申请/专利权人：深圳市易联联盟科技有限公司

申请日：2023-04-26

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN116758448B

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/084;G06V10/764

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2023.10.03#实质审查的生效;2023.09.15#公开

摘要：本发明涉及停车场管理技术领域，具体涉及一种基于视频意图流识别的停车抬杆方法。所述方法执行以下步骤：在设定的时间区间内，以设定的时间间隔获取停车场出入口的视频流，将同一时间获取到的视频流上传至云端服务器，同时存储到本地端；将本地端的存储的第一时间获取到的视频流与云端的存储的设定的时间区间内的第二时间获取到的视频流重组成一个新的视频流，得到重组视频流；对重组视频流进行帧重采样，进行意图分析，得到驾驶员意图；并根据驾驶员意图进行车辆后台管理。本发明通过对停车场出入口的视频流进行获取，然后进行意图分析，根据意图分析的结果，对停车场的运行进行控制，具有智能化程度高，控制准确率高的优点。

主权项：1.一种基于视频意图流识别的停车抬杆方法，其特征在于，所述方法执行以下步骤：步骤1：在设定的时间区间内，以设定的时间间隔获取停车场出入口的视频流，将同一时间获取到的视频流上传至云端服务器，同时存储到本地端；步骤2：将本地端的存储的第一时间获取到的视频流与云端的存储的设定的时间区间内的第二时间获取到的视频流重组成一个新的视频流，得到重组视频流；步骤3：对重组视频流进行帧重采样，得到重采样帧集，再基于重采样帧集进行第一次驾驶员意图分析，得到第一驾驶员意图；步骤4：基于第一驾驶员意图判断停车场出入口的第一车辆状态，控制抬杆系统的运行；在判断停车场入口的车辆的状态为进出停车场时，执行步骤5；步骤5：基于重采样帧集进行第二次驾驶员意图分析，得到第二驾驶员意图；步骤6：基于第二驾驶员意图进行判断停车场出入口的第二车辆状态，并根据第二车辆状态进行车辆后台管理；所述设定的时间区间须满足以下约束条件：其中，T为设定的时间区间，F为视频流获取设备的频率，θ为视频流获取设备与水平方向的夹角，A为视频流获取设备的放大倍数，为一个设置值，取值范围为：5～10；所述设定的时间间隔须满足以下约束条件：所述步骤3中对重组视频流进行帧重采样，得到重采样帧集，再基于重采样帧集进行第一次驾驶员意图分析，得到第一驾驶员意图的方法为使用模型训练得到的神经网络模型进行驾驶员意图分析，包括：将重组视频流中进行帧重采样得到的重采样帧集使用CNN算法得到帧的向量表示，再使用时序算法得到标签，根据标签，进行分析判断，得到第一判断结果；同时，进行反向传播判定，包括：将标签代入到时序算法中，然后生成帧的向量表示，再使用CNN算法对帧的向量表示进行逆运算，根据逆运算的结果进行准确率判断；所述步骤5中基于重采样帧集进行第二次驾驶员意图分析，得到第二驾驶员意图的方法包括：对重采样帧集进行帧提取，得到提取帧集，再对提取帧集进行图像区域选择，以获取关键区域，再对关键区域进行重叠后，得到重叠关键区域，再对重叠关键区域进行图像分析，根据图像分析的结果得到第二驾驶员意图；所述图像分析的过程包括：在所述重叠关键区域中识别出一组或多组像素，其中，每组像素描述所述重叠关键区域内的一个对象；生成存储与每个所识别出的对象相关联的一个或多个特征的搜索模型；使用经过训练的分类器来对所述对象中的每一个对象进行分类；使用所述搜索模型在匹配库中跟踪所述重叠关键区域中所识别出的所述对象中的每一个对象；将所述重叠关键区域、所述匹配库和对象分类提供给机器学习引擎；以及由所述机器学习引擎生成对在多个帧的场景中由所述对象涉及的行为的一个或多个语义表示，根据语义表示得到第二驾驶员意图。

全文数据：

权利要求：

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