图像获取装置、服务器、移动终端及停车管理系统的制作方法

1.本技术属于停车管理领域，尤其涉及一种图像获取装置、服务器、移动终端及停车管理系统。


背景技术：

2.现有路内(路边)停车管理中，通常在一片路内区域的停车位设置若干图像获取装置，每一图像获取装置上设置4g无线通信模块，并通过通信模块传送车辆图像和数据给一个服务器，其中图像获取装置普遍采用换电池模式，辅助采用太阳能供电模式。
3.以上工作模式具有以下缺点：
4.1)图像获取装置定时抓拍车辆图像，并通过4g无线通信模块上传图像和数据，此种方式功耗高；
5.2)由于采用4g无线通信模块进行图像和数据传送，因此需要消耗大量流量，流量费用高；
6.3)一个服务器对应接收和处理一片路内区域的成百上千台图像获取装置传送的图像和数据以及识别车牌号，服务器需能承受较大负载，要求性能高，从而成本高。
7.综合可知，现有停车管理系统具有功耗高、维护成本高(换电)、流量费用高和成本高的缺点。


技术实现要素：

8.本技术实施例提供了一种图像获取装置、服务器、移动终端及停车管理系统，以解决停车管理系统功耗高、流量费用高和成本高的问题。
9.为实现上述目的，本技术采用的一种技术方案是：
10.一种图像获取装置，其特征在于：
11.它包括：
12.一处理器，用于获取目标停车位上具有车辆停靠的信号，其中信号来自预先与目标停车位对应设置的雷达；
13.根据雷达、预先设置的雷达与图像获取装置对应关系，得到目标图像获取装置及其编号；
14.根据信号，开始获取目标停车位上的车辆图像和停车时间；
15.针对车牌图像进行roi处理，得到包含车牌的车牌图像；
16.识别车牌图像中的车辆车牌号；
17.将车辆车牌号、车牌图像、图像获取装置的编号和停车时间进行压缩，得到压缩数据；
18.一无线通信模块，用于采用nb-iot模块传送压缩数据给服务器，以便服务器根据压缩数据进行停车计费管理。
19.所述处理器，在所述将所述车辆车牌号、所述车牌图像、所述图像获取装置的编号
和停车时间进行压缩，得到压缩数据，之前，还包括：
20.针对所述车牌图像做灰度处理，得到灰度处理之后的车牌图像，从而进一步减少传送的压缩数据量，减少nb-iot模块的传送数据所需流量。
21.一种服务器，其特征在于：
22.它包括：
23.获取所述的图像获取装置传送的所述压缩数据；
24.针对所述数据进行解压，得到所述车辆车牌号、所述车牌图像、所述图像获取装置的编号和停车时间；
25.根据所述图像获取装置的编号、预先设置的图像获取装置的编号与停车位编号的对应关系，得到目标停车位编号；
26.根据所述车牌图像确认所述车辆车牌号是否正确；
27.若正确，则向车主发送车辆信息，其中所述车辆信息包括停车位编号和停车时间，以便车主及时获取停车相关信息。
28.所述根据所述车牌图像确认所述车辆车牌号是否正确，包括：
29.向移动终端发送所述车牌图像和所述车辆车牌号；
30.获取所述车牌图像和所述车辆车牌号是否正确的信息。
31.一种移动终端，其特征在于：
32.它包括：
33.获取所述的服务器传送的所述车牌图像和所述车辆车牌号；
34.确认所述车牌图像和所述车辆车牌号是否正确；
35.若正确，则将正确信息传送给所述服务器；
36.若不正确，则修改所述车辆车牌号，并将所述车辆车牌号传送给所述服务器。
37.一种停车管理系统，其特征在于：
38.它包括：
39.若干所述雷达，用于针对目标停车位进行实时检测，当检测到所述目标停车位上具有车辆停靠时，将信号传送给所述的图像获取装置；
40.若干所述的图像获取装置；
41.一所述的服务器；
42.若干所述的移动终端。
43.所述图像获取装置还包括一wifi模块，通过所述wifi模块传送所述目标停车位上的车辆图像。
44.所述移动终端，还包括：
45.所述移动终端作为ap与所述图像获取装置的wifi模块连接；
46.获取相匹配的所述目标停车位上的车辆图像；
47.将所述所述目标停车位上的车辆图像传送给所述服务器。
48.所述移动终端包括手机、pda和pad。
49.一个所述图像获取装置对应至少一个所述雷达，每一所述雷达对应设置在一个所述目标停车位上。
50.本技术实施例提供的停车管理系统的有益效果在于：它采用的图像获取装置平常
