CN107680382A - 车牌识别方法、模块、云端服务器以及停车场管理系统 - Google Patents
车牌识别方法、模块、云端服务器以及停车场管理系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107680382A CN107680382A CN201710104001.4A CN201710104001A CN107680382A CN 107680382 A CN107680382 A CN 107680382A CN 201710104001 A CN201710104001 A CN 201710104001A CN 107680382 A CN107680382 A CN 107680382A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- plate
- admission
- matching degree
- plate number
- car
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 8
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims description 7
- 238000010276 construction Methods 0.000 abstract description 12
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 11
- 230000006855 networking Effects 0.000 abstract description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 7
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 6
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 238000013497 data interchange Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 2
- 102100036255 Glucose-6-phosphatase 2 Human genes 0.000 description 1
- 101000930907 Homo sapiens Glucose-6-phosphatase 2 Proteins 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 239000011800 void material Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
- G08G1/0175—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles by photographing vehicles, e.g. when violating traffic rules
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/62—Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
- G06V20/63—Scene text, e.g. street names
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/62—Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
- G06V20/625—License plates
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Devices For Checking Fares Or Tickets At Control Points (AREA)
Abstract
本发明提供一种车牌识别方法、模块、云端服务器以及停车场管理系统,所述车牌识别方法包括:获取驶入停车场车辆的入场图像以及入场车牌号码并存储至数据库;当有待驶出车辆欲驶出停车场时,获取待驶出车辆的出场图像及所述待驶出车辆的出场车牌号码;从数据库中获取入场车牌号码并将获取的入场车牌号码逐一与待驶出车辆的出场车牌号码进行号码匹配,获取匹配度排序并确定匹配度最高的入场车牌号码;根据所述匹配度最高的入场车牌号码控制所述待驶出车辆驶出停车场。本发明可以提高匹配准确率,避免无法匹配到正确的驶入记录,车辆无法驶出的问题,通过无线组网和虚拟地感技术,有效地规避了施工需布网布线,施工成本高而且还会破坏路面的问题。
Description
技术领域
本发明涉及停车场管理领域,特别是涉及一种车牌识别方法、模块、云端服务器以及停车场管理系统。
版权申明
本专利文件披露的内容包含受版权保护的材料。该版权为版权所有人所有。版权所有人不反对任何人复制专利与商标局的官方记录和档案中所存在的该专利文件或者该专利披露。
背景技术
随着城市现代化、国际化的发展,城市居民汽车拥有量急剧增加,在增设停车场的同时也不停地加强停车场的管理,期望通过合理的管理来利用有限的停车场资源最大程度地满足车辆的停车需求。
