(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 202210520487.0 (22)申请日 2022.05.13 (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　 (51)Int.Cl. H04N 7/18(2006.01) H04N 5/232(2006.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 7/10(2017.01) G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种停车道闸杆的状态的检测系统及方法 (57)摘要 本发明公开了一种停车道闸杆的状态的检 测系统及方法， 包括以下技术和方法： 在道闸杆 使用过程中， 在 道闸杆正 （或者斜） 前 （或后） 面前 后安装200万以上像素摄像头， 调整角度和位置 在视频区域里能完整覆盖到道闸杆； 将图像截 取、 图像预处理算法、 识别算法模型、 道杆判断方 法软件部署到边缘计算终端 （位于停车场） 或者 云端服务； 使用过程中， 每秒钟通过图像截取算 法截取图像， 通过识别算法模型计算出面积， 再 通过道杆判断方法计算出道杆状态， 遇到常开和 变形及损坏进行预警。 通过上述方式， 本发明能 够帮助无人值守停车场及时发现道闸杆的运行 状态和损毁情况， 提高停车场运行效率， 减少人 工巡逻和逃费情况。 权利要求书1页 说明书3页 附图2页 CN 114928720 A 2022.08.19 CN 114928720 A 1.一种停车道闸杆的状态的检测系统及方法， 其特 征在于， 包括以下技 术和方法： A、 安装方法： 在道闸杆正 （或者斜） 前 （或后） 面前后安装200万以上像素摄像头， 调整 角度和位置在视频区域里能完整覆盖 到道闸杆； B、 图像截取： 通过视频流解码模块截取视频流里图像帧， 用于后续图像道闸杆识别处 理； C、 图像预处理： 为了提升识别效果我们一方面采用了滤波算法抑制噪点模糊， 同时采 用图像增强、 去雨去雾算法解决极端天气条件下对识别带来的影响； D、 识别算法模型： 通过视频流截取道杆图像， 通过全卷积深度网络进行像素级语义分 割训练， 训练出适合道闸杆 （白天、 晚上） 图像 分割算法模型， 计算出道杆的几种状态 （抬起、 关闭） 道杆的几何面积； E、 道杆判断方法： 通过与保存正确的道杆状态的面积进行比较， 输出道杆状态 （抬起、 关闭、 变形） ； F、 在道闸杆使用过程： 将图像截取、 图像预处理、 算法识别算法模型、 道杆判断方法软 件部署到边缘计算终端或者云端服务，  使用过程中， 每秒钟通过图像截取算法截取图像， 通过识别算法模型计算出面积， 再通过道杆判断方法计算出道杆状态， 遇到常开和变形及 损坏进行 预警。 2.根据权利要求1所述的一种停车道闸杆的状态的检测系统及方法， 其特征在于： 图像 截取方法， 对于天气情况、 照度等复杂环境下进行图像增强， 使图像清晰度增加， 同时利用 去雨去雾算法解决极端气候场景识别问题。 3.根据权利要求1所述的一种停车道闸杆的状态的检测系统及方法， 其特征在于： 识别 算法模型， 通过全卷积深度网络学习后可以解决恶劣天气情况、 白天晚上照度不同等复杂 环境下的图像品质不同， 图像分割算法模型 得到优化， 从而得到准确的面积。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114928720 A 2一种停车道闸杆的状态的检测系统及方 法 [0001] 技术领域 [0002]本发明涉及智能停车场领域， 特别是 涉及一种道闸杆的状态的检测系统及方法。 背景技术 [0003]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。 [0004]车牌系统已经具备较高无人智能化、 但道闸这个在实际场景中很容易出现小车碰 撞损坏的设备我们却无法感知它的运行状态。 一般通常采用人工查看的方式但耗时费力效 率低下， 有方法利用在道 闸安装传感器的方式来检测道闸状态但要适配不同道闸位置、 安 装要求高难度大， 而且只能感知开启、 关闭两种状态。 也有方法[1]利用图像特征进行模板 匹配， 但存在以下几个缺点导致实用性很低： 1.开启、 关闭模板图像分别只有一帧， 导致在 白天晚上、 雨雾 晴天不同光照情况下特征发生较大变化从而模板匹配失效  2.未能精度定 位道闸杆的精确像素坐标， 从而提取了大量包含背 景的特征干扰比对  3.只包含开启、 关闭 状态不能判断折断变形状态。 发明内容 [0005]本发明主要解决的技术问题是提供一种道闸杆的状态的检测系统及方法， 能够解 决停车场无 人值守道闸杆损坏或闸机故障等原因导 致道闸杆不能及时关闭造成逃费问题。 [0006]为解决上述技术问题， 本发明采用的一个技术方案是： 提供一种停车道闸杆的状 态的检测系统及方法， 包括以下技术和方法： 在道闸杆使用过程中， 在道闸杆正 （或者斜） 前 （或后） 面前后安装200万以上像素摄像头， 调整角度和位置在视频区域里能完整覆盖到道 闸杆； 将图像截取、 图像预处理算法、 识别算法模型、 道杆判断方法软件部署到边缘计算终 端 （位于停车场） 或者云端服务； 使用过程中， 每秒钟通过图像截取算法截取图像， 通过识别 算法模型计算出面积， 再通过道杆判断方法计算出道杆状态， 遇到常开和变形及损坏进行 预警。 [0007]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对云端视频监控模式轮询查看道闸杆开关及变形及损坏 情况， 本发明能够通过人工智能算法自动实现预警无人值守停车场的道闸杆的运行状态和 损毁情况， 提高道闸杆正常状态的确认精确度， 减少线上人工监控成本和线下人工巡逻成 本及人员疲劳度、 提高设备运行效率、 减少逃费情况。 附图说明 [0008]图1是本发明一种道闸杆的状态的检测系统及方法的较佳实施例的立体结构示意说　明　书 1/3 页 3 CN 114928720 A 3