[发明专利]一种基于视觉感知和AIOT的路边停车事件判断方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于视觉感知和AIOT的路边停车事件判断方法及系统，通过地磁感应作为触发机制，调用相机采集该地磁感应器对应车位视频数据，深度分析视频数据，保留符合置信度条件的视频数据，根据符合置信度标准的视频数据获得准确的停车事件判断结果，对地磁传感器显示的示数进行标记，得到标签数据，利用标签数据和地磁感应显示示数对全连接分类网络进行训练，训练完成后，当地磁传感器的示数出现变化时，采集地磁数据，送入全连接分类网络即可得到准确的停车时间判断结果，使得路边停车判断更加精准化、智能化。

技术领域

本申请涉及人工智能、智能停车领域，具体涉及一种基于视觉感知和AIOT的路边停车事件判断方法及系统。

背景技术

在智能停车领域中，路侧停车一直是影响城市交通的重大问题。目前路边停车管理依靠两种技术：一种是在路边停车位安装地磁传感器感应车辆进出停车位的时间完成路边停车事件的自动判断，虽然可以获得清晰的传感器数据，但存在缺点是当其他车辆经过时容易产生误判，使得路边停车的判断出现误差。另一种现有技术是利用高位视频，通过采集车位周围视频,根据视频时长信息技术判断停车，缺点是受环境因素影响较大，恶劣环境下图像质量下降，会导致路边停车的判断出现误差。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的是提供一种基于视觉感知和AIOT的路边停车事件判断方法及系统。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于视觉感知和AIOT的路边停车事件判断方法，包括如下步骤：

S1:当车位上的地磁传感器示数发生变化时，调用该地磁传感器对应车位的视频数据；

S2:对视频数据中每一个视频数据中感兴趣区域置信度进行判断，获得符合置信度标准的视频数据；

S3:对符合置信度标准的视频数据进行追踪，用帧差法处理该视频数据得到差值图，对差值图进行阈值分割，得到前景区域面积，通过该前景区域面积判断停车结果，将该停车结果与车位对应的地磁传感器显示的示数进行标记，获得电磁传感器显示数与停车结果对应的标签数据；

S4:利用S3获得的停车结果对应的标签数据，并结合电磁传感器标签数据对应的显示示数进行全连接分类网络训练。

所述S1中获得的视频数据包括覆盖车位所有的视频数据为P₁,P₂…P_n，其中n为视频数据的数量。

所述视频数据的置信度判断方法如下：

对n条视频数据中的初始帧图像I_n进行视频质量判断，获得n条视频数据中每一视频数据的质量评分Q_n，当max{Q₁,Q₂,…Q_n}≥Q₀，选取质量评分Q_n最高的视频数据作为获得符合置信度标准的视频数据,所述Q₀是视频质量阈值。

所述视频质量判断方法如下：

获取初始帧图像I_n中的感兴趣区域ROI_n；

对ROI_n进行视频质量分析获取质量指标，该质量指标包括视频数据n因遮挡引起的视频质量下降的视频质量指标Z_n和视频数据n中环境指标H_n；

按照如下表达式计算视频数据n的质量Q_n；

Q_n＝(1-Z_n)×H_n