[发明专利]一种基于多类型传感器的停车管理方法及系统

说明书

本发明公开一种基于多类型传感器的停车管理方法及系统，涉及智能停车管理领域，所述方法包括：获取毫米波雷达采集的目标区域的雷达数据和激光雷达采集的目标区域的点云数据；根据目标区域的雷达数据和点云数据判断目标区域是否存在车辆目标并且获取所述目标信息；若存在车辆，则根据所述目标信息和摄像机采集的所述目标区域的图像数据，获取所述车辆的车辆停车信息；根据车辆停车信息对所述车辆进行停车管理。通过利用毫米波雷达、激光雷达综合判断目标区域是否存在车辆并且获取该车辆目标信息，并进一步融合摄像机采集到的目标区域的图像数据进行车辆停车信息的获取，提升了停车管理的准确性和精确度。本发明适用于停车管理领域。

技术领域

本发明涉及智能停车管理领域，特别涉及一种基于多类型传感器的停车管理方法及系统。

背景技术

在经济快速发展的今天，人民生活水平和收入不断提高，城市机动车保有量也急速增长，但随之而来，城市停车位缺口也不断扩大，远远无法满足巨大的停车需求，停车位与停车需求间的矛盾也日益尖锐。尤其在城市道路两侧，由于路侧停车位的稀缺以及机动车驾驶人的交通安全意识淡薄，城市路侧停车和路侧违法停车成为城市管理的痼疾之一，由此带来交通拥堵、乱停乱放等问题严重制约着城市绿色、快速发展，严重影响市容市貌、居民生活环境，对于城市路侧停车和路侧违法停车的治理，已到刻不容缓的程度。

在路侧停车管理中，通常使用图像监控设备监测目标停车区域，再利用目标检测及识别算法确定目标车辆，对车辆进行停车管理。然而，单纯利用摄像机拍摄的视觉信息易受到环境干扰，强光、大雾、雨雪等都会使得在视频图像中无法准确获得到车辆目标特征，导致停车管理的精度较低。由此，通常引入其他传感器辅助停车管理，如毫米波雷达、激光雷达等。如果使用毫米波雷达对目标区域的车辆进行监测，虽然抗环境干扰能力强，但对于车辆目标的识别，容易出现误判；而如果使用激光雷达，虽然可以获得监测区域点云数据，但仍缺乏获取车辆关键身份信息的能力。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于多类型传感器的停车管理方法及系统，可以解决停车管理的准确率和精度较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于多类型传感器的停车管理方法，所述方法包括：

获取毫米波雷达采集的目标区域的雷达数据和激光雷达采集的目标区域的点云数据；

根据目标区域的雷达数据和目标区域的点云数据判断目标区域是否存在车辆目标并且获取所述目标信息；

若所述目标区域存在车辆，则根据所述目标信息和摄像机采集的所述目标区域的图像数据，获取所述车辆的车辆停车信息；

根据所述车辆停车信息对所述车辆进行停车管理。

进一步地，所述根据目标区域的雷达数据和目标区域的点云数据判断目标区域是否存在车辆目标的步骤包括：

若根据目标区域的雷达数据和目标区域的点云数据均判断出所述目标区域均存在车辆目标，则判断所述毫米波雷达识别的目标和所述激光雷达识别的目标是否为相同目标；

若为相同目标，则确认所述目标区域存在车辆。

进一步地，所述判断所述毫米波雷达识别的目标和所述激光雷达识别的目标是否为相同目标的步骤包括；

通过预设规则对两个雷达识别的车辆目标进行相似性判断；

若两个雷达识别的目标相似性符合预置条件，则确定两者为同一目标。

进一步地，所述根据目标区域的雷达数据和目标区域的点云数据判断目标区域是否存在车辆目标的步骤包括：

若根据目标区域的雷达数据识别出所述目标区域存在目标并且目标区域的点云数据未识别出所述目标区域存在目标，则获取摄像机采集的所述目标区域的图像数据；