目前车辆驶入和驶出停车场入口时都是通过摄像头采集车牌信息,再对汽车车牌进行识别获取车牌信息,根据获取的车牌信息进行计费,然后控制道闸开关进行放行。车牌自动识别技术(License Plate Recognition,LPR)是以计算机技术、图像处理技术、模糊识别为基础,建立车辆的特征模型,识别车辆特征,如车牌号码、颜色等。它是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统,能从一幅图像中自动提取车牌图像,自动分割字符,进而对字符进行识别,它运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术,对采集到的图像信息进行处理,能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符,并直接给出识别结果,使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。
在现有车牌识别技术中,识别率是衡量当前技术的最主要指标,直接决定了其在终端的应用价值。因此,识别率的改进是车牌识别技术发展的最主要方向,也是决定车牌识别能否取得更广泛应用的关键因素。但现有技术中对车牌识别率不够精准。在对汽车车牌进行识别获取车牌信息中,将车辆驶出记录与驶入记录进行匹配,根据驶入记录拍摄到的车牌,检测数据库里是否有驶入记录,若无,则自动放行,若有则进行计费。但是由于再好的识别系统也存在识别误差,小概率事件发生时,有可能出现驶入和驶出识别到的车牌一次正确一次错误的情况,则可能造成无法匹配到正确的驶入记录。
而且停车场内一般需要人工值班控制道闸的启放,在通信方式上通常采用局域网模式,业务可扩展性低,维护困难,而且感应车辆驶入驶出的地感线施工需布网布线,施工成本高而且还会破坏路面。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种车牌识别方法、模块、云端服务器以及停车场管理系统,用于解决现有技术中无法匹配到正确的驶入记录,施工需布网布线,施工成本高而且还会破坏路面的问题。
为了解决上述的以及其他潜在的技术问题,本发明的实施例提供了一种车牌识别方法,所述车牌识别方法包括:获取驶入停车场车辆的入场图像以及入场车牌号码并存储至数据库;当有待驶出车辆欲驶出停车场时,获取待驶出车辆的出场图像及所述待驶出车辆的出场车牌号码;从所述数据库中获取入场车牌号码并将获取的入场车牌号码逐一与所述待驶出车辆的出场车牌号码进行号码匹配,获取匹配度排序并确定匹配度最高的入场车牌号码;根据所述匹配度最高的入场车牌号码控制所述待驶出车辆驶出停车场。
于本发明的一实施例中,所述将获取的入场车牌号码逐一与所述待驶出车辆的出场车牌号码进行号码匹配,获取匹配度排序具体包括:根据匹配所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码相同位数获取匹配度,相同位数多的匹配度越高,排序在前。
于本发明的一实施例中,若所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码完全相同,匹配度取为匹配度预设取值区间的最大值,排序第一;所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码相差一位不同,匹配度取为匹配度预设取值区间的第二大值,排序第二。
于本发明的一实施例中,若有多个匹配度相同的所述入场车牌号码,根据所述入场车牌号码中不相同的字符的位置确定匹配度排序,位置在前的,匹配度排序在前。
于本发明的一实施例中,从所述数据库中获取入场车牌号码为有驶入记录但无驶出记录的入场车牌号码。
为了解决上述的以及其他潜在的技术问题,本发明的一实施例还提供了一种车牌识别模块,所述车牌识别模块包括:获取单元,用于获取驶入停车场车辆的入场图像以及入场车牌号码并存储至数据库,并当有待驶出车辆欲驶出停车场时,获取待驶出车辆的出场图像及所述待驶出车辆的出场车牌号码;匹配单元,用于从所述数据库中获取入场车牌号码并将获取的入场车牌号码逐一与所述待驶出车辆的出场车牌号码进行号码匹配,获取匹配度排序并确定匹配度最高的入场车牌号码,以供根据所述匹配度最高的入场车牌号码控制所述待驶出车辆驶出停车场。
于本发明的一实施例中,所述匹配单元根据匹配所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码相同位数获取匹配度,相同位数多的匹配度越高,排序在前;若所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码完全相同,匹配度取为匹配度预设取值区间的最大值,排序第一;所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码相差一位不同,匹配度取为匹配度预设取值区间的第二大值,排序第二;若有多个匹配度相同的所述入场车牌号码,所述匹配单元根据所述入场车牌号码中不相同的字符的位置确定匹配度排序,位置在前的,匹配度排序在前。
于本发明的一实施例中,所述匹配单元从所述数据库中获取入场车牌号码为有驶入记录但无驶出记录的入场车牌号码。
为了解决上述的以及其他潜在的技术问题,本发明的一实施例还提供了一种云端服务器,包括数据存储模块、停车计费模块,道闸控制模块以及如上所述的车牌识别模块。
