[发明专利]一种道路停车智能巡检系统

权利要求书

1.一种道路停车智能巡检系统，其特征在于，包括巡检车（1）、搭载在所述巡检车（1）上的智能盒分析服务器（2）、交换机（3）和摄像头（4），所述的交换机用于连接智能盒分析服务器（2）和摄像头（4），所述的摄像头（4）用于获取视频数据，所述的智能盒分析服务器（2）包括车辆检测模块（21）、车牌识别分析模块（22）、车位线检测模块（23）、OCR车位号检测识别模块（24）、GPS定位分析模块（25）以及业务调用分析模块（26），所述的车辆检测模块（21）用于检测停车位上的车辆以及对应的车牌位置信息；所述车牌识别分析模块（22）基于所述车辆检测模块（21）得到的车牌区域对车牌进行识别以获得准确的车牌信息；所述车位线检测模块（23）用于建立待巡检区域的车位线坐标模型并对巡检车辆所在车位线进行精确判断；OCR车位号检测识别模块（24）用于对具体停车车位号进行检测和识别；所述GPS定位分析模块（25）用于融合所述车位线检测模块（23）、OCR车位号检测识别模块（24）信息对停车车位和车牌进行精确匹配；所述业务调用分析模块（26）用于将智能分析盒服务器得到的信息实时传输到信息平台以进行实时监测。

2.根据权利要求1所述的一种道路停车智能巡检系统，其特征在于：所述的智能盒分析服务器（2）壳体采用抗腐蚀材料制成，其连同所述交换机（3）和摄像头（4）安装在所述巡检车（1）后座上。

3.根据权利要求1所述的一种道路停车智能巡检系统，其特征在于：所述的车辆检测模块（21）建模时对模型训练数据进行了增强，基于YOLOX网络结构进行优化。

4.根据权利要求3所述的一种道路停车智能巡检系统，其特征在于：所述对模型训练数据进行增强的方式包括图像颜色空间变换、图像缩放、图像旋转一种或多种组合，且基于不同天气条件下进行增强。

5.根据权利要求3所述的一种道路停车智能巡检系统，其特征在于：所述的YOLOX网络结构进行优化包括以下步骤：

（1）修改原始网络模型的输入图像尺寸；

（2）对网络结构中的每层通道数采用中位数算法进行剪枝，精简每个层的通道数；

（3）删除网络中的部分block结构，在保留的block结构上添加不同分支。

6. 根据权利要求1所述的一种道路停车智能巡检系统，其特征在于：所述的车牌识别分析模块（22）建模时对车牌训练数据进行了增强和矫正，且采用mobilenet-v1+lstm+ctcloss的组合结构进行优化。

7.根据权利要求6所述的一种道路停车智能巡检系统，其特征在于：所述的增强和矫正包括进行图像噪声、图像生成等处理，且在真实场景下对车牌图像进行放射变化，将不同角度拍摄的车牌图形变换成比较正的图像。

8.根据权利要求1所述的一种道路停车智能巡检系统，其特征在于：所述的车位线检测模块（23）基于机器深度学习法，对摄像头抓拍的道路场景图像进行检测，输出车位线的顶点坐标位置，绘制整个车位区域。

9.根据权利要求1所述的一种道路停车智能巡检系统，其特征在于：所述的OCR车位号检测识别模块（24）基于机器深度学习的方法，对摄像头抓拍的道路场景图像进行车位号检测，得到对应车辆车位号位置，再根据车位号区域图进行车位号识别，给出具体车辆车位号信息。

10.根据权利要求1所述的一种道路停车智能巡检系统，其特征在于：所述GPS定位分析模块（25）对巡检区域所有的车位进行GPS坐标的预标定，当巡检车巡检时，通过所述车辆检测模块（21）得到某个车位上的车牌，给出当前车牌所在车位的GPS坐标信息，再结合预标定的车位GPS信息，实现对当前车牌和车位的匹配。

11.根据权利要求1所述的一种道路停车智能巡检系统，其特征在于：所述的业务调用分析模块（26）采用5G技术，将精确定位的当前车辆停车车位信息实时传输。

12.根据权利要求1所述的一种道路停车智能巡检系统，其特征在于：所述的摄像头（4）采用三部鱼眼式摄像机，三部摄像机安装在一个可伸缩的支架上，所述三部摄像机分别覆盖前部区域、中间区域以及后部区域。