[发明专利]一种大中型地下智能停车场反向寻车系统

权利要求书

1.一种大中型地下智能停车场反向寻车系统，其特征在于包括：车辆信息采集模块、云服务器和寻车终端，

所述车辆信息采集模块用于采集车辆停放位置图像信息，并将采集到的车辆停放位置图像信息上传至云服务器，

所述云服务器将采集到的车辆停放位置图像信息进行处理，得到车辆牌照号，并将车辆牌照号信息与该车辆的入库时间及车位编号进行关联，

所述寻车终端基于云服务器关联的车辆牌照号信息与该车辆的入库时间及车位编号，对用户输入的车辆牌照号信息给出从当前位置到目标车辆所在位置的导航路线图，

所述车辆信息采集模块包括超声波探测器和监控设备，所述超声波探测器安装在车位上，所述监控设备安装在车位上前方，所述超声波探测器用于检测车辆停车到位信号，当检测到车辆停车到位信号时，监控设备对车辆停放位置图像信息进行采集，并将采集到的车辆停放位置图像信息上传至云服务器；

所述云服务器将采集到的车辆停放位置信息进行处理的具体步骤为：

步骤一：以实际车位挡车器距离车位后标记线的距离为b₁，以距离车位前标记线内侧0.5b₁处且平行于车位前标记线的直线作为定位基准线，然后找到车位前标记线和车位后标记线的中心点，车位前标记线和车位后标记线的中心点的连线与定位基准线的交点为O₁，然后根据O₁与监控设备的连线与车位前标记线的夹角得到角度模型；

步骤二：根据监控图像中车位的大小和车位的实际大小确定成像比例μ₁；

步骤三：获取待识别车辆监控图像，并对监控图像进行预处理；

步骤四：针对预处理后的图像，根据角度模型以及成像比例进行比例变换及Hough变换，得到校正后的实际尺寸大小的图像；

步骤五：针对实际尺寸大小的图像进行二值化处理；

步骤六：针对二值化处理后的图像采用区域均分方法进行车位图像分割，得到每个监控设备所监控的各个车位的子图像；

步骤七：针对车位的子图像进行车牌类型判定和车牌间隔符定位，具体步骤为：

针对车位子图像，以普通小型汽车车牌轮廓和普通小型汽车车牌间隔符的实际大小、位置及尺寸以及新能源小型汽车车牌轮廓和新能源小型汽车车牌间隔符的实际大小、位置及尺寸作为两种结构元素，分别通过击中/击不中形态学算法确定车牌类型以及车牌间隔符的位置；

步骤八：根据车牌间隔符的位置以及相对应车牌类型的车牌标准中规定的车牌尺寸，得到车牌在车位的子图像中的位置；

步骤九：根据车牌在车位的子图像中的位置以及相对应车牌类型的车牌标准中规定的字符位置和尺寸将车牌中的字符进行分割，得到分割后的字符图像；

步骤十：基于数据库中存储的字符模板，采用模板匹配法对分割后的字符图像进行字符识别，进而得到车辆牌照号。

2.根据权利要求1所述的一种大中型地下智能停车场反向寻车系统，其特征在于所述步骤三中预处理包括灰度化和邻域平均平滑去噪处理。

3.根据权利要求1所述的一种大中型地下智能停车场反向寻车系统，其特征在于所述步骤五中二值化处理通过Otsu自适应阈值算法进行。

4.根据权利要求1所述的一种大中型地下智能停车场反向寻车系统，其特征在于所述步骤七中结构元素包括车牌轮廓，车牌的间隔符的大小、位置及尺寸，车牌安装孔的大小、位置及尺寸或车牌安装螺钉的大小、位置及尺寸中至少一项。

5.根据权利要求1所述的一种大中型地下智能停车场反向寻车系统，其特征在于所述成像比例μ₁表示为：

其中，f为相机焦距，为监控器O距离O₁的实际值。