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申请/专利权人：超级视线科技有限公司

摘要：本发明公开一种基于多层次的泊位状态检测方法及系统，涉及智能车辆管理领域，包括如下步骤：从监控图像帧中获取泊位扩展ROI区域并检测所述泊位扩展ROI区域是否存在运动变化；若存在，则根据预置分类算法从所述泊位扩展ROI区域中提取车辆运动区域；通过预置车辆检测算法从存在车辆运动变化的泊位扩展ROI区域对应的图像帧中提取车辆目标检测框，并根据所述车辆目标检测框和所述车辆运动区域确定图像帧中的运动车辆矩形区域；根据从所述图像帧开始的预置时间段内的多个图像帧中的运动车辆矩形区域对车辆进行跟踪，确定所述泊位的状态信息。本发明可以解决现有车辆识别准确精度较低、路侧车位管理精度较低的问题。

主权项：1.一种基于多层次的泊位状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：从监控图像帧中获取泊位扩展ROI区域并检测所述泊位扩展ROI区域是否存在运动变化；若存在，则根据预置分类算法从所述泊位扩展ROI区域中提取车辆运动区域；所述根据预置分类算法从所述泊位扩展ROI区域中提取车辆运动区域的步骤包括：对相邻两帧图像Ipreview和Inow上泊位扩展ROI区域的局部区域图像分别进行缩放，获取缩放后的图像Ipreview1和Inow1；对缩放后的图像Ipreview1和Inow1进行滤波处理，获得滤波后图像Ipreview2和Inow2；获取滤波后图像Ipreview2和Inow2对应的光流场Iof；根据所述光流场Iof判断泊位扩展ROI区域光流场是否存在运动；若否，则将当前帧图像Inow添加至缓存队列，并将其替换前一帧图像Ipreview；若是则根据运动方向、大小、区域连通性进行运动区域合并；通过分类网络对合并后区域计算，剔除非车辆的运动区域；如果没有车辆运动区域，则将当前帧图像Inow添加至缓存队列，并将其替换前一帧图像Ipreview；通过预置车辆检测算法从存在车辆运动变化的泊位扩展ROI区域对应的图像帧中提取车辆目标检测框，并根据所述车辆目标检测框和所述车辆运动区域确定图像帧中的运动车辆矩形区域；所述通过预置车辆检测算法从存在车辆运动变化的泊位扩展ROI区域对应的图像帧中提取车辆目标检测框的步骤包括：通过目标检测方法对泊位扩展ROI区域存在车辆运动变化的图像帧识别车辆位置；利用交并比构建最优损失函数cost矩阵；根据数据关联算法获取最优损失函数cost的车辆目标检测框；根据从所述图像帧开始的预置时间段内的多个图像帧中的运动车辆矩形区域对车辆进行跟踪，确定所述泊位的状态信息。

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