为了解决上述的以及其他潜在的技术问题,本发明的一实施例还提供了一种停车场管理系统,所述停车场管理系统包括:如上所述的云端服务器;摄像头组,包括一个主摄像头和至少一个从摄像头,用于采集驶入停车场车辆的入场图像和待驶出车辆的出场图像并将采集的图像传输到所述云端服务器;无线网络模块,用于建立所述主摄像头与各所述从摄像头的无线网络通信以及所述主摄像头与所述云端服务器之间的无线网络通信。
于本发明的一实施例中,所述主摄像头和各所述从摄像头分别装设于停车场的不同出入口的来车方向且与车牌位置高度匹配,并于停车场的出口或入口的预设位置呈现一用于捕捉车牌的虚拟地感,在车辆的车牌进入所述虚拟地感区域时,采集车辆的图像信息。
如上所述,本发明的车牌识别方法、模块、云端服务器以及停车场管理系统具有以下有益效果:
1、本发明将获取的入场车牌号码逐一与待驶出车辆的出场车牌号码进行号码匹配,获取匹配度排序并确定匹配度最高的入场车牌号码;根据所述匹配度最高的入场车牌号码控制所述待驶出车辆驶出停车场,可以提高匹配准确率,避免无法匹配到正确的驶入记录,车辆无法驶出的问题。
2、本发明通过无线组网实现了区域内的数据互通共享,避免了多进多出的停车场数据孤岛问题。
3、本发明通过虚拟地感技术,有效地规避了施工需布网布线,施工成本高而且还会破坏路面的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例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发明的一些实施例,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。
图1显示为本发明的车牌识别方法的流程示意图。
图2显示为本发明的车牌识别模块的原理框图。
图3显示为本发明的停车场管理系统的结构架构图。
图4显示为本发明的停车场管理系统中电路控制板的结构示意图。
元件标号说明
100 | 车牌识别模块 |
101 | 获取单元 |
102 | 匹配单元 |
200 | 电路控制板 |
201 | 存储器 |
202 | 处理器 |
203 | 外设接口 |
1 | 云端服务器 |
2 | 主摄像头 |
3 | 从摄像头 |
S101~S104 | 步骤 |
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参阅图1至图4。须知,本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等,均仅用以配合说明书所揭示的内容,以供熟悉此技术的人士了解与阅读,并非用以限定本发明可实施的限定条件,故不具技术上的实质意义,任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整,在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下,均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。同时,本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”及“一”等的用语,亦仅为便于叙述的明了,而非用以限定本发明可实施的范围,其相对关系的改变或调整,在无实质变更技术内容下,当亦视为本发明可实施的范畴。
本实施例的目的在于提供一种车牌识别方法、模块、云端服务器以及停车场管理系统,用于解决现有技术中无法匹配到正确的驶入记录,施工需布网布线,施工成本高而且还会破坏路面的问题。以下将详细阐述本发明的车牌识别方法、模块、云端服务器以及停车场管理系统的原理及实施方式,使本领域技术人员不需要创造性劳动即可理解本发明的车牌识别方法、模块、云端服务器以及停车场管理系统。
请参阅图1,显示为本发明的车牌识别方法的流程示意图。如图1所示,所述车牌识别方法包括以下步骤:
步骤S101,获取驶入停车场车辆的入场图像以及入场车牌号码并存储至数据库。
步骤S102,当有待驶出车辆欲驶出停车场时,获取待驶出车辆的出场图像及所述待驶出车辆的出场车牌号码。
步骤S103,从所述数据库中获取入场车牌号码并将获取的入场车牌号码逐一与所述待驶出车辆的出场车牌号码进行号码匹配,获取匹配度排序并确定匹配度最高的入场车牌号码。
于本实施例中,从所述数据库中获取入场车牌号码为有驶入记录但无驶出记录的入场车牌号码。
具体地,于本实施例中,于本实施例中,所述将获取的入场车牌号码逐一与所述待驶出车辆的出场车牌号码进行号码匹配,获取匹配度排序具体包括:根据匹配所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码相同位数获取匹配度,相同位数多的匹配度越高,排序在前。
于本实施例中,若所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码完全相同,匹配度取为匹配度预设取值区间的最大值,排序第一;所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码相差一位不同,匹配度取为匹配度预设取值区间的第二大值,排序第二。
其中,于本实施例中,若有多个匹配度相同的所述入场车牌号码,根据所述入场车牌号码中不相同的字符的位置确定匹配度排序,优选地,位置在前的,匹配度排序在前。
步骤S104,根据所述匹配度最高的入场车牌号码控制所述待驶出车辆驶出停车场。
为实现上述车牌识别方法,如图2所示,本实施例还对应提供了一种车牌识别模块100,所述车牌识别模块100包括:获取单元101和匹配单元102。
