[发明专利]车位状态检测方法、系统、可读存储介质和计算机设备

权利要求书

1.一种车位状态检测方法，其特征在于，包括步骤：

获取待检测车位的图像数据；

从所述待检测车位的图像数据中提取待检测图像特征向量；

根据所述待检测图像特征向量和预设的神经网络检测模型进行车位状态检测；

获取并推送所述车位状态检测的结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测车位的图像数据的步骤包括：

采集待检测车位的视频流数据；

从所述视频流数据中提取待检测车位的单帧图像数据；

确认车位检测区域；

根据所述车位检测区域从所述单帧图像数据中截取待检测车位的图像数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述待检测车位的图像数据中提取待检测图像特征向量的步骤包括：

将所述待检测车位的图像数据按照预设尺寸进行缩放，得到缩放后的图像数据；

对所述缩放后的图像数据进行伽马校正，得到校正后的图像数据；

对所述校正后的图像数据进行灰度化处理，得到灰度化图像数据；

从所述灰度化图像数据中提取待检测图像特征向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述灰度化图像数据中提取待检测图像特征向量的步骤包括：

获取所述灰度化图像数据的图像梯度，所述图像梯度包括梯度幅值和梯度方向；

根据预设的权重投影函数，将所述梯度幅值按照所述梯度方向进行加权投影，得到所述灰度化图像数据的方向梯度直方图；

通过预设归一化函数将所述灰度化图像数据的方向梯度直方图进行归一化处理，得到所述灰度化图像数据的方向梯度直方图特征向量，所述待检测图像特征向量包括所述方向梯度直方图特征向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述灰度化图像数据的图像梯度的步骤包括：

将所述灰度化图像数据按照预设分割规则进行分割，得到单元图像数据；

将所述单元图像数据按照预设块组合规则进行组合，得到块图像数据；

分别获取所述单元图像数据的图像梯度和所述块图像数据的图像梯度，所述灰度化图像数据的图像梯度包括所述单元图像数据的图像梯度和所述块图像数据的图像梯度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预设的权重投影函数，将所述梯度幅值按照所述梯度方向进行加权投影，得到所述灰度化图像数据的方向梯度直方图的步骤包括：

获取预设的权重投影函数；

根据所述权重投影函数分别将所述单元图像数据的图像梯度和所述块图像数据的图像梯度进行加权投影，得到单元图像数据的方向梯度直方图和块图像数据的方向梯度直方图，所述灰度化图像数据的方向梯度直方图包括所述单元图像数据的方向梯度直方图和所述块图像数据的方向梯度直方图。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待检测图像特征向量和预设的神经网络检测模型进行车位状态检测的步骤之前包括：

采集车位样本图像数据；

从所述车位样本图像数据中提取车位样本图像特征向量；

将所述车位样本图像特征向量输入神经网络模型中进行训练，得到所述预设的神经网络检测模型。

8.一种车位状态检测系统，其特征在于，包括：

图像数据获取模块，用于获取待检测车位的图像数据；

特征向量提取模块，用于从所述待检测车位的图像数据中提取待检测图像特征向量；

车位状态检测模块，用于根据所述待检测图像特征向量和预设的神经网络检测模型进行车位状态检测；

检测结果推送模块，用于获取并推送所述车位状态检测的结果。

9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。