(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210663926.3 (22)申请日 2022.06.13 (71)申请人 重庆云凯科技有限公司 地址 401123 重庆市渝北区大竹林街道互 联网产业园二期10号楼6楼 (72)发明人 龚学勇　杨坤山　 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/36(2022.01) G06V 10/20(2022.01) G06V 10/766(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/94(2022.01) G07B 15/02(2011.01) (54)发明名称 一种无牌机动与非机动车检测方法 (57)摘要 本发明公开了一种无牌机动与非机动车检 测方法， 包括以下技术和方法： 为了有效解决停 车场场景无牌机动车、 非机动无法有效车牌识别 造成的入场困难、 以及计费标准不同的问题。 所 以我们基于停车场现有的抓拍相机捕获入场车 辆图片， 利用车牌识别系统判断为有牌无牌车 辆， 然后对无牌车辆利用我们基于Resnet ‑50的 深度学习算法模 型进行检测识别， 区分车辆是机 动车还是非机动车。 为了 保证检测的实时性我们 采用边缘离线部署， 将我们算法部署到rk3288处 理平台实现高效的算法处理。 本发 明提供了一套 速度和精度性能较佳的边缘离线无牌机动非机 动车检测系统， 帮助无人值守停车场提高运行效 率、 加快通行、 优化计费等。 权利要求书1页 说明书3页 附图3页 CN 115131728 A 2022.09.30 CN 115131728 A 1.一种无牌机动与非机动车检测方法， 其特 征在于， 包括以下技 术和方法： A、 图像抓拍： 利用停车场车牌 抓拍相机， 捕获20 0万像素的车辆图像; B、 图像预处理： 我们采用了高斯滤波降低噪声对识别的影响， 同时采用了直方图增强 的方式提升 了图像的质量； C、 识别算法模型： 从数据层面利用图像增广算法解决样本不足问题， 利用旋转、 裁剪、 平移、 仿射、 色度、 曝光的图像变化从角度、 光照两个维度产生尽可能的无牌非机动机动车 样本， 提升模块的泛化 性能增强模型的识别能力； D、 无牌机动与非机动车识别过程： 地感信号触发、 抓拍图像、 图像预处理、 无牌机动与 非机动算法推理识别、 识别后处 理、 将结果发给业 务端进行后续计费通行处 理。 2.根据权利要求1所述的一种无牌机动与非机动车检测方法， 其特征在于： 图像数据增 广方法， 从角度、 光照两个维度采用旋转、 裁剪、 平移、 仿射、 色度、 曝光的图像变化方式产生 尽可能的无牌非机动机动车样本， 提升模块的泛化 性能增强模型的识别能力。 3.根据权利要求1所述的一种无牌机动与非机动车检测方法， 其特征在于： 识别算法模 型及边缘离线部署方案， 通过多尺度FPN特征金字塔网络， 以Resnet ‑50作为骨干网络平衡 了算法处理的速度和精度， 满足白天夜晚不同气候条件下对无牌机动非机动车 的识别； 其 次采用边 缘计算离线部署方案， 让算法真正实现边 缘模型推理部署。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115131728 A 2一种无牌 机动与非机动车检测方 法 技术领域 [0001]本发明涉及智能停车场领域， 特别是 涉及一种无牌机动与非机动车检测方法。 背景技术 [0002]无人停车方便了日常生活， 提高了通行效率在日益发展的现代社会技术也愈发成 熟； 无人化是我们技术追求的标准、 但一些潜在的问题还需要我们深入解决做到真正意义 上的无人化。 [0003]停车场入场车辆类型较多包括小车、 面包车、 货车、 三轮车、 摩托车， 对于有牌的小 车、 面包车、 货车等机动车通过我们的车牌识别系统能够有效的进行识别匹配、 计费开闸， 但对于无牌机动车、 非机动车三轮或摩托由于不能识别到车牌信息无法进 行车牌号录入匹 配造成了入场困难的情况， 同时由于机动车与非机动车收费标准不同更需要我们加以区 分。 因此设计一个能正确识别无牌机动非机动车 的算法网络， 解决目前停车场车牌系统的 闭环问题， 让入场通行更加高效便捷变得至关重要。 针对车牌识别得到的无牌车进行进一 步区分处理， 利用我们训练的机动 非机动算法模型判别当前图片是机动车还是非机动。 整 体算法部署采用离线部署方式， 且部署到我们的边缘设备RK3288/Orange  Pi PC+,这样能 充分减少云端部署网络图像传输带来的延时， 以及高并发情况带来的处理延时。  边端部署 能更好满足整个车牌识别、 机动非机动识别的实效性， 提高用户体验。 发明内容 [0004]本发明主要解决的技术问题是提供一种无牌机动与非机动车检测方法， 能够 解决 停车场无 人值守道因无法识别无牌车而导 致的通行低效、 计费困难的问题。 [0005]为解决上述技术问题， 本发明采用的一个技术方案是： 提供一种无牌机动与非机 动车检测方法， 包括以下技术和方法： 无牌机动与非机动车识别过程为： 地感信号触发、 抓 拍图像、 图像预处理、 无牌机动与非机动算法推理识别、 识别后处理、 将结果发给业务端进 行后续计费通行 处理。 车辆入场后地感产生信号， 触发停车场200万像素车牌相机进 行图像 抓拍， 抓拍的图片用于进一步的识别。 同时 我们采用了高斯滤波降低噪声对识别的影响， 同 时采用了直方图增强的方式提升了图像的质量。 其次从数据层面利用图像增广算法解决样 本不足问题， 利用旋转、 裁剪、 平移、 仿射、 色度、 曝光的图像变化 从角度、 光照两个维度产生 尽可能的无牌非机动机动车样本， 提升模块的泛化性能增强模型 的识别能力。 最后通过多 尺度FPN特征金字塔网络， 以Resnet ‑50作为骨干网络平衡了算法处理的速度和精度， 满足 白天夜晚不同气候条件下对无牌机动非机动车的识别； 采用rk3288离线部署方案， 让算法 真正实现边 缘模型推理部署。 [0006]本发明与现有技 术相比， 具有如下的优点和有益效果： 现有技术主要通过人工录入无牌机动非机动车相关信息， 然后根据不同无牌车型 进行区分收费。 本发明能够通过人工智能图像算法自动实现预警无人值守停车场的无牌机 动非机动车辆的识别、 以及根据不同车辆类型进 行自动区分计费、 自动收费放行， 提高车辆说　明　书 1/3 页 3 CN 115131728 A 3