于本实施例中,所述获取单元101用于获取驶入停车场车辆的入场图像以及入场车牌号码并存储至数据库,并当有待驶出车辆欲驶出停车场时,获取待驶出车辆的出场图像及所述待驶出车辆的出场车牌号码。
于本实施例中,所述匹配单元102用于从所述数据库中获取入场车牌号码并将获取的入场车牌号码逐一与所述待驶出车辆的出场车牌号码进行号码匹配,获取匹配度排序并确定匹配度最高的入场车牌号码,以供根据所述匹配度最高的入场车牌号码控制所述待驶出车辆驶出停车场。
于本实施例中,所述匹配单元102从所述数据库中获取入场车牌号码为有驶入记录但无驶出记录的入场车牌号码。
具体地,于本实施例中,所述匹配单元102根据匹配所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码相同位数获取匹配度,相同位数多的匹配度越高,排序在前。
若所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码完全相同,匹配度取为匹配度预设取值区间的最大值,排序第一;所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码相差一位不同,匹配度取为匹配度预设取值区间的第二大值,排序第二。
若有多个匹配度相同的所述入场车牌号码,所述匹配单元102根据所述入场车牌号码中不相同的字符的位置确定匹配度排序,位置在前的,匹配度排序在前。
如图3所示,本实施例还提供了一种停车场管理系统,所述停车场管理系统包括:云端服务器1,摄像头组和无线网络模块。
具体地,于本实施例中,所述摄像头组包括一个主摄像头2和至少一个从摄像头3,用于采集驶入停车场车辆的入场图像和待驶出车辆的出场图像并将采集的图像传输到所述云端服务器1。
于本实施例中,所述主摄像头2和各所述从摄像头3分别装设于停车场的不同出入口的来车方向且与车牌位置高度匹配,并于停车场的出口或入口的预设位置呈现一用于捕捉车牌的虚拟地感,在车辆的车牌进入所述虚拟地感区域时,采集车辆的图像信息。所述虚拟地感即是于摄像头中投影虚拟出一个图形框,在车辆进出且车牌经过该图形框区域时,完成识别工作,并进行拍摄。
所以于本实施例中,是于车牌经过的区域绘制一个虚拟地感线框。当检测到车牌位置与虚拟地感线框有交集时,摄像头即对车辆进行拍摄。这样,地面上便无须布置地感线,有效地规避了施工需布网布线,施工成本高而且还会破坏路面的问题。
于本实施例中,所述无线网络模块用于建立所述主摄像头2与各所述从摄像头3的无线网络通信以及所述主摄像头2与所述云端服务器1之间的无线网络通信。根据主从关系,所述无线网络模块实现一个主摄像头2与云端服务器1通信,多辅助的从摄像头3只需与主摄像头2进行通信的结构。主摄像头2和多个从摄像头3在同一个局域网内,采用内部网关路由协议(IGRP),根据每一个摄像头的固定IP值识别并进行互相通信,每一个从摄像头3都会请求主摄像头2进行数据获取,此实现了区域内的数据互通共享,避免了多进多出的停车场数据孤岛问题。
具体地,所述云端服务器1包括数据存储模块、停车计费模块,道闸控制模块以及如上所述的车牌识别模块100。其中数据存储模块存储从各摄像头发送的图像数据以及道闸控制模块对应的道闸信息,所述车牌识别模块100在从有驶入记录但无驶出记录的入场车牌号码中获取到与所述待驶出车辆的出场车牌号码匹配的入场车牌号码后,停车计费模块对停车费用进行计算,道闸控制模块从云端服务器1即可发送控制指令给相应的道闸开关执行机构,实现道闸的抬起和下放。
如图4所示, 本发明于一实施例中提供一种电路控制板200,所述电路控制板200可用于图3中的云端服务器1中。所述电路控制板200运行如上所述的车牌识别模块100。如图4所示,所述电路控制板200包括存储器201,处理器202(CPU)和外设接口203。所述处理器202为包括中央处理器、微处理器、数字信号处理器以及其他处理芯片的任一一种或几种;所述存储器201可包括高速随机存取存储器,并且还可包括非易失性存储器,例如一个或多个磁盘存储设备、闪存设备或其他非易失性固态存储设备。
所述存储器201,所述处理器202(CPU)和所述外设接口203通过一条或多条通信总线或信号线进行通信。外设接口203将电路控制板200的输入和输出外设耦接到处理器202和存储器201。所述处理器202运行各种存储在存储器201中的软件程序和/或指令集,以便执行图2中获取单元101101和匹配单元102102的各种功能,并对数据进行处理,即所述车牌识别模块100存储于所述存储器201,并由所述处理器202运行。在某些实施例中,外设接口203、处理器202(CPU)以及存储器201可以在单个芯片上实现。而在某些其他实施例中,它们可能在多个分立芯片上实现。
综上所述,本发明将获取的入场车牌号码逐一与待驶出车辆的出场车牌号码进行号码匹配,获取匹配度排序并确定匹配度最高的入场车牌号码;根据所述匹配度最高的入场车牌号码控制所述待驶出车辆驶出停车场,可以提高匹配准确率,避免无法匹配到正确的驶入记录,车辆无法驶出的问题;本发明通过无线组网实现了区域内的数据互通共享,避免了多进多出的停车场数据孤岛问题;本发明通过虚拟地感技术,有效地规避了施工需布网布线,施工成本高而且还会破坏路面的问题。所以,本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下,对上述实施例进行修饰或改变。因此,举凡所属技术领域中包括通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变,仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (11)
