信息的入位事件。
109.如果确定目标车辆停入第二监控设备的车位，则可以在步骤418直接使用第二监控设备进行车牌信息识别。如果此时识别出车牌信息，则可以在步骤416发送带有车牌信息的入位事件记录；如果此时未识别出车牌信息，可以在步骤417发送不带有车牌信息的入位事件。
110.在如上结合图4b所示的示例性“从远到近”场景的应用中，步骤412、413的过程可以涉及结合图3所描述的方法中的步骤s204和s206。因此，与这些步骤相关联的各个方面的细节，可以参考图3理解，在此不再过多赘述。
111.根据本公开的一方面，还提出了一种能够应用获取到的车牌信息的车位计时方法。
112.图5示出了根据本公开实施例的车位计时方法的流程图。如图5所示，方法500可以包括如下步骤：
113.在步骤s502，根据本公开实施例的方法获取当前入位车辆的车牌信息。
114.在步骤s504，基于当前入位车辆的车牌信息，确定当前入位车辆是否与间隔了预定计时周期的前次入位车辆相同。
115.在步骤s506，响应于确定当前入位车辆与前次入位车辆相同，将当前入位车辆的计时增加预定计时周期。
116.在示例中，步骤s502的各个方面的细节已经结合图3、图4a、图4b进行了详细描述，在此不再过多赘述。
117.在示例中，在步骤s504之前，方法500还可以包括：基于当前入位车辆的车位目标id(身份号)，确定当前入位车辆是否与间隔了预定计时周期(诸如一个计时周期为1分钟、3分钟等)的前次入位车辆相同。在示例中，车位目标id可以是通过第一监控设备的第一实时视频流进行跟踪时给定的编号。也就是，在通过车牌信息判断当前入位车辆是否变化之前，可以先通过车位目标id进行判断。响应于基于车位目标id确定当前入位车辆与前次入位车辆不相同，则方法500可以进行到步骤s504以通过车牌信息进行判断。
118.在示例中，响应于在步骤s504中确定当前入位车辆与前次入位车辆不相同，方法
500还可以包括：基于当前入位车辆的车型信息，确定当前入位车辆是否与间隔了预定计时周期的前次入位车辆相同。也就是，在通过车牌信息判断当前入位车辆有所变化的情况下，可以进一步通过车型匹配来验证该判断。在示例中，可以优选地采用超高清(如4k)第一监控设备，其能够拍摄到更多的车型细节特征，从而便利于车型匹配算法的执行。在此情况下，也可以不使用第二监控设备进行近景抓拍以减少第二监控设备的转动。
119.在示例中，响应于基于车位目标id、车牌信息或车型信息确定当前入位车辆与前次入位车辆相同，则可以将计时增加预定的计时周期，例如一个计时周期。在示例中，除了在步骤s506进行计时以外，还可以进行车位信息更新，例如保存入位车辆在车位上的图像信息，保存入位车辆的目标位置、相关置信度等。
120.在示例中，响应于基于车型信息确定当前入位车辆与前次入位车辆不同，还可以保存前次入位车辆离开车位的图像信息作为离位信息。在采用超高清(如4k)第一监控设备时，可以不使用第二监控设备进行近景抓拍，因此作为离位信息的图像信息可以是远景图像。
121.根据本公开实施例的车位计时方法，由于采用了能够提高车牌信息识别率的方法，在此基础上，可以更准确地判断入位车辆是否变化，由此实现更准确的车位计时。
122.根据本公开的一方面，还提出了一种能够应用获取到的车牌信息的车辆监控方法。
123.图6示出了根据本公开实施例的车辆监控方法的流程图。如图6所示，方法600可以包括如下步骤：
124.在步骤s602，根据本公开实施例的方法获取当前入位车辆的车牌信息。
125.在步骤s604，获取目标车辆的位置信息和速度信息中的至少一者。
126.在步骤s606，基于位置信息和速度信息中的所述至少一者确定目标车辆是否存在违章驾驶行为。
127.在步骤s608，响应于确定目标车辆存在违章驾驶行为，基于车牌信息报告目标车辆的违章驾驶行为。
128.在示例中，步骤s602的各个方面的细节已经结合图3、图4a、图4b进行了详细描述，在此不再过多赘述。
129.在示例中，位置信息可以包括目标车辆在物理坐标系上的位置。基于位置信息确定是否存在违章驾驶行为可以包括在物理坐标系上确定目标车辆与车道之间的关系(例如，是否压线行驶)。
130.在示例中，速度信息可以通过将跟踪目标车辆的轨迹转换到物理坐标系上，并在物理坐标系上计算目标车辆行驶的速度和方向来获取。基于速度信息确定是否存在违章驾驶行为可以包括确定目标车辆的行驶速度是否超速和/或行驶方向是否是逆行。
131.在示例中，报告目标车辆的违章驾驶行为可以包括将目标车辆的违章驾驶行为发送到诸如交通管理平台的管理部门。
132.根据本公开实施例的车辆监控方法，由于采用了能够提高车牌信息识别率的方法，在此基础上，可以更准确地提供车辆的违章驾驶行为给交通管理部门。
133.根据本公开的另一方面，还提供了一种获取车牌信息的装置。
134.图7示出了根据本公开一个实施例的获取车牌信息的装置700的框图。
135.如图7所示，装置700包括跟踪模块702、确定模块704和关联模块706。
136.跟踪模块702被配置为分别基于第一监控设备所拍摄的第一实时视频流和第二监控设备所拍摄的第二实时视频流进行目标车辆的跟踪。第一监控设备和第二监控设备以联动方式操作，且第二监控设备的监控视野小于第一监控设备的监控视野。
137.确定模块704被配置为基于目标车辆在第二监控设备的第二实时视频流中的目标位置，从第一监控设备的第一实时视频流中确定目标车辆。
138.关联模块706被配置为在第一实时视频流中的目标车辆和第二实时视频流中的目标车辆之间共享识别出的车牌信息。
139.上述模块702至706所执行的操作可以与参考图3所描述的步骤s302至s306相对应，因此这里不再赘述其各个方面的细节。
140.图8示出了根据本公开另一个实施例的获取车牌信息的装置800的框图。图8所示的模块802至806可以分别对应于图7所示的模块702至706。除此之外，模块802至806还可以包括进一步的子功能模块，如下将具体说明。
141.根据一些实施例，跟踪模块802可以包括第一跟踪单元8020，被配置为基于第一监控设备所拍摄的第一实时视频流进行目标车辆的跟踪。第一跟踪单元8020可以包括：识别单元8020-1，被配置为响应于目标车辆进入第一监控设备的监控视野，启动对目标车辆的车牌信息的实时识别。