休眠，当雷达唤醒时才工作的省电模式，有效降低功耗；另外，获取的图像经过压缩处理再传送给服务器，大大减少流量，从而降低和流量费；本技术采用本地识别车牌号再上传服务器，服务器只进行简单的停车位、车牌号匹配等确认，相对现有技术中接收、识别车牌号等，上传的数据大大减少，因此本技术要求的服务器性能要求降低，大大减少服务器成本。
附图说明
51.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
52.图1是本技术一实施例提供的一种停车管理系统的示意图。
具体实施方式
53.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本技术的描述。
54.应当理解，当在本技术说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
55.还应当理解，在本技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
56.如在本技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
[0057]
另外，在本技术说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0058]
在本技术说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本技术的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
[0059]
如图1所示，本技术一实施例提供的一种停车管理系统100，它包括：
[0060]
若干雷达10，用于针对目标停车位进行实时检测，当检测到目标停车位上具有车辆停靠时，将信号传送给图像获取装置20；
[0061]
其中，雷达10实时检测目标停车位上的车辆信息；
[0062]
一个图像获取装置20对应至少一个雷达10，每一雷达10对应设置在一个目标停车
位上。
[0063]
若干图像获取装置20，它包括：
[0064]
一处理器21，用于获取目标停车位上具有车辆停靠的信号，其中信号来自预先与目标停车位对应设置的雷达；
[0065]
根据雷达、预先设置的雷达与图像获取装置对应关系，得到目标图像获取装置及其编号；
[0066]
其中，每一图像获取装置20都具有一个设备编号。
[0067]
根据信号，开始获取目标停车位上的车辆图像和停车时间；
[0068]
其中，为了减少图像获取装置20的耗电量，在雷达10检测停车位上有车辆信号，才启动图像获取装置20，其余时间为休眠状态，此种方式大大减少了图像获取装置20的耗电量。
[0069]
针对车牌图像进行roi处理，得到包含车牌的车牌图像；
[0070]
其中，roi(region of interest，感兴趣区域),机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，roi。
[0071]
识别车牌图像中的车辆车牌号；
[0072]
其中，识别车牌图像中的车辆车牌号可以采用包括但不限于深度学习(dl，deep learning)，也可以选定其他方法，在此不做限定。
[0073]
将车辆车牌号、车牌图像、图像获取装置的编号和停车时间进行压缩，得到压缩数据；
[0074]
其中，压缩数据可以采用包括但不限于webp、heif等，二者为本领域常用的压缩方式，在此不再详述，可以根据需要选定，在此不做限定。
[0075]
一无线通信模块22，用于采用nb-iot模块传送压缩数据给服务器，以便服务器30根据压缩数据进行停车计费管理。
[0076]
其中，nb-iot模块的型号可以根据需要选定，在此不做限定。
[0077]
一服务器30，它用于
[0078]
获取图像获取装置20传送的压缩数据；
[0079]
针对数据进行解压，得到车辆车牌号、车牌图像、图像获取装置的编号和停车时间；
[0080]
根据图像获取装置的编号、预先设置的图像获取装置的编号与停车位编号的对应关系，得到目标停车位编号；
[0081]
根据车牌图像确认车辆车牌号是否正确；
[0082]
其中，根据车牌图像确认车辆车牌号是否正确，可以采用包括但不限于以下两种形式：
[0083]
1)服务器20的后台工作人员确认，若正确，则确认；若不正确，则修改；
[0084]
2)服务器20向移动终端40发送车牌图像和车辆车牌号；
[0085]
获取车牌图像和车辆车牌号是否正确的信息。