1.一种车牌识别方法,其特征在于:所述车牌识别方法包括:获取驶入停车场车辆的入场图像以及入场车牌号码并存储至数据库;当有待驶出车辆欲驶出停车场时,获取待驶出车辆的出场图像及所述待驶出车辆的出场车牌号码;从所述数据库中获取入场车牌号码并将获取的入场车牌号码逐一与所述待驶出车辆的出场车牌号码进行号码匹配,获取匹配度排序并确定匹配度最高的入场车牌号码;根据所述匹配度最高的入场车牌号码控制所述待驶出车辆驶出停车场。
2.根据权利要求1所述的车牌识别方法,其特征在于:所述将获取的入场车牌号码逐一与所述待驶出车辆的出场车牌号码进行号码匹配,获取匹配度排序具体包括:
根据匹配所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码相同位数获取匹配度,相同位数多的匹配度越高,排序在前。
3.根据权利要求2所述的车牌识别方法,其特征在于:若所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码完全相同,匹配度取为匹配度预设取值区间的最大值,排序第一;所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码相差一位不同,匹配度取为匹配度预设取值区间的第二大值,排序第二。
4.根据权利要求2或3所述的车牌识别方法,其特征在于:若有多个匹配度相同的所述入场车牌号码,根据所述入场车牌号码中不相同的字符的位置确定匹配度排序,位置在前的,匹配度排序在前。
5.根据权利要求1所述的车牌识别方法,其特征在于:从所述数据库中获取入场车牌号码为有驶入记录但无驶出记录的入场车牌号码。
6.一种车牌识别模块,其特征在于:所述车牌识别模块包括:
获取单元,用于获取驶入停车场车辆的入场图像以及入场车牌号码并存储至数据库,并当有待驶出车辆欲驶出停车场时,获取待驶出车辆的出场图像及所述待驶出车辆的出场车牌号码;匹配单元,用于从所述数据库中获取入场车牌号码并将获取的入场车牌号码逐一与所述待驶出车辆的出场车牌号码进行号码匹配,获取匹配度排序并确定匹配度最高的入场车牌号码,以供根据所述匹配度最高的入场车牌号码控制所述待驶出车辆驶出停车场。
7.根据权利要求6所述的车牌识别模块,其特征在于:所述匹配单元根据匹配所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码相同位数获取匹配度,相同位数多的匹配度越高,排序在前;若所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码完全相同,匹配度取为匹配度预设取值区间的最大值,排序第一;所述入场车牌号码和所述出场车牌号码的号码相差一位不同,匹配度取为匹配度预设取值区间的第二大值,排序第二;若有多个匹配度相同的所述入场车牌号码,所述匹配单元根据所述入场车牌号码中不相同的字符的位置确定匹配度排序,位置在前的,匹配度排序在前。
8.根据权利要求7所述的车牌识别模块,其特征在于:所述匹配单元从所述数据库中获取入场车牌号码为有驶入记录但无驶出记录的入场车牌号码。
9.一种云端服务器,包括数据存储模块、停车计费模块,道闸控制模块以及如权利要求6至权利要求8任一权利要求所述的车牌识别模块。
10.一种停车场管理系统,其特征在于:所述停车场管理系统包括:如权利要求9所述的云端服务器;摄像头组,包括一个主摄像头和至少一个从摄像头,用于采集驶入停车场车辆的入场图像和待驶出车辆的出场图像并将采集的图像传输到所述云端服务器;无线网络模块,用于建立所述主摄像头与各所述从摄像头的无线网络通信以及所述主摄像头与所述云端服务器之间的无线网络通信。
11.根据权利要求10所述的停车场管理系统,其特征在于:所述主摄像头和各所述从摄像头分别装设于停车场的不同出入口的来车方向且与车牌位置高度匹配,并于停车场的出口或入口的预设位置呈现一用于捕捉车牌的虚拟地感,在车辆的车牌进入所述虚拟地感区域时,采集车辆的图像信息。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710104001.4A CN107680382A (zh) | 2017-02-24 | 2017-02-24 | 车牌识别方法、模块、云端服务器以及停车场管理系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710104001.4A CN107680382A (zh) | 2017-02-24 | 2017-02-24 | 车牌识别方法、模块、云端服务器以及停车场管理系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107680382A true CN107680382A (zh) | 2018-02-09 |
Family
ID=61133147
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710104001.4A Pending CN107680382A (zh) | 2017-02-24 | 2017-02-24 | 车牌识别方法、模块、云端服务器以及停车场管理系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107680382A (zh) |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108898841A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-11-27 | 广州群安电子科技有限公司 | 一种停车场车辆识别异常的处理方法及装置 |