142.根据一些实施例，确定模块804可以包括：变换单元8040，被配置为将目标车辆在第二实时视频流中的目标位置变换成第一实时视频流中的对应位置；第一确定单元8042，被配置为确定第一实时视频流中在对应位置上出现的至少一个候选车辆；以及第二确定单元8044，被配置为从至少一个候选车辆中选择与目标车辆相似度最高的候选车辆，并将候选车辆确定为第一实时视频流中的目标车辆。
143.根据一些实施例，关联模块806可以包括：第一关联单元8060，被配置为响应于基于第二监控设备的第二实时视频流未识别出车牌信息，而基于第一监控设备的第一实时视频流识别出车牌信息，将车牌信息关联到第二实时视频流中的目标车辆。
144.根据一些实施例，关联模块806可以包括：第二关联单元8062，被配置为响应于基于第二监控设备的第二实时视频流识别出车牌信息，将车牌信息关联到第一实时视频流中的目标车辆。
145.根据本公开的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行根据本公开实施例所述的方法。
146.根据本公开的另一方面，还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行根据本公开实施例所述的方法。
147.根据本公开的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开实施例所述的方法。
148.参考图9，现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备900的结构框图，其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀
片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
149.如图9所示，电子设备900包括计算单元901，其可以根据存储在只读存储器(rom)902中的计算机程序或者从存储单元908加载到随机访问存储器(ram)903中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram903中，还可存储电子设备900操作所需的各种程序和数据。计算单元901、rom 902以及ram 903通过总线904彼此相连。输入/输出(i/o)接口905也连接至总线904。
150.电子设备900中的多个部件连接至i/o接口905，包括：输入单元906、输出单元907、存储单元908以及通信单元909。输入单元906可以是能向电子设备900输入信息的任何类型的设备，输入单元906可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、轨迹板、轨迹球、操作杆、麦克风和/或遥控器。输出单元907可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元908可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元909允许电子设备900通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙
tm
设备、802.11设备、wifi设备、wimax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
151.计算单元901可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元901的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元901执行上文所描述的各个方法和处理，例如结合图3描述的获取车牌信息的方法300。例如，在一些实施例中，该方法300可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元908。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom902和/或通信单元909而被载入和/或安装到电子设备900上。当计算机程序加载到ram 903并由计算单元901执行时，可以执行上文描述的方法300的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元901可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法300。
152.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
153.用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处
理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
154.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
155.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
156.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
157.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
158.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行、也可以顺序地或以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
159.本公开的技术方案中，所涉及的车辆信息的获取、存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
160.虽然已经参照附图描述了本公开的实施例或示例，但应理解，上述的方法、系统和设备仅仅是示例性的实施例或示例，本发明的范围并不由这些实施例或示例限制，而是仅由授权后的权利要求书及其等同范围来限定。实施例或示例中的各种要素可以被省略或者可由其等同要素替代。此外，可以通过不同于本公开中描述的次序来执行各步骤。进一步地，可以以各种方式组合实施例或示例中的各种要素。重要的是随着技术的演进，在此描述的很多要素可以由本公开之后出现的等同要素进行替换。