[0086]
移动终端40确认是否正确，若正确，则确认；若不正确，则移动终端40修改，上传正确的车辆车牌号；
[0087]
上述两种方式中，当车牌图像为看不清车牌或根本不是车牌的情况，无法确认车牌号则通知巡检员到车位现场确认，上传车牌号。
[0088]
若正确，则向车主发送车辆信息，其中车辆信息包括停车位编号和停车时间，以便车主及时获取停车相关信息。
[0089]
若干移动终端40，它用于
[0090]
获取服务器30传送的车牌图像和车辆车牌号；
[0091]
确认车牌图像和车辆车牌号是否正确；
[0092]
若正确，则将正确信息传送给服务器30；
[0093]
若不正确，则修改车辆车牌号，并将车辆车牌号传送给服务器30。
[0094]
综上可知，本技术一实施例提供的一种停车管理系统，它采用的图像获取装置平常休眠，当雷达唤醒时才工作的省电模式，有效降低功耗；另外，获取的图像经过压缩处理再传送给服务器，大大减少流量，从而降低和流量费；本技术采用本地识别车牌号再上传服务器，服务器只进行简单的停车位、车牌号匹配等确认，相对现有技术中接收、识别车牌号等，上传的数据大大减少，因此本技术要求的服务器性能要求降低，大大减少服务器成本。
[0095]
上述实施例中，雷达10可以采用包括但不限于激光雷达、毫米波雷达等，可以根据需要选定，在此不做限定。
[0096]
上述实施例中，图像获取装置20为一切能够顾实现以上功能的图像获取装置，例如高位相机和路牙相机，可以根据需要选定，在此不做限定。
[0097]
在一个优选的实施例中，为了防止雷达10出现故障，影响图像获取装置20获取目标停车位上的车辆信息，图像获取装置20还按照固定时间间隔自动获取目标停车位上的车辆图像。固定时间间隔根据实际需要而定，在此不做限定。
[0098]
在一个优选的实施例中，为了进一步压缩传送的数据，减少数据传输量，处理器21，在将车辆车牌号、车牌图像、图像获取装置的编号和停车时间进行压缩，得到压缩数据，之前，还包括：
[0099]
针对车牌图像做灰度处理，得到灰度处理之后的车牌图像(或降低图像深度)，从而进一步减少传送的压缩数据量，减少nb-iot模块的传送数据所需流量。
[0100]
在一个优选的实施例中，图像获取装置20还包括一wifi模块23，通过wifi模块23传送目标停车位上的车辆图像。
[0101]
移动终端40作为ap与图像获取装置20的wifi模块连接；
[0102]
其中，ap(access point，无线访问节点)，充当连接有线网与无线网之间的一个桥梁，让两者能够相互访问、相互通信。
[0103]
获取相匹配的目标停车位上的车辆图像；
[0104]
其中，巡检员手持移动终端40不断巡检对应管理区域，收集图像获取装置20上传的停车位原始图片。
[0105]
将目标停车位上的车辆图像传送给服务器30，通过可充电不在乎功耗的移动终端40进行图像传送方式，相对原有通过图像获取装置进行图像传送能够大大节省图像获取装置的用电量。
[0106]
上述实施中，移动终端40可以采用包括但不限于手机、pda和pad等，各自的型号可以根据需要选定，在此不做限定。
[0107]
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本技术方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
[0108]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、单元的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、单元完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或单元，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再详述。
[0109]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0110]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0111]
