一種基于視頻分析的地下車庫亂停檢測方法，獲取視頻，截取得到圖片集合；使用YOLOv3模型對圖片進行目標檢測，檢測出車頭、車側、車尾、車牌和停車線區域；如果檢測到車側或車尾，則將該車輛標記為亂停，并記錄；對停車線區域進行一系列圖像處理操作，進行直線檢測并過濾得到停車線；根據停車線的交點得到停車位的角點，并進行停車位與車輛的匹配；使用越線檢測算法對車頭框的中心點和對應停車位的兩個角點的坐標進行越線的檢測，若越線記錄相關信息。通過本發明的方法能夠使用目標檢測和圖像處理方法，依托自動巡邏的機器人檢測出地下車庫的亂停車行為。

技術領域

本發明涉及智能交通管理領域，具體是一種通過視頻處理檢測地下車庫車輛亂停的方法。

背景技術

隨著我國交通事業的迅速發展，城市車輛保有量的不斷增加，城市道路交通堵塞、停車困難問題顯得越來越突出。地下車庫的建設，可大幅度緩解停車難的問題。而可靠的不規范停車檢測是智能交通管理領域的保障。

目前，車庫亂停車的現象日益嚴重，傳統停車場的停車過程不注重車位狀態，停車利用率不高，尤其大中型停車場內車輛進出頻繁，車位狀態難于統計，車位利用率更低。另外，由于很多車主的停車規范意識較差，停車不規范的情況時有發生，如車輛超出或未完全駛入停車位，車輛跨過左側或右側的停車線等等，這些行為既影響了其他司機停車，又額外增加了停車場的管理成本。

傳統上車庫的亂停車檢測主要依靠人力巡查，在大型多層的車庫內往往需要耗費大量人力，并且車輛頻繁進出的環境下還含有安全隱患。

發明內容

為了克服現有技術的不足，本發明以地下停車場的視頻為依據，提供一種車輛亂停檢測方法，本發明可以直接用停車場的視頻進行檢測，可以與機器人結合實現自動化的車輛亂停檢測。

本發明的技術方案如下：

一種基于視頻分析的地下車庫亂停檢測方法，所述方法包括以下步驟：

步驟1：自動巡航機器人通過攝像頭獲取車庫視頻；

步驟2：視頻每隔一定幀進行截取得到圖片集合P＝{P_i|i＝1,2,…,n_P}；

步驟3：使用YOLOv3模型對每張圖片P_i進行車頭、車側、車尾、車牌和停車線的目標檢測；

步驟4：若角點矩形區域光照不均，對其進行光照補償，通過直方圖均衡化，對圖像進行矯正；

步驟5：采用自適應均值方法對每個區域R_t的子圖像進行二值化；

步驟6：對每個區域R_t的子圖像進行角點檢測；

步驟7：根據角點矩形區域集合A中所有角點區域的角點坐標，將它們按照橫坐標排序，從而構成有序的角點坐標集Q＝{(x_t,y_t)|t＝1,2,…,m}；

步驟8：若m＝1，則無車位；否則，得車位集合Y＝{(x_iL,y_iL,x_iR,y_iR)|i＝1,2,…,n_Y}；

其中，其中(x_iL,y_iL)表示第i個停車位的左角點坐標，(x_iR,y_iR)表示第i個停車位的右角點坐標，δ₀和δ₁分別表示事先標定的車位最小寬度和最大寬度，單位為像素；