一种基于物联网的车辆信息智能化识别检测系统及方法

技术领域

本发明涉及车辆信息智能化识别检测技术领域，具体为一种基于物联网的车辆信息智能化识别检测系统及方法。

背景技术

物联网可以通过互联网连接各种设备，并进行通信和数据交换，实现信息采集、传输和交换。车辆识别技术包括计算机视觉、图像处理和模式识别等技术，用于对车辆进行自动化识别和检测。这些技术可以通过视频监控、摄像头、传感器等设备采集车辆图像或视频，并通过图像处理和模式分类算法来提取和识别车辆的特征。

车辆栏杆机是一种用于控制和管理车辆进出的设备，通常被安装在大门、停车场入口等位置，用于限制车辆的通行，并提供安全和便利的车辆进出管理，广泛应用在小区门禁、商业停车场、企事业单位门口等场所。但是，现有技术中并没有对车辆通过栏杆机后的车辆导引提供有效的方案，导致驾驶人在驾驶车辆经过栏杆机时存在犹豫，减速或停车进行路线判断，使得后续通行车辆造成堵塞，增加了通行栏杆机的等待时间，影响车辆通行效率。

因此，为了解决上述问题或部分问题，本发明提供了一种基于物联网的车辆信息智能化识别检测系统及方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于物联网的车辆信息智能化识别检测系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于物联网的车辆信息智能化识别检测方法，包括以下步骤：

S1：通过栏杆机装置对目标区域内的车辆信息进行采集；

S2：根据采集的车辆信息对目标区域内的车辆进行监测和识别，对各车辆的车牌信息进行分析；

S3：根据采集的车辆信息对目标区域内各车辆的行驶状态进行评估，通过评估目标区域内各车辆的行驶状态能够对各车辆的停车导引规划提供依据；

S4：根据对车辆信息的识别、评估结果，通过栏杆机装置的语音设备或可视设备向车辆提供行驶路线规划导引。

进一步的，在S1中，所述栏杆机装置设有摄像头、传感器和数据处理单元组件；

所述数据处理单元用于对摄像头或传感器捕捉的车辆信息进行预处理，包括：

L1:通过数据清洗剔除不准确或不完整的数据点；

L2:对数据进行归一化处理,降低不同车辆信息之间的差异性；

并对处理后的车辆信息数据进行存储记录；

基于栏杆机装置所在位置，以栏杆机装置配备的各组件的数据采集范围为参照，根据预设的数据采集规范将栏杆机装置可采集数据范围内符合数据采集规范的部分设为目标区域；所述数据采集规范包括数据质量标准、数据采集合法性和数据存储策略；

所述车辆信息包括车牌信息和车辆行驶特征信息，所述车牌信息通过摄像头进行采集；所述车辆行驶特征信息通过车载传感器和栏杆机装置进行采集，包括车辆行驶速度、车辆变速数据、车辆转向数据和车辆能源信息。

进一步的，所述S2包括：

步骤S2-1：通过图像处理和边缘检测方法，对摄像头采集的图像进行处理，通过颜色处理方法定位车牌的位置，将车牌区域从整个图像中进行提取；

步骤S2-2：使用边缘检测算法如Canny算子、Sobel算子等，识别车牌区域中的字符边缘，并根据边缘形状进行字符定位，在车牌区域内对定位的字符进行分割；或者基于字符的连通性质，可以使用连通区域分析的方法，根据字符定位将相邻像素连接成字符区域，并去除非字符区域；

步骤S2-3：将字符样本库中的字符模板与待识别字符图像进行匹配，选择最佳匹配结果作为车牌字符的识别结果，基于模板匹配的识别方法简单直观，减少了计算机的运算量，提高了处理速度；对车牌字符的识别结果进行后处理，将识别出的字符组合得到目标区域内的各车辆车牌号码；

可通过模板匹配算法或特征提取算法对字符模板与待识别字符图像进行匹配；

步骤S2-4：根据识别出的各车辆车牌号码，在栏杆机的车牌历史数据库中对该车牌号码进行检索，获取到车牌号码在数据库中的类别标签；其中，类别标签包括第一类别车牌、第二类别车牌、第三类别车牌和特殊类别车牌；

