[发明专利]基于AI视觉技术实现室内停车定位导航系统及方法

权利要求书

1.一种基于AI视觉技术实现室内停车定位导航系统，其特征在于，包括边缘计算AI服务器单元、SAAS云平台单元、管理终端单元和用户终端单元；所述边缘计算AI服务器单元，用于利用监控摄像头终端采集到的影像信息，对车位的定位、车辆的跟踪，提供最优停车位和最优路径；所述SAAS云平台单元，采用分布式部署，用于数据处理存储管理，负责响应、处理前端用户服务需求，对接其他室外导航软件资源或数字城市资源；所述管理终端单元，用于为停车场管理人员提供节点管理、数据分析、推送信息管理和用户权限管理；所述用户终端单元为用户提供定位、导航服务。

2.根据权利要求1所述的基于AI视觉技术实现室内停车定位导航系统，其特征在于，所述边缘计算AI服务器单元采用视觉A I车位识别模型和多摄像头车辆识别跟踪系统实现对车位的定位和车辆的跟踪。

3.根据权利要求1所述的基于AI视觉技术实现室内停车定位导航系统，其特征在于，所述室外导航软件资源或数字城市资源包括云服务器、数据库、云端应用程序。

4.根据权利要求1所述的基于AI视觉技术实现室内停车定位导航系统，其特征在于，所述用户终端单元，通过公众号、小程序或App 方式为车主提供定位、导航服务，支持 iOS及Android 操作系统智能手机。

5.一种基于权利要求1-4任一所述基于AI视觉技术实现室内停车定位导航系统的导航方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1:利用已有监控摄像头，采集监控摄像头视频，通过视觉AI车位识别模型，实现室内停车场中空闲车位的定位；

步骤S2：通过跨摄像头跟踪停车场内用户行进车辆，利用多摄像头车辆识别跟踪系统，为路径规划提供车辆定位信息；

步骤S3：在停车引导中针对每辆车的不同需求，系统通过优化约束条件下的路径规划算法，为每个用户规划最优停车位和最优停车行进路径；

步骤S4：系统将边缘计算AI服务器单元提供的最优停车位和最优路径推送给用户终端，以手机APP或小程序的方式，为车主提供停车定位、导航服务。

6.根据权利要求5所述的导航方法，其特征在于，所述视觉AI车位识别模型，通过监控摄像头的图像提取地面关键点信息，结合停车场蓝图，利用场景中几何特征和固定标志，标定车位到图像的单应矩阵，再将车位平面从二维图像到三维空间的逆变换，最后结合时域信息的深度学习空车位检测，判断出最终车位。

7.根据权利要求5所述的导航方法，其特征在于，所述多摄像头车辆识别跟踪系统由单摄像头跟踪模块和摄像机间关联模块组成，所述单摄像头跟踪模块是拍摄单个摄像头的视频序列，并对其中显示的目标进行检测和跟踪，同时计算出所有轨迹的特征表示；所述摄像机间关联模块的核心是车辆重识别，将其定义为目标-目标之间的匹配与目标-轨迹之间的匹配，实质上是通过使用外观相似度和运动约束下的运动特征来匹配不同相机中相同的车辆。

8.根据权利要求5所述的导航方法，其特征在于，所述路径规划算法，研究用户需求的定义和数学表达，设计带约束的最优化问题；然后通过搜索算法求解该优化问题，得到最优的全局路径最优解；研究大量用户高并发情况下降低计算复杂度，实现实时路径更新。