基于车牌识别的车位锁管理方法及相关装置与流程

本发明涉及数据处理的，尤其涉及一种基于车牌识别的车位锁管理方法及相关装置。

背景技术：

1、随着城市交通压力的加剧，停车难已经成为一大社会问题。为了合理管理停车资源并提高车位的使用效率，车位锁管理作为一项重要措施，受到了广泛关注。车位锁可以有效防止非授权车辆占用特定车位，从而确保有权车主的停车需求得到满足。为了实现车位锁的智能管理，需要依赖于车牌识别等信息技术来自动化地辨认车辆，判断是否允许其使用车位。

2、现有技术中，已经有各种基于车牌识别的车位管理系统被开发出来。这些系统通常包括车牌图像采集、车牌识别、车位状态检测等功能模块，并可以在一定程度上实现停车管理的自动化。然而，这些系统存在一些局限性，例如车牌图像识别的准确性受限，对复杂或变化环境的适应性不足，以及控制车位锁动作的响应速度慢或控制指令生成不够智能等问题。

3、现有技术的主要技术缺陷在于其车牌识别的准确性和系统的整体管理效率有待提高。识别精度不高可能导致对有权使用车位的车辆进行错误的限制，或者对非授权车辆错误放行，影响停车管理的有序性。在响应方面，现有系统对车辆到达时无法做出即时反应，或者在车位状态变化时控制指令的生成过程较为复杂，不能实现灵活快速的管理。因此，需要一种能够提高车牌识别率、响应更加快速的车位锁管理方法来克服现有技术的缺陷。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于车牌识别的车位锁管理方法及相关装置，用于解决如何对车位锁进行更加快速的响应管理。

2、本发明第一方面提供了一种基于车牌识别的车位锁管理方法，所述基于车牌识别的车位锁管理方法包括：

3、采集目标车辆的车身图像，得到采集图像，并对采集图像进行分割，得到多个分割图像；其中，数据库中提前存储有对采集图像进行分割的分割规则；

4、将各个分割图像分别输入至训练后的图像分类模型中进行分类，得到图像分类相册；其中，所述图像分类相册至少包括目标车辆的车牌图像；

5、基于预设的图像识别算法，对图像分类相册进行车牌识别，得到车牌识别结果；其中，所述车牌识别结果至少包括中文字符、英文字符和数字字符；

6、通过预置的车位传感器检测车位状态，得到车位状态检测结果；

7、根据车牌识别结果与车位状态检测结果，判断目标车辆是否有权使用车位，得到判断结果；

8、对所述判断结果进行分析，得到分析结果，并基于预设的控制指令生成规则和所述分析结果，生成对应的控制指令；通过所述控制指令，对车位的车位锁进行智能控制和管理。

9、可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述对采集图像进行分割，得到多个分割图像，包括：

10、对所述采集图像进行视觉特征提取，得到目标车辆的关键视觉特征；其中，所述关键视觉特征至少包括目标车辆的几何形状特征、颜色特征、车标特征、车牌特征；

11、基于目标车辆的几何形状特征，采用预设的第一分割规则对采集图像进行分割，生成第一分割图像；其中，所述第一分割规则用于对目标车辆的主体轮廓进行分割提取；

12、基于目标车辆的颜色特征，采用预设的第二分割规则对采集图像进行分割，生成第二分割图像；其中，所述第二分割规则用于对目标车辆的车身颜色图像进行分割；

13、基于目标车辆的车标特征，采用预设的第三分割规则对采集图像进行分割，生成第三分割图像；其中，所述第三分割规则用于对目标车辆的车标图像进行分割；

14、基于目标车辆的车牌特征，采用预设的第四分割规则对采集图像进行分割，生成第四分割图像；其中，所述第四分割规则用于对目标车辆的车牌图像进行分割。

15、可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述基于目标车辆的车牌特征，采用预设的第四分割规则对采集图像进行分割，生成第四分割图像，包括：

16、对所述车牌特征进行标准化处理，得到标准化处理后的车牌图像；

17、对标准化处理后的车牌图像进行颜色差异分析，得到颜色差异分析结果；其中，所述颜色差异分析结果用于区分车牌背景与车牌字符边框的颜色差异；

18、基于预设的边缘检测算法，结合所述颜色差异分析结果，对车牌图像进行识别，得到边缘检测结果；

19、根据所述边缘检测结果，结合车牌字符的预设宽度与间距信息，对车牌图像进行字符分割，得到字符图像；

20、基于预设的动态调整字符分割策略，对字符图像进行动态分割，得到第四分割图像；其中，所述第四分割图像至少包括中文字符图像、英文字符图像及数字字符图像。

21、可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述基于预设的图像识别算法，对图像分类相册进行车牌识别，得到车牌识别结果，包括：