其中，通过步骤S2-1中颜色处理得到具有不同颜色背景的特殊车牌，所述特殊车牌包括特种车辆车牌和公务车牌等特殊标识车牌；

若数据库中不存在车牌号码A，则认为该车牌号码A为第二类别车牌；

若数据库中存在车牌号码B的车辆信息记录，且该车牌号码B在车辆信息智能化识别检测系统中存在录入信息，则认为该车牌号码B为第一类别车牌；

若数据库中存在车牌号码C的车辆信息记录，但该车牌号码C在车辆信息智能化识别检测系统中不存在录入信息，则认为该车牌号码C为第三类别车牌。

进一步的，所述S3包括：

步骤S3-1：对S1中通过栏杆机装置采集的车辆行驶特征信息进行提取，包括当前车辆行驶速度、车辆变速数据、车辆转向数据和车辆能源信息；对当前车辆的行驶特征信息进行特征参数提取，得到当前车辆行驶特征参数数据集R，R＝{v(t),a(t)，θ(t)，ω(t)，Q(t)}，其中，v(t)表示车辆在t时间内的速度集合，a(t)表示车辆在t时间内的加速度集合，θ(t)表示车辆在t时间内的转向角度集合，ω(t)表示车辆在t时间点的转向角速度集合，Q(t)表示车辆在t时间点的能源余量占比；

步骤S3-2：根据以下公式对车辆的行驶状态进行评估，计算得到各车辆的行驶状态评估指数S：

其中，C1、C2和C3为权重系数，v′(t

步骤S3-3：通过计算车辆的行驶状态评估指数，将评估指数小于等于S0的车辆标记为第一行驶状态车辆，将评估指数大于S1的车辆标记为第二行驶状态车辆，将评估指数大于S0且小于等于S1的车辆标记为第三行驶状态车辆；

当车辆在t时间点的能源余量占比Q(t)小于预设的阈值q时，将车辆标记为第四行驶状态车辆。

进一步的，所述S4包括：

步骤S4-1：根据上述步骤中对车辆信息的识别、评估结果，对当前车辆的行驶路线进行规划：例如，工业园区内的停车位或充电桩等；

P1:根据S2中的车牌类别标签，对当前车辆的目的地进行判别；所述目的地位于通过栏杆机后的被车辆信息智能化识别检测系统覆盖的系统应用区域范围内；

对于第一类别车牌，优先向该车牌所属车辆分配系统内的绑定车位作为目的地，若存在目的地异常，则向该车辆进行绑定车位异常提醒并向其分配距离其原属车位最近的车位位置作为目的地；

对于第二类别车牌，提取该车牌对应的历史数据，包括历史行驶记录、驶入时间、目的地点信息，向该车辆分配历史数据中出现次数最多的频繁位置作为目的地；

可以根据具体需求进行查询条件的设置和匹配规则的制定，以获取所需的行驶记录。

对于特殊类别车牌，根据预设的特殊车辆通行标准，对栏杆机的阻拦操作进行限制，以便减少对于例如消防车、救护车等特殊车辆的延误时间；

P2:根据S3中评估得到的车辆行驶状态标记，对标签为第三类别(临时)车牌的车辆的目的地进行判定；获取园区内的停车位数据和充电桩数据；

对于第一行驶状态车辆，向该车辆分配空位较多或车位状态良好的车位作为目的地；以便于减少由于行驶状态不佳导致的车辆损伤或意外风险；

对于第二行驶状态车辆，若当前时间段内存在较多车辆通行且车位余量较少时，可优先向该车辆分配车位状态不良的车位作为目的地；以便于提高车位的利用率；

对于第四行驶状态车辆，向该车辆优先提供距离充电桩较近的车位或是途径充电桩位置的车位作为目的地，同时提供充电桩位置；

P3:根据判别的各车辆的目的地，基于车辆当前位置，获取从当前位置坐标指向目的地坐标时对应的方向向量，根据方向向量并结合实际地图判断车辆通过栏杆机后的第一行驶方向；通过栏杆机装置的语音设备或可视设备将判断得到的第一行驶方向转化为指令，提示驾驶人根据指令方向行驶；可通根据具体的应用场景和用户界面设计来确定，可以使用语义规则或映射表进行转换；

本发明中所得方向向量与最终得到的第一行驶方向不完全相同，第一行驶方向为车辆通过栏杆机后的路线指向中与所得方向向量最接近的路线指向；

步骤S4-2：车辆按照第一行驶方向行驶时，通过车辆配置的导航软件基于第一行驶方向，结合云端数据库中的地图数据生成导航信息，对车辆进行路线规划导引。

一种基于物联网的车辆信息智能化识别检测系统，所述系统包括：车辆信息采集模块、车牌信息分析模块、车辆行驶状态评估模块和车辆智能引导模块；

所述车辆信息采集模块用于通过栏杆机对目标区域内的车辆进行信息采集；

所述车牌信息分析模块用于对采集的目标区域内的车辆车牌进行识别，并对其进行分类；

所述车辆行驶状态评估模块用于对采集的目标区域内的车辆行驶状态进行评估；

所述车辆智能引导模块用于根据车牌信息分析模块和车辆行驶状态评估模块的输出结果对车辆通过栏杆机后的路线规划提供引导；以便于提高车辆通行效率，避免驾驶者由于对行驶路线不明造成的通行路口堵塞，减少了排队车辆的等待时间，提高了用户的满意度。

