[发明专利]基于无人机的城市违章停车检测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于无人机的城市违章停车检测方法，其特征在于，包括：

通过无人机对禁停区域进行巡航拍摄，采集巡航图像信息；

对所述巡航图像信息进行识别判断，得到车辆图像信息；

对所述车辆图像信息进行预处理和阈值分割，得出车牌图像信息；

利用改进型Faster-RCNN对所述车牌图像信息进行处理，得出分割字符图片；

利用改进型LeNet网络对所述分割字符图片进行识别，得出车牌信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机的城市违章停车检测方法，其特征在于，所述通过无人机对禁停区域进行巡航拍摄，收集巡航图像信息，包括：

利用路径规划信息控制无人机飞抵划定的禁停区域；

利用无人机上设置的摄像头对所述禁停区域进行拍摄，收集巡航图像信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于无人机的城市违章停车检测方法，其特征在于，所述对所述巡航图像信息进行识别判断，得到车辆图像信息，包括：

对所述巡航图像信息进行像素灰度变化判断，得出禁停异物图像信息；

通过改进型SSD算法对所述禁停异物图像信息进行识别判断，得到车辆图像信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于无人机的城市违章停车检测方法，其特征在于，所述对所述车辆图像信息进行预处理和阈值分割，得出车牌图像信息，包括：

对所述车辆图像信息进行灰度变换处理，得出第一车辆图像处理信息；

对所述第一车辆图像处理信息进行滤波处理，得出第二车辆图像处理信息；

对所述第二车辆图像处理信息进行边缘检测处理，得出第三车辆图像处理信息；

对所述第三车辆图像处理信息进行阈值分割融合，得出车牌初始图像信息；

对所述车牌初始图像信息进行车牌矫正和尺寸调整，得出车牌图像信息。

5.根据权利要求4所述的一种基于无人机的城市违章停车检测方法，其特征在于：所述灰度变换处理的公式表示为：

H(q)＝D∫₁^qg(t)dt

其中，q为原始图像的像素值，H为映射后的像素值，D为灰度等级，g(t)为像素的概率分布，n为像素点之和，n_i为像素值为i所有对应像素个数。

6.根据权利要求4所述的一种基于无人机的城市违章停车检测方法，其特征在于：所述滤波处理的公式表示为：

其中，g(i,j)代表输出点，S(i,j)是指以(i,j)为中心的(2N+1)(2N+1)的大小的范围；f(k,l)代表多个输入点；w(i,j,k,l)代表经过两个高斯函数计算出的值。

7.根据权利要求4所述的一种基于无人机的城市违章停车检测方法，其特征在于，所述对所述车牌初始图像信息进行车牌矫正，包括：

利用矫正回归网络参数算法对所述车牌初始图像信息进行车牌矫正。

8.一种基于无人机的城市违章停车检测装置，其特征在于，包括：

图像采集单元，用于通过无人机对禁停区域进行巡航拍摄，采集巡航图像信息；

第一识别单元，用于对所述巡航图像信息进行识别判断，得到车辆图像信息；

第一处理单元，用于对所述车辆图像信息进行预处理和阈值分割，得出车牌图像信息；

第二处理单元，用于利用改进型Faster-RCNN对所述车牌图像信息进行处理，得出分割字符图片；

第二识别单元，用于利用改进型LeNet网络对所述分割字符图片进行识别，得出车牌信息。