在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，单元或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0112]
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元上的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0113]
以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均包含在本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种图像获取装置，其特征在于：它包括：一处理器，用于获取目标停车位上具有车辆停靠的信号，其中信号来自预先与目标停车位对应设置的雷达；根据雷达、预先设置的雷达与图像获取装置对应关系，得到目标图像获取装置及其编号；根据信号，开始获取目标停车位上的车辆图像和停车时间；针对车牌图像进行roi处理，得到包含车牌的车牌图像；识别车牌图像中的车辆车牌号；将车辆车牌号、车牌图像、图像获取装置的编号和停车时间进行压缩，得到压缩数据；一无线通信模块，用于采用nb-iot模块传送压缩数据给服务器，以便服务器根据压缩数据进行停车计费管理。2.根据权利要求1所述的一种图像获取装置，其特征在于：所述处理器，在所述将所述车辆车牌号、所述车牌图像、所述图像获取装置的编号和停车时间进行压缩，得到压缩数据，之前，还包括：针对所述车牌图像做灰度处理，得到灰度处理之后的车牌图像，从而进一步减少传送的压缩数据量，减少nb-iot模块的传送数据所需流量。3.一种服务器，其特征在于：它包括：获取如权利要求1或2所述的图像获取装置传送的所述压缩数据；针对所述数据进行解压，得到所述车辆车牌号、所述车牌图像、所述图像获取装置的编号和停车时间；根据所述图像获取装置的编号、预先设置的图像获取装置的编号与停车位编号的对应关系，得到目标停车位编号；根据所述车牌图像确认所述车辆车牌号是否正确；若正确，则向车主发送车辆信息，其中所述车辆信息包括停车位编号和停车时间，以便车主及时获取停车相关信息。4.根据权利要求3所述的一种服务器，其特征在于：所述根据所述车牌图像确认所述车辆车牌号是否正确，包括：向移动终端发送所述车牌图像和所述车辆车牌号；获取所述车牌图像和所述车辆车牌号是否正确的信息。5.一种移动终端，其特征在于：它包括：获取如权利要求3或4所述的服务器传送的所述车牌图像和所述车辆车牌号；确认所述车牌图像和所述车辆车牌号是否正确；若正确，则将正确信息传送给所述服务器；若不正确，则修改所述车辆车牌号，并将所述车辆车牌号传送给所述服务器。6.一种停车管理系统，其特征在于：它包括：
若干所述雷达，用于针对目标停车位进行实时检测，当检测到所述目标停车位上具有车辆停靠时，将信号传送给如权利要求1或2所述的图像获取装置；若干如权利要求1或2所述的图像获取装置；一如权利要求3或4所述的服务器；若干如权利要求5所述的移动终端。7.根据权利要求6所述的一种停车管理系统，其特征在于：所述图像获取装置还包括一wifi模块，通过所述wifi模块传送所述目标停车位上的车辆图像。8.根据权利要求7所述的一种停车管理系统，其特征在于：所述移动终端，还包括：所述移动终端作为ap与所述图像获取装置的wifi模块连接；获取相匹配的所述目标停车位上的车辆图像；将所述所述目标停车位上的车辆图像传送给所述服务器。9.根据权利要求6所述的一种停车管理系统，其特征在于：所述移动终端包括手机、pda和pad。10.根据权利要求6所述的一种停车管理系统，其特征在于：一个所述图像获取装置对应至少一个所述雷达，每一所述雷达对应设置在一个所述目标停车位上。

技术总结
本申请涉及一种图像获取装置、服务器、移动终端及停车管理系统，它采用的图像获取装置平常休眠，当雷达唤醒时才工作的省电模式，有效降低功耗；另外，获取的图像经过压缩处理再传送给服务器，大大减少流量，从而降低和流量费；本申请采用本地识别车牌号再上传服务器，服务器只进行简单的停车位、车牌号匹配等确认，相对现有技术中接收、识别车牌号等，上传的数据大大减少，因此本申请要求的服务器性能要求降低，大大减少服务器成本。大大减少服务器成本。


技术研发人员：冯彦刚
受保护的技术使用者：北京筑梦园科技有限公司
技术研发日：2022.12.05
技术公布日：2023/7/6