进一步的，所述车牌信息分析模块包括车牌定位提取单元和车牌信息处理单元；

所述车牌定位提取单元用于对栏杆机装置采集的图像中的车牌区域进行定位，并对车牌区域进行提取；

所述车牌信息处理单元用于对提取的车牌区域进行处理，并对车牌区域中的车牌号码进行检测识别，获取车牌号码对应的类别标签。避免了人工干预的繁琐和可能存在的误判，可以提高车辆管理的智能化水平和自动化程度，提升工作效率和准确性。

进一步的，所述车辆行驶状态评估模块包括车辆行驶状态数据提取单元、车辆行驶状态分析单元和车辆行驶状态判别单元；

所述车辆行驶状态数据提取单元用于对车辆信息采集模块采集的相关数据进行获取，并处理得到行驶特征参数数据集；

所述车辆行驶状态分析单元用于对行驶特征参数数据集中的特征参数进行分析，计算车辆的行驶状态评估指数；

所述车辆行驶状态判别单元用于根据车辆的行驶状态评估指数，基于数据库中预设的阈值数据，对当前车辆的行驶状态进行判别。

进一步的，所述车辆智能引导模块包括定位单元和导航数据生成单元；

所述定位单元用于获取车辆实时位置和路线规划终点位置；

所述导航数据生成单元用于根据云端中的地图数据，基于路线规划终点，生成导航指引，可以根据驾驶员的设备偏好，以语音或可视方式呈现，让驾驶员更直观地理解导航指引，提高驾驶安全性和行程效率。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

本发明通过栏杆机装置对目标区域内车辆进行信息采集、监测、识别和评估，并且根据评估结果提供停车导引规划。在该流程中，栏杆机装置负责采集车辆信息，包括车牌信息，并进行车辆监测和识别。

根据采集到的车辆信息，系统可以评估车辆的行驶状态，并通过栏杆机装置的语音设备或可视设备，根据评估结果提供停车导引规划，向车辆提供行驶路线规划导引，减少了通行栏杆机的等待时间，提供车辆通行效率。

本发明可以综合利用车辆相关信息，有效地提高目标区域内车辆管理的效率和准确性，同时考虑到车辆行驶状态的差距，向不同行驶状态的车辆分配不同状态的车位信息，以便于减少车辆损伤风险，有效减少纠纷的发生。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明一种基于物联网的车辆信息智能化识别检测系统的模块结构示意图；

图2是本发明一种基于物联网的车辆信息智能化识别检测方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1、图2和具体实施例对本发明作进一步的说明。

实施例1：如图1所示，本实施例提供了一种基于物联网的车辆信息智能化识别检测系统，所述系统包括：车辆信息采集模块、车牌信息分析模块、车辆行驶状态评估模块和车辆智能引导模块；

车辆信息采集模块，用于通过栏杆机对目标区域内的车辆进行信息采集；车牌信息分析模块包括车牌定位提取单元和车牌信息处理单元；

车牌信息分析模块，用于对采集的目标区域内的车辆车牌进行识别，并对其进行分类；

车牌定位提取单元用于对栏杆机装置采集的图像中的车牌区域进行定位，并对车牌区域进行提取；

车牌信息处理单元用于对提取的车牌区域进行处理，并对车牌区域中的车牌号码进行检测识别，获取车牌号码对应的类别标签。避免了人工干预的繁琐和可能存在的误判，可以提高车辆管理的智能化水平和自动化程度，提升工作效率和准确性。

