汽车违停检测方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种汽车违停检测方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.常用的车辆违停检测与抄牌还是依靠交警巡逻贴罚单完成，这种人工监管车辆的方法费时费力，而且覆盖面不广，容易漏检。车辆违停智能检测与取证是智能交通系统的典型应用，现阶段常用的方法是采用固定摄像头监控某一块区域内的车辆违停情况，由于固定摄像头监控的区域有限，对于大区域的车辆违停检测需要布置大量的摄像头，而且还要搭建庞大的网络系统，这样的系统不仅搭建成本高，维护成本也高。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种汽车违停检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术违停检测成本过高的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种汽车违停检测方法，所述方法包括以下步骤:
6.获取当前车辆图像以及当前车辆对应的停车位图像；
7.根据所述当前车辆图像以及所述停车位图像确定当前车辆停车状态；
8.在所述当前车辆停车状态为违停状态时，获取车辆标识信息，以完成违停检测。
9.可选的，所述根据所述当前车辆图像以及停车位图像确定当前车辆停车状态，还包括：
10.根据所述停车位图像确定停车线轮廓；
11.根据所述当前车辆图像确定车辆位置坐标；
12.在所述车辆位置坐标超出所述停车线轮廓时，判定所述当前车辆停车状态为违停状态。
13.可选的，所述根据所述停车位图像确定停车线轮廓，包括：
14.根据所述停车位图像进行直线检测，得到停车线信息；
15.根据所述停车线信息确定停车线轮廓。
16.可选的，所述根据所述停车位图像确定停车线轮廓，包括：
17.在无法成功识别停车线时，对所述停车位图像进行特征点检测，确定特征点坐标；
18.根据所述特征点坐标拟合停车线轮廓。
19.可选的，所述根据所述当前车辆图像确定车辆位置坐标，包括：
20.对所述当前车辆图像进行特征识别，确定车头图像、车尾图像以及车体图像；
21.根据所述车头图像、车尾图像以及车体图像确定车辆位置坐标。
22.可选的，所述获取当前车辆图像以及当前车辆对应的停车位图像，包括：
23.获取当前车辆位置；
24.根据所述当前车辆位置确定飞行路线，所述飞行路线与所述当前车辆位置的水平距离大于等于预设距离；
25.根据所述飞行路线进行飞行，获取当前车辆图像以及当前车辆对应的停车位图像。
26.可选的，所述获取车辆标识信息，包括：
27.飞行至当前车辆车头检测点，并进行车牌识别，得到第一车辆标识信息；
28.在所述第一车辆标识信息获取失败时，飞行至当前车辆车尾检测点，并进行车牌识别，得到第二车辆标识信息。
29.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种汽车违停检测装置，所述汽车违停检测装置包括：
30.获取模块，用于获取当前车辆图像以及当前车辆对应的停车位图像；
31.处理模块，用于根据所述车辆图像以及停车位图像确定当前车辆停车状态；
32.所述处理模块，还用于在所述当前车辆停车状态为违停状态时，获取车辆标识信息，以完成违停检测。
33.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种汽车违停检测设备，所述汽车违停检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的汽车违停检测程序，所述汽车违停检测程序配置为实现如上文所述的汽车违停检测方法的步骤。
34.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有汽车违停检测程序，所述汽车违停检测程序被处理器执行时实现如上文所述的汽车违停检测方法的步骤。
35.本发明获取当前车辆图像以及当前车辆对应的停车位图像；根据所述当前车辆图像以及所述停车位图像确定当前车辆停车状态；在所述当前车辆停车状态为违停状态时，获取车辆标识信息，以完成违停检测。通过上述方式，实现了车辆违停的自动检测，并实时完成抄牌，由于采用无人机进行违停检测，可以多角度多方位进行检测保证检测的准确性，不怕出现车辆被遮挡造成无法抄牌的情况，提高了违停判断的准确性和违停抄牌的成功率。
附图说明
36.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的汽车违停检测设备的结构示意图；
37.图2为本发明汽车违停检测方法第一实施例的流程示意图；
38.图3为本发明汽车违停检测方法第二实施例的流程示意图；
