一种基于道路公共停车位获取方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN115798252B

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202211378595.5

    申请日:2022-11-04

    Abstract: 本发明的目的是提供一种基于道路公共停车位剩余车位数量预测系统及方法,不仅提高对于指定停车位置上在预期时间内的剩余车位进行准确判断,同时还能在预期停车位全满状态下提出最佳的处理方案。为了实现上述目的,本发明首先使用数据进行AR I MA建模,AR I MA模型提取数据中的线性部分,而AR I MA模型的残差包含非线性部分。然后将残差、周末假期、商场重大活动等多个特征作为LSTM的自变量,预测下一时间段AR I MA残差。最后将AR I MA的预测值与LSTM的残差预测值相加得到最终的预测值。这样预测精度进一步得以提高。最为主要的是,本发明在非固定停车场,尤其是公共交通下的停车位也能起到良好的预测效果。非常有效的提高驾驶员在目的地的停车效率。

    一种车辆检测系统及其检测方法

    公开(公告)号:CN115421136A

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202210898647.5

    申请日:2022-07-28

    Abstract: 本发明提供了一种车辆检测系统及其检测方法,包括雷达检测模块、摄像头检测模块以及融合模块,雷达检测模块,通过至少一个雷达采集雷达数据,获得雷达有效目标;摄像头检测模块,通过至少一个摄像头采集视频数据,获得视频有效目标;融合模块,融合所述雷达有效目标和所述视频有效目标,以实现目标车辆的检测和识别。通过上述,本公开提供的车辆检测系统及其检测方法,实现了交通道路场景下对车辆目标的准确检测,提高车辆检测精度,可以在视频图像的标记处检测到目标的位置信息,提高了数据的可靠性和稳定性,同时二者融合后检测结果显著减少了误检与漏检的发生,在真实数据集下的检测率达到95.3%,实现了车辆的准确检测。

    基于双目视差的图像矫正方法
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115511743A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211179544.X

    申请日:2022-09-26

    Abstract: 本发明提供一种基于双目视差的图像矫正方法,包括:获取目标场景不同景深的第一视角图像和第二视角图像;将第一视角图像与第二视角图像调整至相同的预设尺寸;确定第一视角图像与第二视角图像的相对位置姿态;根据相对位置姿态,调整第一视角图像与第二视角图像中对应像素点在水平方向对齐;将第一视角图像与第二视角图像进行双目深度估计得到第一图像,将景深相对较小的第一视角图像或第二视角图像进行单目深度估计得到第二图像;将第一图像与第二图像进行图像融合。本发明提供的矫正方法能够成功生成了远景和近景视差图,在精度上明显优于单目视差估计方法。

    车辆跟踪方法及装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115063755A

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210546216.2

    申请日:2022-05-17

    Abstract: 本公开提供了一种车辆跟踪方法及装置、电子设备及存储介质,该方法可以包括:基于目标区域中的区域路段和至少一个数据采集设备,生成目标区域对应的时空监控网络;时空监控网络基于至少一个数据采集设备分别作为节点和两两相邻的数据采集设备所对应的区域路段的通行模式作为有向边获得;获取至少一个数据采集设备分别采集的监控数据;监控数据包括视频数据和雷达数据;基于至少一个数据采集设备分别采集的视频数据,识别位于目标区域中被监控的目标车辆;利用时空监控网络和至少一个数据采集设备分别对应的监控数据,对目标车辆进行轨迹追踪,获得目标车辆的目标轨迹。

    一种基于道路公共停车位获取方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN115798252A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211378595.5

    申请日:2022-11-04

    Abstract: 本发明的目的是提供一种基于道路公共停车位剩余车位数量预测系统及方法,不仅提高对于指定停车位置上在预期时间内的剩余车位进行准确判断,同时还能在预期停车位全满状态下提出最佳的处理方案。为了实现上述目的,本发明首先使用数据进行AR I MA建模,AR I MA模型提取数据中的线性部分,而AR I MA模型的残差包含非线性部分。然后将残差、周末假期、商场重大活动等多个特征作为LSTM的自变量,预测下一时间段AR I MA残差。最后将AR I MA的预测值与LSTM的残差预测值相加得到最终的预测值。这样预测精度进一步得以提高。最为主要的是,本发明在非固定停车场,尤其是公共交通下的停车位也能起到良好的预测效果。非常有效的提高驾驶员在目的地的停车效率。

    一种车牌识别方法、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN115240177A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210636818.7

    申请日:2022-06-07

    Abstract: 本公开提供一种车牌识别方法、设备和存储介质,该方法包括:获取带有车标的车牌目标图像对所获取的目标图像的单个字符进行区域划定;对所述单个字符的划定区域进行多区域处理,得到单个字符的多区域字符识别;对所述单个字符的多区域字符识别结果进行综合投票,根据所述综合投票结果,得到单个字符的识别结果;根据所述单个字符的识别结果,得到车牌字符的识别结果;根据所述得到的车牌字符识别结果,生成识别的车牌结果;对车标进行识别得到车辆品牌,并将车辆品牌与所述识别的车牌结果进行关联,生成带有车辆品牌的车牌信息;根据各原始带车标的车牌信息和所述生成的带有车辆品牌的车牌信息,训练得到车牌识别模型;识别得到最终的所述车牌信息。本公开的识别方法提高了车牌字符识别的正确率。

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