车辆行驶状态评估模块用于对采集的目标区域内的车辆行驶状态进行评估；车辆行驶状态评估模块包括车辆行驶状态数据提取单元、车辆行驶状态分析单元和车辆行驶状态判别单元；

车辆行驶状态数据提取单元用于对车辆信息采集模块采集的相关数据进行获取，并处理得到行驶特征参数数据集；

车辆行驶状态分析单元用于对行驶特征参数数据集中的特征参数进行分析，计算车辆的行驶状态评估指数；

车辆行驶状态判别单元用于根据车辆的行驶状态评估指数，基于数据库中预设的阈值数据，对当前车辆的行驶状态进行判别。

车辆智能引导模块，用于根据车牌信息分析模块和车辆行驶状态评估模块的输出结果对车辆通过栏杆机后的路线规划提供引导；以便于提高车辆通行效率，避免驾驶者由于对行驶路线不明造成的通行路口堵塞，减少了排队车辆的等待时间，提高了用户的满意度；车辆智能引导模块包括定位单元和导航数据生成单元；

定位单元用于获取车辆实时位置和路线规划终点位置；

导航数据生成单元用于根据云端中的地图数据，基于路线规划终点，生成导航指引，可以根据驾驶员的设备偏好，以语音或可视方式呈现，让驾驶员更直观地理解导航指引，提高驾驶安全性和行程效率。

实施例2：如图2所示，本实施例提供了一种基于物联网的车辆信息智能化识别检测方法，其基于实施例中的一种基于物联网的车辆信息智能化识别检测系统实现，具体包括以下步骤：

S1：通过栏杆机装置对目标区域内的车辆信息进行采集；

在S1中，所述栏杆机装置设有摄像头、传感器和数据处理单元组件；

所述数据处理单元用于对摄像头或传感器捕捉的车辆信息进行预处理，并对处理后的车辆信息数据进行存储记录；

基于栏杆机装置所在位置，以栏杆机装置配备的各组件的数据采集范围为参照，根据预设的数据采集规范将栏杆机装置可采集数据范围内符合数据采集规范的部分设为目标区域；所述数据采集规范包括数据质量标准、数据采集合法性和数据存储策略；

所述车辆信息包括车牌信息和车辆行驶特征信息，所述车牌信息通过摄像头进行采集；所述车辆行驶特征信息通过车载传感器和栏杆机装置进行采集，包括车辆行驶速度、车辆变速数据、车辆转向数据和车辆能源信息。

S2：根据采集的车辆信息对目标区域内的车辆进行监测和识别，对各车辆的车牌信息进行分析；

步骤S2-1：通过图像处理和边缘检测方法，对摄像头采集的图像进行处理，通过颜色处理方法如HSV颜色空间转换，定位车牌的位置，将车牌区域从整个图像中进行提取；

具体为：

X1:使用图像处理库或软件将图像转换为HSV颜色空间,将每个像素的RGB值转换为对应的HSV值；

X2:设定各类型车牌对应的颜色范围作为筛选条件，设定相应的车牌颜色的Hue、Saturation和Value值范围；

X3:对于颜色在设定范围内的像素点，将符合颜色条件的像素点提取形成二值图像，对于得到的二值图像，通过形态学处理来消除噪声并连接车牌区域，提取得到连通区域；

X4:使用图像处理库提供的轮廓检测函数对连通区域进行轮廓检测，根据车牌的形状特征，考虑车牌的长宽比、面积范围等特征，对车牌的轮廓进行判断和筛选，并根据筛选出的轮廓确定车牌的位置和边界框，从而标记定位得到车牌的位置。

步骤S2-2：使用边缘检测算法如Canny算子、Sobel算子等，识别车牌区域中的字符边缘，并根据边缘形状进行字符定位，在车牌区域内对定位的字符进行分割；或者基于字符的连通性质，可以使用连通区域分析的方法，根据字符定位将相邻像素连接成字符区域，并去除非字符区域；

步骤S2-3：将字符样本库中的字符模板与待识别字符图像进行匹配，选择最佳匹配结果作为车牌字符的识别结果，基于模板匹配的识别方法简单直观，减少了计算机的运算量，提高了处理速度；对车牌字符的识别结果进行后处理，将识别出的字符组合得到目标区域内的各车辆车牌号码；

可通过模板匹配算法或特征提取算法对字符模板与待识别字符图像进行匹配，例如，根据以下公式计算待识别字符图像与字符模板的像素值的均方差E：

其中，E值越小表示字符匹配度越高，n表示像素总数，m

步骤S2-4：根据识别出的各车辆车牌号码，在栏杆机的车牌历史数据库中对该车牌号码进行检索，获取到车牌号码在数据库中的类别标签；其中，类别标签包括第一类别车牌、第二类别(临时)车牌、第三类别车牌和特殊类别车牌；