39.图4为本发明汽车违停检测装置第一实施例的结构框图。
40.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
41.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
42.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的汽车违停检测设备结构
示意图。
43.如图1所示，该汽车违停检测设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
44.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对汽车违停检测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
45.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及汽车违停检测程序。
46.在图1所示的汽车违停检测设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明汽车违停检测设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在汽车违停检测设备中，所述汽车违停检测设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的汽车违停检测程序，并执行本发明实施例提供的汽车违停检测方法。
47.本发明实施例提供了一种汽车违停检测方法，参照图2，图2为本发明一种汽车违停检测方法第一实施例的流程示意图。
48.本实施例中，所述汽车违停检测方法包括以下步骤：
49.步骤s10：获取当前车辆图像以及当前车辆对应的停车位图像。
50.需要说明的是，本实施例的执行主体为无人飞行载具，所述无人飞行载具中设置有摄像头用于采集图像信息，所述无人飞行载具可以为无人机，也可以为其他与无人机功能相同或者相似的其他设备，本实施例对此不加以限定且以无人机为例对本实施例进行说明。
51.应当说明的是，本实施例应用于违停监管的过程中，传统的人工监管车辆的方法费时费力，而且覆盖面不广，容易漏检。而本实施例通过将无人机飞行平台与车辆违停检测技术相结合具有重大的研究意义。无人机可以在空中巡航，因此解决了固定摄像头检测区域受限的问题，只要规划出合理路径，一架无人机就可以对一大片区域的车辆违停情况进行检测，这种检测方法比大量布置摄像头的成本低很多。具体的，通过安装在无人机上的摄像头获取车辆位置和姿态信息，并对车辆进行违停判断，控制无人机飞行到违停车辆上方合适位置，调整云台到合适角度，拍摄到清晰的车牌，实现违停车辆抄牌自动化。将视觉抄牌技术与无人机结合，实现了对违停车辆的抓拍和取证，这一课题的研究可以降低交警的工作强度，实现城市车辆的有效管理，对于城市交通秩序与城市美化，减少交通拥堵有重大意义。
52.可以理解的是，由于对车辆违停进行检测需要比对车辆是否在停车线当中，因此需要获取当前车辆图像以及当前车辆对应的停车位图像，由于从一个角度进行拍摄并不能完整的检测出车辆是否违停，因此需要飞行至多方位采集车辆图像和车位图像进行综合判
断。
53.在本实施例中，获取当前车辆位置；根据所述当前车辆位置确定飞行路线，所述飞行路线与所述当前车辆位置的水平距离大于等于预设距离；根据所述飞行路线进行飞行，获取当前车辆图像以及当前车辆对应的停车位图像。
54.在具体实现中，由于需要飞行至不同的点位采集多个当前车辆图像以及当前车辆对应的停车位图像，因此为无人机预设了飞行路线，例如：先采集车头车位的图像判断是否超线再飞至两侧采集车体的图像进行判断，若超线再飞至车头或者车位进行抄牌。此时就会出现一个问题，因为考虑检测违停时无人机有掉落下来撞坏汽车的风险，例如：下降采集图像或者无人机故障以及没电导致无人机坠落，所以检测违停时，所规划的飞行路线需要与当前车辆位置的水平距离保持一定的宽度，确保无人机不会从车辆上方经过，以避免碰撞或者避免坠落撞击车辆，无人机在与汽车隔一定水平距离飞行，通过摄像机倾斜拍摄汽车。无人机这样飞行，如果无人机掉落下来，也不会撞到汽车。
55.步骤s20：根据所述当前车辆图像以及所述停车位图像确定当前车辆停车状态。
56.需要说明的是，根据所述当前车辆图像以及所述停车位图像确定当前车辆停车状态的过程，实质上是为了确认车体是否超出停车线，是否存在违停行为，通过将当前车辆图像与停车线进行推算比对，具体的，可以根据已经检测出的停车线边界连线延长画出图像中完整的停车线位置，然后找出每个汽车车体附近最近的检测出的停车线边界，再将车体与离车体最近的停车线边界进行比对判断是否有车体超出，若超出则说明车辆属于违停。
