一種基于dTOF激光雷達(dá)的泊位檢測系統(tǒng)及方法 技術(shù)領(lǐng)域 [0001] 本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于dTOF激光雷達(dá)的泊位檢測系統(tǒng)及方法。 背景技術(shù) [0002] 近年來，我國機(jī)動車數(shù)量持續(xù)增長，汽車成為了人們?nèi)粘３鲂斜夭豢缮俚拇焦ぞ?，停車難問題日益凸顯。尤其是在繁忙的商業(yè)區(qū)、居民小區(qū)以及公共交通樞紐附近，尋找一個合適的停車位成為了許多駕駛員頭疼的問題。為了提高路面泊位的利用率，市面上出現(xiàn)了許多路面智能巡檢設(shè)備，該巡檢設(shè)備在減少人工參與的同時提升了路面巡檢的效率。 巡檢設(shè)備通過檢測抓拍圖像中包含的車牌相對位置、車牌尺寸大小、車牌旋轉(zhuǎn)角度等信息來判斷車輛是否停靠在泊位內(nèi)。部分地區(qū)的路面泊位與路肩相鄰，當(dāng)有車輛停放在路肩人行道的位置時，巡檢設(shè)備經(jīng)過，其會被該類車輛的車牌觸發(fā)巡檢進(jìn)程，由于這種情況下車輛的車牌信息和?？吭诓次粌?nèi)的車輛的車牌信息十分相似，導(dǎo)致巡檢設(shè)備時常錯誤地將?？吭诓次桓浇能囕v匹配到泊位內(nèi)，從而造成巡檢數(shù)據(jù)發(fā)生異常。因此，基于此難題，本申請?zhí)岢隽艘环N基于dTOF激光雷達(dá)的泊位檢測系統(tǒng)及方法。 發(fā)明內(nèi)容 [0003] 技術(shù)目的 [0004] 為了解決上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于dTOF激光雷達(dá)的泊位檢測系統(tǒng)及方法，其不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對泊位附近臨停車輛的辨識功能，而且能夠?qū)崿F(xiàn)對泊位內(nèi)停放車輛類型的識別，該方法及系統(tǒng)的應(yīng)用場景廣泛，避免了巡檢設(shè)備對臨停車輛錯誤收費(fèi)現(xiàn)象的發(fā)生。 [0005] 技術(shù)方案 [0006] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于dTOF(直接飛行時間，Direct?Time?of?Flight)激光雷達(dá)的泊位檢測系統(tǒng)及方法，其通過圖像分割和OCR文字識別算法對車輛的車牌進(jìn)行識別，通過dTOF激光雷達(dá)向泊位區(qū)域發(fā)射激光脈沖并接收反射信號以提取車輛的輪廓信息并計(jì)算車輛的相對位置，從而實(shí)現(xiàn)對泊位附近臨停車輛的辨識功能。 [0007] 第一方面，本發(fā)明提供了一種基于dTOF激光雷達(dá)的泊位檢測系統(tǒng)，包括： [0008] 圖像采集模塊，用于通過攝像頭采集泊位圖像； [0009] 數(shù)據(jù)處理模塊，用于對泊位圖像進(jìn)行預(yù)處理并通過圖像識別算法分析圖像數(shù)據(jù)； [0010] 泊位檢測模塊，用于通過dTOF激光雷達(dá)檢測泊位狀態(tài)，其中，激光雷達(dá)提供的檢測數(shù)據(jù)包括深度圖、點(diǎn)云圖和置信度圖； [0011] 結(jié)構(gòu)光模塊，用于通過四步相移方法和多頻外差方法求解包裹相位和絕對相位，通過投射特定的光模式并分析其變形以獲取車輛的輪廓信息； [0012] GPS定位模塊，用于確定巡檢設(shè)備的實(shí)時位置。 [0013] 進(jìn)一步的，所述圖像采集模塊中，通過安裝在巡檢設(shè)備上的智能車牌識別相機(jī)采集泊位圖像。 [0014] 進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)處理模塊在接收到泊位圖像視頻流后，通過對視頻流中的畫面幀進(jìn)行預(yù)處理并分割畫面幀中的車牌字符，從而獲取車輛的車牌信息。其能夠從抓拍圖像中準(zhǔn)確地定位并分割出車牌區(qū)域并通過圖像預(yù)處理提高圖像的質(zhì)量并突出車牌的特征； 能夠快速準(zhǔn)確地識別車輛的車牌信息，從而提高泊位的運(yùn)營效率和管理水平。 [0015] 進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)處理模塊對視頻流中的畫面幀進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：通過對采集到的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行文字區(qū)域的標(biāo)注以確定文字在文檔中的位置，從而構(gòu)建模型學(xué)習(xí)文字的空間結(jié)構(gòu)，提高文字的識別準(zhǔn)確性；在提取文字區(qū)域內(nèi)的文字內(nèi)容的同時建立與文字內(nèi)容相對應(yīng)的標(biāo)簽數(shù)據(jù)；將提取到的文字內(nèi)容進(jìn)行清洗和預(yù)處理，以確保文字?jǐn)?shù)據(jù)的質(zhì)量。 [0016] 進(jìn)一步的，圖像識別算法包括OCR文字識別算法，其支持多種模型，包括支持向量機(jī)、貝葉斯分類算法和基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模型的類型根據(jù)具體的應(yīng)用場景和需求確定；在模型訓(xùn)練完成后，所述數(shù)據(jù)處理模塊通過數(shù)據(jù)集優(yōu)化和特征選擇的方式來提升OCR文字識別算法的識別準(zhǔn)確性，其中，數(shù)據(jù)集優(yōu)化具體包括采用更準(zhǔn)確全面的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，并通過刪除重復(fù)樣本、增加隨機(jī)性等方式優(yōu)化數(shù)據(jù)集；特征選擇具體包括篩選對識別任務(wù)權(quán)重高的特征，并減少不必要特征的占比，以降低OCR文字識別算法的計(jì)算復(fù)雜度，特征的選擇基于信息增益的特征評估方法。 [0017] 進(jìn)一步的，所述泊位檢測模塊中，所述通過dTOF激光雷達(dá)檢測泊位狀態(tài)具體包括： 通過dTOF激光雷達(dá)向泊位區(qū)域發(fā)射激光脈沖并接收反射信號以提取車輛的輪廓信息并計(jì)算車輛的相對位置，并根據(jù)所述GPS定位模塊提供的巡檢設(shè)備的實(shí)時位置以將泊位狀態(tài)和具體泊位進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而得到連續(xù)的泊位狀態(tài)圖像；若所述數(shù)據(jù)處理模塊識別到車輛的車牌信息，則將車輛的車牌信息和激光雷達(dá)的成像信息進(jìn)行配對。其能夠提供精確的位置信息；能夠在光線條件不良的情況下提供穩(wěn)定的測量結(jié)果；通過快速準(zhǔn)確地識別車輛的輪廓信息和車輛的相對位置以提高泊位的運(yùn)營效率。 [0018] 進(jìn)一步的，dTOF激光雷達(dá)被安裝于巡檢設(shè)備的前端，通過上行串口線纜和邊緣算力主機(jī)相連接。

1.一種基于dTOF激光雷達(dá)的泊位檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括： 圖像采集模塊，用于通過攝像頭采集泊位圖像； 數(shù)據(jù)處理模塊，用于對泊位圖像進(jìn)行預(yù)處理并通過圖像識別算法分析圖像數(shù)據(jù)； 泊位檢測模塊，用于通過dTOF激光雷達(dá)檢測泊位狀態(tài)，具體包括：通過所述雷達(dá)向泊位區(qū)域發(fā)射激光脈沖并接收反射信號以提取車輛的輪廓信息并計(jì)算車輛的相對位置，根據(jù)巡檢設(shè)備的實(shí)時位置將泊位狀態(tài)和具體泊位進(jìn)行關(guān)聯(lián)；若所述數(shù)據(jù)處理模塊識別到車輛的車牌信息，則將車輛的車牌信息和雷達(dá)的成像信息進(jìn)行配對，若未在泊位區(qū)域內(nèi)提取到車輛的輪廓信息或檢測到車輛的相對位置超出一定距離時，將識別到的車牌信息歸屬于泊位外的車輛；所述雷達(dá)提供的檢測數(shù)據(jù)包括深度圖、點(diǎn)云圖和置信度圖； 結(jié)構(gòu)光模塊，通過對系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定以確定攝像頭、激光雷達(dá)和結(jié)構(gòu)光模塊之間的幾何關(guān)系和內(nèi)參數(shù)；通過結(jié)構(gòu)光模塊投射編碼光柵到被測物體表面，攝像頭采集反射回來的圖像，通過dTOF激光雷達(dá)發(fā)射短脈沖光并測量返回光的時間，以獲取車輛的距離信息；對于結(jié)構(gòu)光數(shù)據(jù)，通過四步相移方法和多頻外差方法求解包裹相位和絕對相位，通過投射特定的光模式并分析其變形以獲取車輛的輪廓信息； GPS定位模塊，用于確定巡檢設(shè)備的實(shí)時位置。 2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于： 所述數(shù)據(jù)處理模塊在接收到泊位圖像視頻流后，通過對視頻流中的畫面幀進(jìn)行預(yù)處理并分割畫面幀中的車牌字符，從而獲取車輛的車牌信息。 3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于： 所述數(shù)據(jù)處理模塊對視頻流中的畫面幀進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：通過對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行文字區(qū)域的標(biāo)注以確定文字在文檔中的位置；在提取文字區(qū)域內(nèi)的文字內(nèi)容的同時建立與文字內(nèi)容相對應(yīng)的標(biāo)簽數(shù)據(jù)；將提取到的文字內(nèi)容進(jìn)行清洗和預(yù)處理。 4.根據(jù)權(quán)利要求1?3任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其特征在于： 所述系統(tǒng)還包括邊緣檢測模塊，其通過基于Contourlet變換的激光雷達(dá)自適應(yīng)閾值去噪方法保護(hù)雷達(dá)圖像中目標(biāo)的邊緣細(xì)節(jié)，通過Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測并通過中值濾波方法計(jì)算局部距離像邊緣閾值。 5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的系統(tǒng)，其特征在于： Contourlet變換公式如下： 其中，表示閾值調(diào)整后的Contourlet變換系數(shù)；表示Contourlet變換系數(shù)；表示動態(tài)閾值調(diào)整因子，用于增強(qiáng)去噪效果； 表示Contourlet變換系數(shù)的絕對值的中值，用于估計(jì)噪聲水平。