其中，通过步骤S2-1中颜色处理得到具有不同颜色背景的特殊车牌，所述特殊车牌包括特种车辆车牌和公务车牌等特殊标识车牌；

若数据库中不存在车牌号码A，则认为该车牌号码A为第二类别(临时)车牌；

若数据库中存在车牌号码B的车辆信息记录，且该车牌号码B在车辆信息智能化识别检测系统中存在录入信息，则认为该车牌号码B为第一类别车牌；

若数据库中存在车牌号码C的车辆信息记录，但该车牌号码C在车辆信息智能化识别检测系统中不存在录入信息，则认为该车牌号码C为第三类别车牌。

S3：根据采集的车辆信息对目标区域内各车辆的行驶状态进行评估，通过评估目标区域内各车辆的行驶状态能够对各车辆的停车导引规划提供依据；

步骤S3-1：对S1中通过栏杆机装置采集的车辆行驶特征信息进行提取，包括当前车辆行驶速度、车辆变速数据、车辆转向数据和车辆能源信息；对当前车辆的行驶特征信息进行特征参数提取，得到当前车辆行驶特征参数数据集R，R＝{v(t),a(t)，θ(t)，ω(t)，Q(t)}，其中，v(t)表示车辆在t时间内的速度集合，a(t)表示车辆在t时间内的加速度集合，θ(t)表示车辆在t时间内的转向角度集合，ω(t)表示车辆在t时间点的转向角速度集合，Q(t)表示车辆在t时间点的能源余量占比；

步骤S3-2：根据以下公式对车辆的行驶状态进行评估，计算得到各车辆的行驶状态评估指数S：

其中，C1、C2和C3为权重系数，v′(t

步骤S3-3：通过计算车辆的行驶状态评估指数，将评估指数小于等于S0的车辆标记为第一行驶状态车辆，将评估指数大于S1的车辆标记为第二行驶状态车辆，将评估指数大于S0且小于等于S1的车辆标记为第三行驶状态车辆；

当车辆在t时间点的能源余量占比Q(t)小于预设的阈值q时，将车辆标记为第四行驶状态车辆。

S4：根据对车辆信息的识别、评估结果，通过栏杆机装置的语音设备或可视设备向车辆提供行驶路线规划导引；

步骤S4-1：根据上述步骤中对车辆信息的识别、评估结果，对当前车辆的行驶路线进行规划：例如，工业园区内的停车位或充电桩等；

P1:根据S2中的车牌类别标签，对当前车辆的目的地进行判别；所述目的地位于通过栏杆机后的被车辆信息智能化识别检测系统覆盖的系统应用区域范围内；

对于第一类别车牌，优先向该车牌所属车辆分配系统内的绑定车位作为目的地，若存在目的地异常，则向该车辆进行绑定车位异常提醒并向其分配距离其原属车位最近的车位位置作为目的地；

对于第二类别车牌，提取该车牌对应的历史数据，包括历史行驶记录、驶入时间、目的地点信息，向该车辆分配历史数据中出现次数最多的频繁位置作为目的地；

可以根据具体需求进行查询条件的设置和匹配规则的制定，以获取所需的行驶记录。

对于特殊类别车牌，根据预设的特殊车辆通行标准，对栏杆机的阻拦操作进行限制，以便减少对于例如消防车、救护车等特殊车辆的延误时间；

P2:根据S3中评估得到的车辆行驶状态标记，对标签为第三类别(临时)车牌的车辆的目的地进行判定；获取园区内的停车位数据和充电桩数据；

对于第一行驶状态车辆，向该车辆分配空位较多或车位状态良好的车位作为目的地；以便于减少由于行驶状态不佳导致的车辆损伤或意外风险；

对于第二行驶状态车辆，若当前时间段内存在较多车辆通行且车位余量较少时，可优先向该车辆分配车位状态不良的车位作为目的地；以便于提高车位的利用率；

对于第四行驶状态车辆，向该车辆优先提供距离充电桩较近的车位或是途径充电桩位置的车位作为目的地，同时提供充电桩位置；

P3:根据判别的各车辆的目的地，基于车辆当前位置，获取从当前位置坐标指向目的地坐标时对应的方向向量，根据方向向量结合实际地图判断车辆通过栏杆机后的第一行驶方向；通过栏杆机装置的语音设备或可视设备将判断得到的第一行驶方向转化为指令，提示驾驶人根据指令方向行驶；可通根据具体的应用场景和用户界面设计来确定，可以使用语义规则或映射表进行转换；

步骤S4-2：车辆按照第一行驶方向行驶时，通过车辆配置的导航软件基于第一行驶方向，结合云端数据库中的地图数据生成导航信息，对车辆进行路线规划导引。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。