CN109615901A (zh) * | 2018-06-29 | 2019-04-12 | 浙江车行智慧科技有限公司 | 一种基于大数据的停车管理系统及方法 |
CN109615900A (zh) * | 2018-06-29 | 2019-04-12 | 浙江车行智慧科技有限公司 | 基于大数据的停车导航计费系统及方法 |
CN110349411A (zh) * | 2019-06-13 | 2019-10-18 | 成都宜泊信息科技有限公司 | 一种车牌识别方法和系统 |
CN110362982A (zh) * | 2018-04-09 | 2019-10-22 | 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 | 基于车牌图形的程序访问方法、终端及云服务器 |
CN110659638A (zh) * | 2019-09-24 | 2020-01-07 | 北京精英路通科技有限公司 | 车牌的识别方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN110929704A (zh) * | 2020-02-10 | 2020-03-27 | 北京万集科技股份有限公司 | 车牌号码的匹配方法及装置、存储介质、电子装置 |
CN113095216A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-07-09 | 北京骑胜科技有限公司 | 停车监测方法、系统、设备及存储介质 |
CN113449624A (zh) * | 2021-06-22 | 2021-09-28 | 超级视线科技有限公司 | 一种基于行人重识别确定车辆行为的方法及装置 |
CN113569874A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-10-29 | 广联达科技股份有限公司 | 车牌号码重识别方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN113920596A (zh) * | 2021-10-17 | 2022-01-11 | 绿城科技产业服务集团有限公司 | 面向无人值守停车场的车牌识别数据再匹配方法及系统 |
CN114092686A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-02-25 | 绿城科技产业服务集团有限公司 | 无人停车场车牌识别数据再匹配方法、介质、设备及装置 |
CN114255599A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-03-29 | 青岛特来电新能源科技有限公司 | 道闸系统车辆识别方法、装置、电子设备及介质 |
CN119007182A (zh) * | 2024-10-23 | 2024-11-22 | 江苏魔视智能科技有限公司 | 一种基于行为分析的交通工具出入智能识别方法 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101833859A (zh) * | 2010-05-14 | 2010-09-15 | 山东大学 | 基于虚拟线圈的自触发车牌识别方法 |
CN202904879U (zh) * | 2012-11-14 | 2013-04-24 | 扬州国脉通信发展有限责任公司 | 一种智能停车场系统 |
US20130147954A1 (en) * | 2011-12-13 | 2013-06-13 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Parking lot management system in working cooperation with intelligent cameras |
CN103646550A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-03-19 | 中国科学院自动化研究所 | 一种智能车牌识别系统 |
CN104240352A (zh) * | 2014-09-22 | 2014-12-24 | 成都千帆科技开发有限公司 | 基于智能终端设备的云停车场管理系统及车辆防盗方法 |
CN104504906A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-04-08 | 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 | 一种车牌识别方法及系统 |
CN104851316A (zh) * | 2015-05-14 | 2015-08-19 | 湖南长宜物联科技有限公司 | 一种智慧停车场管理系统 |
CN105574937A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-05-11 | 北京四象网讯科技有限公司 | 一种基于无线网络的停车场管理系统 |
