[发明专利]停车位置确定方法、装置、系统及计算机可读介质

说明书

本发明提供了一种停车位置确定方法、装置、系统及计算机可读介质，方法包括：接收多个边缘端发送的车辆的状态转换时刻和最优图像，接收用户终端发送的目的地位置和预计停车时间；根据多个边缘端发送的状态转换时刻和最优图像生成更新停车位信息；若预计停车时间满足预设停车时间要求，则在预设地图中确定与目的地位置距离最近的停车场为目标停车场；在更新停车位信息中，确定与目标停车场对应的停车位信息为目标停车位信息；在目标停车位信息中确定处于空闲状态的停车位编号，将任一与停车位编号对应的停车位确定为用户终端的停车位置，缓解现有技术中存在的停车过程效率低下的技术问题，达到了提高停车过程效率的技术效果。

技术领域

本发明涉及视频结构化技术领域，尤其是涉及一种停车位置确定方法、装置、系统及计算机可读介质。

背景技术

随着车辆的增多，停车成为一大难题，尤其是对于景区、医院和演唱会场馆等地点。

在实际应用中，如果用户还在前往目的地的路上，那么用户无法获知目的地附近的停车位信息。只能在到达目的地后，再去找停车位，如果当前的停车场内没有空闲的停车位，那么还要去附近的其他的停车场寻找空闲的停车位，这个寻找空闲停车位的过程，会耗费用户大量的时间和精力，导致停车过程效率低下的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种停车位置确定方法、装置、系统及计算机可读介质，以缓解现有技术中存在的停车过程效率低下的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种停车位置确定方法，方法应用于包含图像采集设备的边缘端，所述方法包括：

获取所述图像采集设备采集的所在区域内的视频流；

提取所述视频流每个单帧图像中的车辆特征，得到特征图；

对于每个所述特征图，利用预设分类神经网络确定与所述特征图对应的单帧图像中每个车辆的矩形车辆框图；

追踪多个所述单帧图像中的车辆，确定行驶状态发生变化的车辆的状态转换时刻和最优图像；

发送行驶状态发生变化的车辆的所述状态转换时刻和所述最优图像给服务器。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述利用预设分类神经网络确定与所述特征图对应的单帧图像中每个车辆的矩形车辆框图，包括：

生成与所述预设分类神经网络对应的特征表达函数；

获取所述特征图的每个像素点上的像素值；

对于每个所述像素点，将所述像素值代入所述特征表达函数，得到车辆在所述单帧图像中的四点坐标位置；

根据所述四点坐标位置生成所述矩形车辆框图。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，追踪多个所述单帧图像中的车辆，确定行驶状态发生变化的车辆的状态转换时刻，包括：

在任意相邻的两个所述单帧图像中，为不同所述单帧图像中的同一个车辆设置相同的编号；

对于编号相同的车辆，在前一个单帧图像中，确定车辆的前一个四点坐标位置，在后一个单帧图像中，确定车辆的后一个四点坐标位置；

判断所述前一个四点坐标位置和所述后一个四点坐标位置是否相同；

若所述前一个四点坐标位置和所述后一个四点坐标位置不相同，则将所述后一个单帧图像发生的时刻确定为与所述编号对应的所述状态转换时刻。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，追踪多个所述单帧图像中的车辆，确定行驶状态发生变化的车辆的最优图像，包括：