57.步骤s30：在所述当前车辆停车状态为违停状态时，获取车辆标识信息，以完成违停检测。
58.可以理解的是，如果车辆违停需要进行抄牌以确认车辆身份，一般来说说车辆标识信息即为车牌信息，获取到车牌信息后即可完成违停检测。
59.在本实施例中，飞行至当前车辆车头检测点，并进行车牌识别，得到第一车辆标识信息；在所述第一车辆标识信息获取失败时，飞行至当前车辆车尾检测点，并进行车牌识别，得到第二车辆标识信息。
60.需要说明的是，由于停车车辆一般是车头朝外，所以优先检测和识别车头的车牌，识别出车头的车牌后就不用再识别车尾的车牌了，如果没有识别出车头的车牌再识别车尾的车牌。这样可以节约车辆标识信息的获取时间，在车头有遮挡的情况下，可以前往车位获取以保证抄牌的成功率。
61.在具体实现中，进行违停抄牌的具体过程，本实施例提出如下优选方案以对方案进行说明，例如：控制无人机飞行到违停车辆上方合适位置，调整云台到合适角度，拍摄到清晰的车牌并识别车牌，实现违停车辆抄牌自动化。无人机首先按设定路径飞行，拍摄图像检测并记录违停车辆和相关停车线位置。结束后，无人机飞到每一个违停车辆首或尾，沿两个停车线端点连线垂直的方向和汽车首或尾中心点水平间隔3米，无人机飞行高度在4米到6米之间变化，无人机从6米逐渐下降到4米过程中拍摄图像进行车牌检测，检测到车牌后识别车牌，得到车牌号后抄牌结束飞行至下一辆违停汽车进行抄牌直至抄牌结束。因为停车车辆一般是车头朝外，所以优先检测和识别车头的车牌，识别出车头的车牌后就不用再识别车尾的车牌了，如果没有识别出车头的车牌再识别车尾的车牌。判断违停的证据图像和抄牌的图像需要保存下来作为查验的依据。
62.进一步的，可以实时通过文字识别，直接识别出车牌编号，并与交管的车牌编号数据库进行匹配查询，当查询成功时即可将车牌号直接进行违停记录。
63.本实施例获取当前车辆图像以及当前车辆对应的停车位图像；根据所述当前车辆图像以及所述停车位图像确定当前车辆停车状态；在所述当前车辆停车状态为违停状态时，获取车辆标识信息，以完成违停检测。通过上述方式，实现了车辆违停的自动检测，并实时完成抄牌，由于采用无人机进行违停检测，可以多角度多方位进行检测保证检测的准确性，不怕出现车辆被遮挡造成无法抄牌的情况，提高了违停判断的准确性和违停抄牌的成功率。
64.参考图3，图3为本发明一种汽车违停检测方法第二实施例的流程示意图。
65.基于上述第一实施例，本实施例汽车违停检测方法在所述步骤s20，包括：
66.步骤s21：根据所述停车位图像确定停车线轮廓。
67.需要说明的是，根据停车位图像可以确定停车线的轮廓，直接检测停车线即可，检测出来的停车线即为停车线轮廓。
68.在本实施例中，根据所述停车位图像进行直线检测，得到停车线信息；根据所述停车线信息确定停车线轮廓。
69.需要说明的是，停车线直接通过直线检测即可检测出来，如果停车线被遮挡，则可以根据已经检测出的停车线边界连线延长画出图像中完整的停车线位置，得到停车线轮廓。
70.在本实施例中，在无法成功识别停车线时，对所述停车位图像进行特征点检测，确定特征点坐标；根据所述特征点坐标拟合停车线轮廓。
71.进一步的，如果直线检测无法成功检测出直线的话，则可以通过角点检测对停车线边界处的交叉点、角点和端点进行检测，将检测到端点进行拟合出虚拟停车线，得到停车线轮廓。
72.步骤s22：根据所述当前车辆图像确定车辆位置坐标。
73.需要说明的是，进行是否违章判断的时候，需要将车辆位置和停车线位置转化为空间坐标系中的坐标进行判断，因此需要根据当前车辆图像确定车辆的位置坐标，通过图像算法将车辆在空间坐标系中转化为空间坐标点的集合。
74.在本实施例中，对所述当前车辆图像进行特征识别，确定车头图像、车尾图像以及车体图像；根据所述车头图像、车尾图像以及车体图像确定车辆位置坐标。
75.应当说明的是，首先分别检测出车头图像、车尾图像以及车体图像，分别确定其在空间中的位置，可以是将车头图像、车尾图像以及车体图像、各侧的停车线以及特征点均采集完后，建立一个完整的空间模型进行判断。也可以是分别在车头、车尾和车体的位置分别进行判断，以判断个位置是否有违规的情况。
76.步骤s23：在所述车辆位置坐标超出所述停车线轮廓时，判定所述当前车辆停车状态为违停状态。
77.需要说明的是，因为违停检测的规范性很强，是严格根据汽车和停车线框之间的位置关系进行判定停车是否规范的，所以可以采用首先分别检测出汽车车体、汽车首和尾、停车线边界角点，然后根据停车线边界角点和汽车首尾的位置关系判断停车是否规范，汽车车体在停车线框以内的认为停车是规范的，汽车车体在停车线框以外的认为停车是不规
范的(违停)。