CN205486314U (zh) * | 2016-01-28 | 2016-08-17 | 上海中矿电气科技有限公司 | 一种车牌识别停车场管理设备 |
CN106251637A (zh) * | 2016-09-13 | 2016-12-21 | 杭州东方通信软件技术有限公司 | 一种智能停车场车牌识别方法 |
CN106327918A (zh) * | 2016-09-07 | 2017-01-11 | 武汉安可威视科技有限公司 | 一种车牌识别的停车场智能收费管理系统 |
-
2017
- 2017-02-24 CN CN201710104001.4A patent/CN107680382A/zh active Pending
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101833859A (zh) * | 2010-05-14 | 2010-09-15 | 山东大学 | 基于虚拟线圈的自触发车牌识别方法 |
US20130147954A1 (en) * | 2011-12-13 | 2013-06-13 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Parking lot management system in working cooperation with intelligent cameras |
CN202904879U (zh) * | 2012-11-14 | 2013-04-24 | 扬州国脉通信发展有限责任公司 | 一种智能停车场系统 |
CN103646550A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-03-19 | 中国科学院自动化研究所 | 一种智能车牌识别系统 |
CN104240352A (zh) * | 2014-09-22 | 2014-12-24 | 成都千帆科技开发有限公司 | 基于智能终端设备的云停车场管理系统及车辆防盗方法 |
CN104504906A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-04-08 | 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 | 一种车牌识别方法及系统 |
CN104851316A (zh) * | 2015-05-14 | 2015-08-19 | 湖南长宜物联科技有限公司 | 一种智慧停车场管理系统 |
CN105574937A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-05-11 | 北京四象网讯科技有限公司 | 一种基于无线网络的停车场管理系统 |
CN205486314U (zh) * | 2016-01-28 | 2016-08-17 | 上海中矿电气科技有限公司 | 一种车牌识别停车场管理设备 |
CN106327918A (zh) * | 2016-09-07 | 2017-01-11 | 武汉安可威视科技有限公司 | 一种车牌识别的停车场智能收费管理系统 |
CN106251637A (zh) * | 2016-09-13 | 2016-12-21 | 杭州东方通信软件技术有限公司 | 一种智能停车场车牌识别方法 |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110362982B (zh) * | 2018-04-09 | 2021-06-22 | 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 | 基于车牌图形的程序访问方法、终端及云服务器 |
CN110362982A (zh) * | 2018-04-09 | 2019-10-22 | 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 | 基于车牌图形的程序访问方法、终端及云服务器 |
CN108898841A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-11-27 | 广州群安电子科技有限公司 | 一种停车场车辆识别异常的处理方法及装置 |
CN109615900A (zh) * | 2018-06-29 | 2019-04-12 | 浙江车行智慧科技有限公司 | 基于大数据的停车导航计费系统及方法 |
CN109615901A (zh) * | 2018-06-29 | 2019-04-12 | 浙江车行智慧科技有限公司 | 一种基于大数据的停车管理系统及方法 |
CN110349411A (zh) * | 2019-06-13 | 2019-10-18 | 成都宜泊信息科技有限公司 | 一种车牌识别方法和系统 |
CN110349411B (zh) * | 2019-06-13 | 2021-05-25 | 成都宜泊信息科技有限公司 | 一种车牌识别方法和系统 |
CN110659638A (zh) * | 2019-09-24 | 2020-01-07 | 北京精英路通科技有限公司 | 车牌的识别方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN110929704A (zh) * | 2020-02-10 | 2020-03-27 | 北京万集科技股份有限公司 | 车牌号码的匹配方法及装置、存储介质、电子装置 |
