[发明专利]一种图像检测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测区域的待检测高点位停车场图片，所述待检测高点位停车场图片为包括多个车辆与多个车位的图片；

将所述待检测高点位停车场图片输入到预先训练好的基于卷积神经网络的实例分割模型中，得到所有车辆的车辆位置信息，其中，所述实例分割模型包括卷积层、空间金字塔池化层和全连接层；

根据所述待检测高点位停车场图片，确定所有车位的车位位置信息，并计算各个车辆对应的车位的区域面积；

根据各个所述车辆位置信息和各自对应的车位位置信息，确定各个车辆与各自对应的车位的第一重叠面积；

根据各个所述第一重叠面积与各自对应车位的区域面积检测车位是否被占用；

其中，所述将所述待检测高点位停车场图片输入到预先训练好的基于卷积神经网络的实例分割模型中，得到所有车辆的车辆位置信息，其中，所述实例分割模型包括卷积层、空间金字塔池化层和全连接层，包括：

将待检测高点位停车场图片输入到卷积层进行特征提取，得到特征平面；对特征平面经过激活函数激活，并输出到空间金字塔池化层，空间金字塔池化层能够使用多个窗口进行多尺度特征融合，兼容多个尺度的特征，将不同输入变成固定大小的输出；然后再输出给下一层卷积，经过N次这样反复处理得到样本图片中所有车辆的特征框图，将样本图片中所有车辆的特征框图输出到全连接层中进行分类处理，输出车辆的位置信息；

所述实例分割模型还包括全连接层后的柔化非极大值抑制算法；

所述实例分割模型的主干网络使用跨阶段局部网络；

其中，所述待检测高点位停车场图片还包括违停区域，在计算各个车辆对应的车位的区域面积之后，还包括：

根据所述待检测高点位停车场图片，确定所有违停区域的位置信息；

根据各个所述车辆位置信息和各自对应的所述违停区域的违停位置信息，确定各个车辆与违停区域的第二重叠面积；

根据各个所述车辆位置信息，确定各个车辆的车辆面积；并根据各个所述第二重叠面积与各自对应的车辆面积判断各个车辆是否在违停区域；

在根据各个所述第二重叠面积与各自对应的车辆面积判断各个车辆是否在违停区域之后，还包括：

若存在车辆在违停区域内，获取规定时间内多组高点位停车场图片；

将所述多组高点位停车场图片依次输入预先训练好的实例分割模型，得到多组在违停区域的车辆的位置信息；

根据所述多组在违停区域的车辆的位置信息的变动情况确定车辆是否违停；

所述根据所述多组在违停区域的车辆的位置信息的变动情况确定车辆是否违停，包括：

根据多组高点位停车场图片中在违停区域的车辆的位置信息，确定在违停区域的车辆在规定时间内的移动距离，若移动距离小于预设移动距离阈值，则确定车辆违停；

在所述根据各个所述第一重叠面积与各自对应车位的区域面积检测车位是否被占用之后，还包括：

当车辆在经过出口卡口时，在获取到车辆的车牌信息后，根据车牌信息从存储的车辆信息中确定目标车辆信息，其中，车辆信息包括车辆的停放位置以及对应的停放时间；

当目标车辆信息包括违停信息时，则根据违停收费标准以及违停对应的停放时间确定第一费用；

当目标车辆信息包括正常停泊信息时，则根据停泊收费标准以及正常停泊对应的停泊时间确定第二费用；根据第一费用和/或第二费用确定最终费用；

所述车位位置信息为车位边缘点坐标和/或车位的区域信息，车位的区域面积通过车位的多个车位边缘点坐标计算得出，或根据车位的区域信息确定得出；

所述车辆位置信息包括车辆边缘点坐标和/或车辆的区域信息；所述根据各个所述车辆位置信息，确定各个车辆的车辆面积，具体包括：

根据车辆四个角点坐标确定车辆面积；或

基于区域信息进行曲线拟合得到多条曲线，根据多条曲线确定车辆面积；或

根据上述车辆的两个车辆面积确定车辆的平均车辆面积，作为最终的车辆面积。