(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 202210288663.2 (22)申请日 2022.03.22 (71)申请人 阿里云计算有限公司 地址 310012 浙江省杭州市西湖区转塘科 技经济区块12号 (72)发明人 神克乐　陈新　周浩　荆碧晨　 徐博文　龙一民　邵懿　杜伟　 (74)专利代理 机构 北京太合九思知识产权代理 有限公司 1 1610 专利代理师 孙明子 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 20/62(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/08(2006.01)G07B 15/02(2011.01) (54)发明名称 确定车辆进出泊位的方法、 装置、 设备和存 储介质 (57)摘要 本申请提供一种确定车辆进出泊位的方法、 装置、 设备和存储介质， 该方法包括： 获取摄像头 采集的第一图像， 确定第一图像中目标车辆的车 辆检测框和车身预设中心点的位置； 若确定车辆 检测框和车身预设中心点的位置符合目标泊位 边框的泊位占用条件， 则获取第一图像前预设时 间内采集的多帧第二图像中目标车辆的车辆跟 踪信息， 若根据车辆跟踪信息确定目标车辆出现 于预警边框内， 则确定目标车辆驶入目标泊位边 框对应的泊位停靠。 通过在摄像头覆盖的多个泊 位外定义一个预警区域辅助进行车辆进出泊位 的判断， 结合泊位占用条件和途 经预警区域的双 重判断， 提高泊位进出确定结果的准确性。 权利要求书2页 说明书13页 附图3页 CN 114694095 A 2022.07.01 CN 114694095 A 1.一种确定车辆进出泊位的方法， 其特 征在于， 包括： 获取摄像头采集的第一图像， 所述摄 像头覆盖多个泊位； 对所述第一图像进行车辆检测处理， 以得到所述第 一图像中目标车辆所对应的车辆检 测框和车身预设中心点的位置； 若确定所述车辆检测框和车身预设中心点的位置符合目标泊位边框的泊位占用条件， 则获取所述第一图像前预设时间内采集的多帧第二图像中所述目标车辆的车辆跟踪信息， 所述车辆跟踪信息中包括所述目标车辆的车辆标识在所述多帧第二图像中各自对应的定 位位置； 其中， 所述 目标泊位边框是任一所述泊位在所述摄像头的拍摄画面中所对应的图 像区域边界； 若根据所述车辆跟踪信 息确定所述车辆标识出现于预设的预警边框 内， 则确定所述目 标车辆驶入所述目标泊位边框所对应的泊位停靠； 其中， 所述预警边框是进出所述多个泊 位所需途经的预警区域在所述摄像头的拍摄画 面中所对应的图像区域边界， 所述预警区域 是包围所述多个泊位的车 行道区域。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述泊位占用条件包括： 所述车辆检测框 与所述目标泊位边框的重合度大于 设定阈值， 以及所述车身 预设中心点的位置位于所述目 标泊位边框内。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述目标车辆驶入所述目标泊位 边框所对应的泊位停靠， 包括： 获取所述第一图像后预设时间内采集的多帧第三图像中所述目标车辆的车辆跟踪信 息； 分别对所述多帧第 三图像进行车辆检测处理， 以结合所述多帧第 三图像中所述目标车 辆的车辆跟踪信息得到所述目标车辆在所述多帧第三图像中分别对应的车辆检测框和车 身预设中心点的位置； 若所述目标车辆在所述多帧第三图像中分别对应的车辆检测框和车身预设中心点的 位置符合所述泊位占用条件， 则确定所述目标车辆驶入所述目标泊位边框所对应的泊位停 靠。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 生成与所述目标车辆对应的驶入记录， 所述驶入记录 中包括所述目标泊位边框所对应 的泊位的标识、 所述车辆标识、 驶入时间以及驶入视频， 其中， 所述驶入视频至少包括采样 得到所述多帧第二图像和所述第一图像的视频片段。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 分别对所述第一图像后采集的多帧第四图像进行 车辆检测处 理； 若根据所述多帧第四图像的车辆检测结果确定所述目标车辆不符合所述目标泊位边 框的泊位占用条件， 则获取 所述多帧第四图像中所述目标 车辆的车辆跟踪信息； 若根据所述多帧第四图像中所述目标车辆的车辆跟踪信 息， 确定所述车辆标识出现于 所述预警边框内， 则确定所述目标 车辆驶离所述目标泊位 边框所对应的泊位。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 生成与所述目标车辆对应的驶出记录， 所述驶出记录 中包括所述目标泊位边框所对应 的泊位的标识、 所述车辆标识、 驶出时间以及驶出视频， 其中， 所述驶出视频至少包括采样权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114694095 A 2得到所述多帧第四图像的视频片段。 7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述车身预设中心点包括车 辆底盘中心点。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述对所述第一图像进行车辆检测 处理， 包括： 使用预先训练得到的深度神经网络模型对所述第 一图像进行车辆检测处理， 以得到所 述第一图像中目标车辆所对应的车辆检测框和车辆底盘检测框， 所述车辆检测框是指包含 完整车辆的检测框； 确定所述车辆底盘 检测框的中心点的位置作为所述车辆底盘中心点的位置 。 9.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述对所述第一图像进行车辆检测 处理， 包括： 使用预先训练得到的深度神经网络模型对所述第 一图像进行车辆检测处理， 以得到所 述第一图像中目标 车辆所对应的车辆检测框； 确定所述车辆检测框的底部预设高度占比的子检测框， 所述预设高度占比根据 车辆底 盘距离地 面的高度设定； 确定所述子检测框的顶端中心点的位置作为所述车辆底盘中心点的位置 。 10.根据权利要求1至6中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述车辆标识包括车牌号和 跟踪号， 所述跟踪号是对图像进行 车辆跟踪处 理过程中分配的， 同一车辆具有同一跟踪号。 11.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 存储器、 处理器、 通信接口； 其中， 所述存储器上 存储有可执行代码， 当所述可执行代码被所述处理器执行时， 使所述处理器执行如权利要 求1至10中任一项所述的确定车辆进出泊位的方法。 12.一种非暂时性机器可读存储介质， 其特征在于， 所述非暂时性机器可读存储介质上 存储有可执行代码， 当所述可执行代码被电子设备 的处理器执行时， 使所述处理器执行如 权利要求1至10中任一项所述的确定车辆进出泊位的方法。 13.一种确定车辆进出路侧泊位的方法， 其特 征在于， 包括： 获取路侧摄像头采集的第一图像， 所述路侧摄像头包括设置在路侧泊位同侧的摄像 头， 所述路侧摄 像头覆盖多个路侧泊位； 对所述第一图像进行车辆检测处理， 以得到所述第 一图像中目标车辆所对应的车辆检 测框和车身预设中心点的位置； 若确定所述车辆检测框和车身预设中心点的位置符合目标泊位边框的泊位占用条件， 则获取所述第一图像前预设时间内采集的多帧第二图像中所述目标车辆的车辆跟踪信息， 所述车辆跟踪信息中包括所述目标车辆的车辆标识在所述多帧第二图像中各自对应的定 位位置； 其中， 所述 目标泊位边框是任一所述路侧泊位在所述路侧摄像头的拍摄画面中所 对应的图像区域 边界； 若根据所述车辆跟踪信 息确定所述车辆标识出现于预设的预警边框 内， 则确定所述目 标车辆驶入所述目标泊位边框所对应的路侧泊位停靠； 其中， 所述预警边框是进出所述多 个路侧泊位所需途经的预警区域在所述路侧摄像头的拍摄画 面中所对应的图像区域边界， 所述预警区域是包围所述多个路侧泊位的车 行道区域。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114694095 A 3