22、获取预设的图像识别算法；其中，所述预设的图像识别算法至少包括中文字符图像识别算法、英文字符图像识别算法、数字字符图像识别算法；

23、基于所述中文字符图像识别算法，对图像分类相册进行第一识别，得到第一识别结果；其中，所述第一识别结果表示目标车辆所在的省或州的简称；

24、基于所述英文字符图像识别算法，对图像分类相册进行第二识别，得到第二识别结果；其中，所述第二识别结果包括目标车辆所在地的地级市编码、目标车辆的英文顺序号和英文顺序号在车牌中的位置；

25、基于所述数字字符图像识别算法，对图像分类相册进行第三识别，得到第三识别结果；其中，所述第三识别结果表示目标车辆所在地区的数字顺序号；

26、将所述第一识别结果、所述第二识别结果及所述第三识别结果按照预设的车牌编码规则进行重排，得到完整的车牌识别结果，其中，所述完整的车牌识别结果用于索引目标车辆车主的身份信息。

27、可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述得到完整的车牌识别结果的步骤之后，包括：

28、基于预设的车牌编码规则，从验证模型数据库中筛选与车牌编码规则匹配的车牌验证模型；其中，所述车牌验证模型至少包括车牌格式验证子模型、车牌号逻辑验证子模型、车牌号异常字符验证子模型；

29、将所述完整的车牌识别结果输入至筛选出的车牌验证模型中；

30、基于所述车牌格式验证子模型，对车牌识别结果进行车牌格式验证，得到第一验证结果；

31、基于所述车牌号逻辑验证子模型，对车牌识别结果进行车牌号逻辑验证，得到第二验证结果；

32、基于所述车牌号异常字符验证子模型，对车牌识别结果进行车牌号异常字符验证，得到第三验证结果；

33、根据所述第一验证结果、所述第二验证结果、所述第三验证结果，对分割规则的参数进行优化，得到优化后的分割规则；

34、基于优化后的分割规则，对采集图像进行重新分割，得到多个重新分割图像；其中，所述重新分割图像用于作为训练后的图像分类模型的输入数据，并重新进行图像分类。

35、本发明第二方面提供了一种基于车牌识别的车位锁管理装置，所述基于车牌识别的车位锁管理装置包括：

36、分割模块，用于采集目标车辆的车身图像，得到采集图像，并对采集图像进行分割，得到多个分割图像；其中，数据库中提前存储有对采集图像进行分割的分割规则；

37、分类模块，用于将各个分割图像分别输入至训练后的图像分类模型中进行分类，得到图像分类相册；其中，所述图像分类相册至少包括目标车辆的车牌图像；

38、识别模块，用于基于预设的图像识别算法，对图像分类相册进行车牌识别，得到车牌识别结果；其中，所述车牌识别结果至少包括中文字符、英文字符和数字字符；

39、检测模块，用于通过预置的车位传感器检测车位状态，得到车位状态检测结果；

40、判断模块用于根据车牌识别结果与车位状态检测结果，判断目标车辆是否有权使用车位，得到判断结果；

41、控制模块，用于对所述判断结果进行分析，得到分析结果，并基于预设的控制指令生成规则和所述分析结果，生成对应的控制指令；通过所述控制指令，对车位的车位锁进行智能控制和管理。

42、本发明第三方面提供了一种基于车牌识别的车位锁管理设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于车牌识别的车位锁管理设备执行上述的基于车牌识别的车位锁管理方法。

43、本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于车牌识别的车位锁管理方法。

44、本发明提供的技术方案中，有益效果：本发明提供一种基于车牌识别的车位锁管理方法及相关装置，通过采集目标车辆的车身图像，得到采集图像，并对采集图像进行分割，得到多个分割图像；将各个分割图像分别输入至训练后的图像分类模型中进行分类，得到图像分类相册；基于预设的图像识别算法，对图像分类相册进行车牌识别，得到车牌识别结果；通过预置的车位传感器检测车位状态，得到车位状态检测结果；根据车牌识别结果与车位状态检测结果，判断目标车辆是否有权使用车位，得到判断结果；对所述判断结果进行分析，得到分析结果，并基于预设的控制指令生成规则和所述分析结果，生成对应的控制指令；通过所述控制指令，对车位的车位锁进行智能控制和管理。本发明通过采集车身图像并进行分割，再结合训练后的图像分类模型进行分类，可以有效提高对车牌图像的识别准确率。预设的图像识别算法能够识别包括中文字符、英文字符和数字字符的车牌信息，从而减少错误识别并提升整个系统的可靠性。通过使用预置的车位传感器实时检测车位状态，能够快速响应车辆到达和离开，从而实现车位锁的及时控制。通过将车牌识别结果与车位状态检测结果结合判断车辆是否有权使用车位，并基于预设的控制指令生成规则和分析结果生成控制指令，能够智能化地控制车位锁，避免了人工干预，提升了停车管理的效率。自动化的车牌识别和车位锁控制流程可以减少驾驶者寻找车位和等待解锁的时间，提供更加便捷和顺畅的停车体验。系统能够确保只有授权车辆可以使用车位，避免了非法占用情况，提升了车位资源的安全管理水平。并且有效识别和管理车位使用情况，有助于管理者根据车位使用数据进行资源优化调配，进一步提高停车资源的利用率。