78.在训练过程中，标注样本时，汽车车体整体标注为一类样本作为汽车车体类，汽车首端标注为一类样本，汽车尾端标注为一类样本，停车线边界处的交叉点、角点和端点标注为一类样本。输入目标检测模型进行训练，根据目标检测模型识别车头车尾和车体以及相邻的边界，检测出汽车车体、汽车首端、汽车尾端、停车线边界后，先根据已经检测出的停车线边界连线延长画出图像中完整的停车线位置，然后找出每个汽车车体附近最近的检测出的停车线边界，如果没有直接检测出的停车线边界就用上一步画出的停车线推算，然后根据汽车车体范围内的汽车首端和尾端和停车线边界的位置关系来判定停车是否规范。汽车首端和尾端在停车线边界以内的认为停车是规范的，汽车首端或尾端在停车线边界以外的认为停车是不规范的(违停)。
79.本实施例根据所述停车位图像确定停车线轮廓；根据所述当前车辆图像确定车辆位置坐标；在所述车辆位置坐标超出所述停车线轮廓时，判定所述当前车辆停车状态为违停状态。通过上述方案，实现了对车辆违停的完整检测，通过车头、车身以及车尾的图像采集结合停车线拟合，让车辆即使在有部分遮挡的情况下依然可以准确的完成违停检测，提高了无人机违停检测的适应性。
80.此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有汽车违停检测程序，所述汽车违停检测程序被处理器执行时实现如上文所述的汽车违停检测方法的步骤。
81.参照图4，图4为本发明汽车违停检测装置第一实施例的结构框图。
82.如图4所示，本发明实施例提出的汽车违停检测装置包括：
83.获取模块10，用于获取当前车辆图像以及当前车辆对应的停车位图像。
84.处理模块20，用于根据所述车辆图像以及停车位图像确定当前车辆停车状态。
85.所述处理模块20，还用于在所述当前车辆停车状态为违停状态时，获取车辆标识信息，以完成违停检测。
86.应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
87.本实施例获取模块10获取当前车辆图像以及当前车辆对应的停车位图像；处理模块20根据所述当前车辆图像以及所述停车位图像确定当前车辆停车状态；处理模块20在所述当前车辆停车状态为违停状态时，获取车辆标识信息，以完成违停检测。通过上述方式，实现了车辆违停的自动检测，并实时完成抄牌，由于采用无人机进行违停检测，可以多角度多方位进行检测保证检测的准确性，不怕出现车辆被遮挡造成无法抄牌的情况，提高了违停判断的准确性和违停抄牌的成功率。
88.在本实施例中，所述处理模块20，还用于根据所述停车位图像确定停车线轮廓；
89.根据所述当前车辆图像确定车辆位置坐标；
90.在所述车辆位置坐标超出所述停车线轮廓时，判定所述当前车辆停车状态为违停状态。
91.在本实施例中，所述处理模块20，还用于根据所述停车位图像进行直线检测，得到停车线信息；
92.根据所述停车线信息确定停车线轮廓。
93.在本实施例中，所述处理模块20，还用于在无法成功识别停车线时，对所述停车位图像进行特征点检测，确定特征点坐标；
94.根据所述特征点坐标拟合停车线轮廓。
95.在本实施例中，所述处理模块20，还用于对所述当前车辆图像进行特征识别，确定车头图像、车尾图像以及车体图像；
96.根据所述车头图像、车尾图像以及车体图像确定车辆位置坐标。
97.在本实施例中，所述处理模块20，还用于获取当前车辆位置；
98.根据所述当前车辆位置确定飞行路线，所述飞行路线与所述当前车辆位置的水平距离大于等于预设距离；
99.根据所述飞行路线进行飞行，获取当前车辆图像以及当前车辆对应的停车位图像。
100.在本实施例中，所述处理模块20，还用于飞行至当前车辆车头检测点，并进行车牌识别，得到第一车辆标识信息；
101.在所述第一车辆标识信息获取失败时，飞行至当前车辆车尾检测点，并进行车牌识别，得到第二车辆标识信息。
102.需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
103.另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的汽车违停检测方法，此处不再赘述。
104.此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
105.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
106.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(read only memory，rom)/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
107.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。