[发明专利]一种智能停车车位检测方法

摘要

本发明提供了一种智能停车车位检测方法，其在服务器端先利用深度学习中卷积神经网络算法精确度高的优势，对现有监控系统采集的不同场景中停车场图像进行训练。然后根据训练得到的CNN模型，对当前采集的停车场图像进行分类识别，获得当前车位的检测结果。最后，服务器端把停车场当前车位状态信息和位置信息传送到用户端，用户利用应用软件根据当前车位状态信息选择车位，并根据车位位置对车辆导航到所选择的未被占用车位。与现有停车位检测及车位诱导方法相比，本发明提出的方法能够在复杂环境下克服天气变化、光照强度、阴影及行人杂物等因素的影响，提高车位检测正确率，同时降低停车场管理成本。

主权项

1.一种智能停车车位检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用现有视频监控系统，在不同天气条件下，采集不同的停车场的图像，对图像进行分类并生成样本；步骤2：把采集的图像序列传送到停车管理系统的服务器中，服务器中有多层卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型能提取停车场图像的特征；步骤3：服务器中车位检测单元启动CNN网络，利用图像序列数据集进行训练；步骤4：得到经过CNN网络训练的车位检测模型并将训练好的卷积神经网络模型保存到服务器中；步骤5：实时车位检测阶段，停车场内视频监控系统把当前车场监控图像传送到服务器；步骤6：服务器车位检测单元利用CNN训练模型对当前车场图像进行分类识别，以获得停车场车位检测结果；步骤7：服务器把对当前车位检测结果存入数据库；步骤8：停车系统前端，即用户智能手机应用程序(APP或微信)发起停车请求；步骤9：服务器端把停车场当前车位状态信息和位置信息传送到用户端；步骤10：用户利用应用软件根据当前车位状态信息选择车位，当用户启动车位导航功能时，其根据车位位置对车辆导航到所选择的未被占用车位。