CN119516489A 基于动态边缘计算的车辆违停检测方法及系统 （云途信息科技(杭州)有限公司）

基于动态边缘计算的车辆违停检测方法及本发明公开了基于动态边缘计算的车辆违对车辆进行追踪，以确定车辆是否处于静止状通过融合当前帧的解析结果中停车位的车位线2获取由移动边缘设备采集的视频信息或图像信息，并进行预对所述预处理后的图像数据进行全场景识别，以识别出道路上的全景数据时，通过融合当前帧的解析结果中停车位的车位线与历史车位线数据建立的数学模根据所述车位区域与所述车辆所占的区域的相交比例确定所述车辆将所述车辆的违停类型、车辆车牌号以及违停位置组合形成违对所述视频信息或所述图像信息进行相机标定与图像矫正，以得通过目标分割算法对所述预处理后的图像数据进行全场景识别采用多目标跟踪算法识别并持续跟踪所述解析结果中的车辆，以得将所述预处理后的图像数据划分上下两个区域，并从上部区在跟踪过程中，计算所述解析结果中的车辆的位置与所述静止参考点之间的相对距计算所述静止参考点的视野轨迹与所述车辆的根据所述相似度以及所述方差确定所述车辆是否3若能获取到包含车位线的历史图像数据，则解析并获取所述若不能获取到包含车位线的历史图像数据，则记录所述解计算所述车辆的中心点到各个所述车位区域之间的距确定所述车辆的车头方向，并结合所述解析结果中的停车全场景识别单元，用于对所述预处理后的图像数据进行全场景识别违停类型确定单元，用于根据所述车位区域与所述车辆所占的区4信息生成单元，用于将所述车辆的违停类型、车辆车牌5当所述车辆出现违停情况时，结合所述解析结果中的停车标志物确定所述车辆的违停类6计算所述静止参考点的视野轨迹与所述车辆的根据所述相似度以及所述方差确定所述车辆是否利用所述历史车位线数学模型对所述解析结果中停车位所对应的车位线进行融[0011]其进一步技术方案为：所述判断是否能获取到包含车位78[0018]图1为本发明实施例提供的基于动态边缘计算的车辆违停检测方法的流程示意图13为本发明实施例提供的基于动态边缘计算的车辆违停检测系统的示意性框9[0024]图1是本发明实施例提供的基于动态边缘计算的车辆违停检测方法的流程示意定矩阵M对原始图像执行几何变换，目的是修正由于相机斜向俯视角度导致的梯形失真[0036]在本实施例中，通过目标分割算法对所述预处理后的图[0037]将通过前述步骤S110获得的已经过相机标定与图像矫正[0055]在本实施例中，当所述相似度不小于预设阈值且所述方则确定所述车辆处于静止状态；当所述相似度小于预设阈值和/或所述方差大于另一预设阈值th2，同时[D1]数组的方差V≤另一个预设阈值th1，那么可以推断该车辆处于静止状参考点R1的视野轨迹TR的相似度很小或者静止参考点R1与车辆在视野上的相对距离波动在视野内生成其运动轨迹TR，而车辆也会生成自身的运动轨迹TC，轨迹在图4内的虚线表骤旨在找出当前帧中可能存在的车位线对应于历史模型中的哪一[0072]对于未能直接从当前帧中识别出来的车位线部分，使用历史车位线模型进行预[0074]如果某些车位线在当前帧中未能完全检测到，那么将以[0076]融合过程中可能会出现误差，特别是当历史车位线模型与当前环境存在差异合当前帧的实际数据和对未来帧的预测来提高车位识别的[0117]图13是本发明实施例提供的一种基于动态边缘计算的车辆违停检测系统300的示一种基于动态边缘计算的车辆违停检测系统300。该基于动态边缘计算的车辆违停检测系统300包括用于执行上述基于动态边缘计算的车辆违停检测方法的单元，该系统可以被配的车位线与历史车位线数据建立的数学模型，智能预测并补全可能被遮挡或缺失的车位相交比例计算子单元，用于计算所述车位区域与所述车辆所占的区域的相交比的车辆违停检测系统300和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描[0126]上述基于动态边缘计算的车辆违停检测系统300可以实现为一种计算机程序的形[0129]该非易失性存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序车位线与历史车位线数据建立的数学模型，智能预测并补全可能被遮挡或缺失的车位线；[0135]在一实施例中，处理器502在实现所述获取由移动边缘设备采集的视频信息或图[0136]在一实施例中，处理器502在实现所述对所述预处理后的图像数据进行全场景识[0138]在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述相似度以及所述方差确定所述车[0139]在一实施例中，处理器502在实现所述当所述车辆属于静止状态时，确定车位区像数据，则解析并获取所述历史图像数据中的横向车位线以及纵向车位线的直线方程式、学模型；利用所述历史车位线数学模型对所述解析结果中停车位所对应的车位线进行融[0140]在一实施例中，处理器502在实现所述判断是否能获取到包含车位线的历史图像[0141]在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述车位区域与所述车辆所占的区域[0142]应当理解，在本申请实施例中，处理器502可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器微处理器或者该处理器也可以是任何常规的[0143]本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方车位线与历史车位线数据建立的数学模型，智能预测并补全可能被遮挡或缺失的车位线；像数据，则解析并获取所述历史图像数据中的横向车位线以及纵向车位线的直线方程式、学模型；利用所述历史车位线数学模型对所述解析结果中停车位所对应的车位线进行融与所述车辆所占的区域的相交比例确定所述车辆是否违停，且当所述车辆出现违停情况[0157]该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独