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申请/专利权人：北京唯行科技有限公司

摘要：本公开提供了一种车辆停车巡检方法、装置和设备，包括：获取巡检视频；针对巡检视频中的每帧巡检图像，由巡检图像中提取出当前巡检车辆的目标图像，基于目标图像，识别出当前巡检车辆的初始车牌号以及初始车牌号中各字符的置信度；将连续巡检图像帧中识别出的、相似度大于预设阈值的多个初始车牌号以及各初始车牌号中各字符的置信度存储至统计队列中，并基于统计队列确定当前巡检车辆的车牌号。由于本公开中是基于巡检视频中的连续图像帧来综合确定当前巡检车辆的车牌号的，因此可以准确地提取当前巡检的停放车辆的车牌号。

主权项：1.一种车辆停车巡检方法，该方法由云端服务器实施，其特征在于，包括：获取巡检视频；针对所述巡检视频中的每帧巡检图像，由所述巡检图像中提取出当前巡检车辆的目标图像，基于所述目标图像，识别出所述当前巡检车辆的初始车牌号以及所述初始车牌号中各字符的置信度，其中，所述当前巡检车辆是指巡检过程中位于停车巡检系统右侧且距离停车巡检系统最近的车辆；将连续巡检图像帧中识别出的、相似度大于预设阈值的多个初始车牌号以及各所述初始车牌号中各字符的置信度存储至统计队列中，并基于所述统计队列确定所述当前巡检车辆的车牌号；在由所述巡检图像中提取出当前巡检车辆的目标图像时，基于预先构建的车辆识别模型实现，具体地，在将所述巡检图像输入至所述车辆识别模型后，所述车辆识别模型将所述巡检图像划分为7*7的网格，并在有物体落入网格时对物体的边界框、边界框置信度C以及边界框内物体属于各类别的概率P进行预测；针对预测出的各边界框，计算边界框的置信度C与边界框内物体类别为车辆的概率P的乘积，并将计算出的乘积作为边界框的综合置信度；提取综合置信度最高的边界框内的图像作为当前巡检车辆的目标图像；在基于所述统计队列确定所述当前巡检车辆的车牌号时，基于所述统计队列中各字符的置信度和众数实现，具体地，遍历所述统计队列中组成各初始车牌号的每位字符；针对遍历到的当前位字符，由各所述初始车牌号中筛选出置信度最高的设定数量的字符作为优选字符，并计算所述优选字符的众数；遍历结束，基于各众数，确定当前巡检车辆的车牌号，其中，所述设定数量可以通过如下公式进行确定：M2=M1-M14式中，M1为所述统计队列中存储的总初始车牌号数量，M14为置信度最低的字符数量，M2为置信度最高的字符数量，即设定数量；在基于预先构建的车辆识别模型，由所述巡检图像中提取出当前巡检车辆的目标图像之前，需要先构建所述车辆识别模型，在构建所述车辆识别模型时可以包括以下步骤：首先，采用停车巡检系统对多个停车区域的车辆停车情况进行视频采集；接着，由采集的视频中提取出各图像帧，并针对每一图像帧，标注出当前巡检车辆的边界框、边界框置信度以及边界框内为当前巡检车辆的概率，并将标注好的各图像帧作为车辆识别模型的第一训练数据；最后，基于第一训练数据和预设的第一损失函数对第一YOLO模型进行训练即可得到所述车辆识别模型；针对每一个第一训练数据，将其输入至第一YOLO模型中，该第一YOLO模型将进行当前巡检车辆的边界框、边界框置信度以及边界框内为当前巡检车辆的概率的预测；将预测得到的数据输入至预设的第一损失函数中，将计算出损失值；基于计算出的损失值，采用反向传播，并以梯度下降的方式不断优化第一YOLO模型的网络参数；在训练结束后即可得到所述的车辆识别模型；所述巡检视频由停车巡检系统生成，其中，所述停车巡检系统包括摄像头模组，所述摄像头模组包括三个摄像头，三个所述摄像头呈圆周分布，即三个所述摄像头之间的夹角为120°，所述停车巡检系统在生成所述巡检视频时，包括：通过三个所述摄像头分别采集三帧巡检图像；将采集的三帧巡检图像拼接在一个2*2的窗口中以得到当前时刻的巡检图像帧，其中，三帧巡检图像分别位于所述窗口的左上、右上和左下三个区域；重复上述两个步骤，并将得到的所有巡检图像帧进行按序组合，得到所述巡检视频；巡检视频中的巡检图像帧是逐帧获取的，针对当前时刻t获取到的巡检图像帧，先由所述巡检图像中提取出当前巡检车辆的目标图像，基于所述目标图像，识别出当前巡检车辆在t时刻的初始车牌号以及初始车牌号中各字符的置信度，然后，计算当前巡检车辆在t时刻的初始车牌号与t-1时刻的初始车牌号的相似度，在相似度大于等于设定阈值时，表示当前巡检车辆为同一辆车，此时，将t时刻的初始车牌号以及初始车牌号中各字符的置信度存储至统计队列中，重复上述操作，直到当前时刻的初始车牌号与前一时刻的初始车牌号的相似度小于设定阈值，并且连续F帧检测不到车牌号，说明已经进入了下一个车辆的巡检视频采集，此时，可基于统计队列中存储的数据确定当前巡检车辆的车牌号，其中，设定阈值设置为0.9，F设置为3。

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