CN113095216A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-07-09 | 北京骑胜科技有限公司 | 停车监测方法、系统、设备及存储介质 |
CN113449624A (zh) * | 2021-06-22 | 2021-09-28 | 超级视线科技有限公司 | 一种基于行人重识别确定车辆行为的方法及装置 |
CN113449624B (zh) * | 2021-06-22 | 2024-05-14 | 超级视线科技有限公司 | 一种基于行人重识别确定车辆行为的方法及装置 |
CN113569874A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-10-29 | 广联达科技股份有限公司 | 车牌号码重识别方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN113569874B (zh) * | 2021-08-31 | 2024-11-12 | 广联达科技股份有限公司 | 车牌号码重识别方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN113920596A (zh) * | 2021-10-17 | 2022-01-11 | 绿城科技产业服务集团有限公司 | 面向无人值守停车场的车牌识别数据再匹配方法及系统 |
CN114092686A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-02-25 | 绿城科技产业服务集团有限公司 | 无人停车场车牌识别数据再匹配方法、介质、设备及装置 |
CN114255599A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-03-29 | 青岛特来电新能源科技有限公司 | 道闸系统车辆识别方法、装置、电子设备及介质 |
CN119007182A (zh) * | 2024-10-23 | 2024-11-22 | 江苏魔视智能科技有限公司 | 一种基于行为分析的交通工具出入智能识别方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107680382A (zh) | 车牌识别方法、模块、云端服务器以及停车场管理系统 | |
CN104732205B (zh) | 一种高速公路逃费稽查的系统 | |
CN101350109B (zh) | 多车道自由流视频车辆定位和控制方法 | |
CN105513369A (zh) | 无人收费云停车场管理系统及其实现方法 | |
CN105354530A (zh) | 一种车身颜色识别方法及装置 | |
CN109410635B (zh) | 一种路侧车位状态识别方法及装置 | |
CN109243181A (zh) | 交通事故预警方法、装置、终端设备及存储介质 | |
CN107292933B (zh) | 一种基于bp神经网络的车辆颜色识别方法 | |
CN115830402B (zh) | 一种细粒度图像识别分类模型训练方法、装置及设备 | |
CN108269407A (zh) | 一种自动管理人流、物流的安防机器人 | |
CN106205199A (zh) | 一种车牌容错处理系统 | |
CN117523437B (zh) | 一种用于变电站近电作业现场实时风险识别方法 | |
CN112418360A (zh) | 卷积神经网络的训练方法、行人属性识别方法及相关设备 | |
DE60222233T2 (de) | Prozessor und Verfahren zur Erhaltung der Verarbeitungsreihenfolge von Paketen basierend auf Paketstromkennungen | |
CN107179942A (zh) | 一种基于多线程的实时数据分析任务分发处理方法 | |
DE202023107271U1 (de) | Intelligentes Ladesystem für Elektrofahrzeuge | |
WO2023241595A1 (zh) | 车位范围的处理方法及计算设备 | |
CN107682413A (zh) | 基于数据透传的道闸控制方法及系统 | |
CN113989626B (zh) | 一种基于目标检测模型的多类别垃圾场景区分方法 | |
CN116259047A (zh) | 一种基于改进双向加权特征金字塔的城市树木检测方法 | |
CN115188077A (zh) | 电池违规充电的检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN109447064A (zh) | 一种基于cnn的双行车牌分割方法及系统 | |
CN210515650U (zh) | 一种智能环保道路黑烟车辆电子抓拍系统 | |
CN116543189B (zh) | 一种目标检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN118486175A (zh) | 一种基于车辆特征匹配的高速公路区间速度计算方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20180209 |