(57)【要約】【課題】本発明はビデオデータ分析方法、装置及び駐車場モニタリングシステムを提供する。【解決手段】駐車場モニタリングシステムは、ビデオを撮るためのビデオカメラ；前記ビデオカメラからのビデオデータを記憶するためのデータ記憶装置；前記データ記憶装置から得たビデオデータに基づいて各駐車スペースの状態を分析するための分析サーバー；各駐車スペースの状態情報を公表するための情報公表装置；及び、前記駐車場モニタリングシステムの各部品の操作を制御するための中央管理システムを含む。【選択図】図１
2017033554.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
駐車場モニタリングシステムであって、
ビデオを撮るためのビデオカメラ；
前記ビデオカメラからのビデオデータを記憶するためのデータ記憶装置；
前記データ記憶装置から得たビデオデータに基づいて、各駐車スペースの状態を分析するための分析サーバー；
各駐車スペースの状態情報を公表するための情報公表装置；及び
前記駐車場モニタリングシステムの各部品の操作を制御するための中央管理システムを含む、システム。
【請求項２】
請求項1に記載のシステムであって、
前記分析サーバーは、
現在のフレームのビデオデータ中の前記駐車スペースのパッチを抽出するためのパッチ抽出ユニット；
現在のフレーム及び前のフレームのビデオデータ中の前記駐車スペースのパッチに基づいて、前記駐車スペースの状態に変化があるかを判断するための判断ユニット；
前記判断ユニットが、前記駐車スペースの状態に変化があると判断したときに、前記駐車スペースに駐車している車があるかを検出するための車検出ユニット；及び
前記判断ユニットの判断結果及び／又は前記車検出ユニットの検出結果に基づいて、前記駐車スペースの状態を確定するための状態確定ユニットを含む、システム。
【請求項３】
請求項2に記載のシステムであって、
前記分析サーバーは、
現在のフレームのビデオデータに対して画像前処理を行うための前処理ユニットをさらに含む、システム。
【請求項４】
請求項2に記載のシステムであって、
前記車検出ユニットは、前記駐車スペースに駐車している車があると検出したときに、前記車に対応するターゲット矩形を取得する、システム。
【請求項５】
請求項2に記載のシステムであって、
前記状態確定ユニットは、前記判断ユニットが、前記駐車スペースの状態に変化がないと判断したときに、前記駐車スペースの状態が前の状態であると確定し；前記判断ユニットが、前記駐車スペースの状態に変化があり、且つ、前記車検出ユニットが、前記駐車スペースに駐車している車がないと検出したときに、前記駐車スペースの状態が「未占用」であると確定し；前記判断ユニットが、前記駐車スペースの状態に変化が有り、且つ、前記車検出ユニットが、前記駐車スペースに駐車している車があると検出したときに、前記車に対応するターゲット矩形と、前記駐車スペースの領域との間の関係に基づいて、前記駐車スペースの状態を確定する、システム。
【請求項６】
請求項5に記載のシステムであって、
前記ターゲット矩形の中心点から前記駐車スペースの第一方向上での任意の一辺までの距離と、前記駐車スペースの前記第一方向上での長さとの比が第一閾値よりも大きい場合、前記駐車スペースの状態が「問題ないし」である確定し、そうでない場合、前記駐車スペースの状態が「問題あり」であると確定する、システム。
【請求項７】
請求項1に記載のシステムであって、
前記分析処理器は、一つの分析プロセス中で複数のビデオカメラが撮ったビデオデータを時間順で順次分析し、各ビデオカメラが撮ったビデオデータは、同一のデータバッファに記憶される、システム。
【請求項８】
ビデオデータ分析方法であって、
現在のフレームのビデオデータ中の駐車スペースのパッチを抽出し；
現在のフレーム及び前のフレームのビデオデータ中の前記駐車スペースのパッチに基づいて、前記駐車スペースの状態に変化があるかを判断し；
前記駐車スペースの状態に変化があるとき、前記駐車スペースに駐車している車があるかを検出し、そして、検出結果に基づいて前記駐車スペースの状態を確定し；及び
前記駐車スペースの状態に変化がないとき、前記駐車スペースの状態が前の状態であると確定することを含む、方法。
【請求項９】
請求項8に記載の方法であって、
検出結果に基づいて前記駐車スペースの状態を確定することは、
前記駐車スペースから車を検出できないとき、前記駐車スペースの状態が「未占用」であると確定し；及び
前記駐車スペースから車を検出できたとき、前記車に対応するターゲット矩形と、前記駐車スペースの領域との間の関係に基づいて、前記駐車スペースの状態が「問題なし」又は「問題あり」であると確定することを含む、方法。
【請求項１０】
ビデオデータ分析装置であって、
現在のフレームのビデオデータ中の駐車スペースのパッチを抽出するためのパッチ抽出ユニット；
現在のフレーム及び前のフレームのビデオデータ中の前記駐車スペースのパッチに基づいて、前記駐車スペースの状態に変化があるかを判断するための判断ユニット；
前記判断ユニットが、前記駐車スペースの状態に変化があると判断したとき、前記駐車スペースに駐車している車があるかを検出するための車検出ユニット；及び
前記判断ユニットの判断結果及び／又は前記車検出ユニットの検出結果に基づいて、前記駐車スペースの状態を確定するための状態確定ユニットを含む、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理技術に関し、特に、ビデオデータ分析方法、装置及び駐車場モニタリングシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、私用車の増加に伴い、駐車は、ドライバー及び政府にとって重要な問題の一つになっている。ドライバーについて言えば、空きがある駐車場を探すには、かなり時間がかかり、政府について言えば、無料及び有料駐車場の統計情報は、このような問題の緩和やより良い計画の策定を助けることができる。また、インテリジェント駐車モニタリングシステムを使うことで、各駐車スペースの状態変化を時間に伴って報告することができ、これにより、管理者は、駐車場をより良く管理することができる。
【０００３】
今のところ、駐車案内システムに用いる多くの解決案が既に存在しており、そのうち、センサに基づく解決案及びビデオカメラに基づく解決案はある。センサに基づく解決案は、コストが低いため最も幅広く応用されている。しかし、該案は、駐車状態モニタリングについて言えば検出精度が不十分であるとともに、環境条件により制限されやすく、例えば、センシングコイルを利用したシステムは、悪天候（例えば、雷）の影響や隣接するセンサの干渉を受けやすく、また、超音波センサを利用したシステムは、屋外の実施に適しない。大型ビデオモニタリングシステムの普及に伴い、ビデオカメラに基づく解決案は、大きな潜在力を示しており、センサに基づく解決案に比べ、より多くのビデオ情報を提供することができるだけではなく、アドバンス機能、例えば、車のナンバーの識別などをサポートすることもでき、また、駐車状態モニタリングのための異なるビデオ分析技術も有する。
【０００４】
大多数のビデオカメラに基づく解決案では、一つのカスタマイズされたビデオカメラを用いて２つ又は３つの駐車スペースをカバーするため、ハードウェアのコストによってシステム全体の価格が非常に高くなり、また、このような案は屋外の実施に適しない。また、幾つかの解決案は、一つの特定の領域に進入する及びそこを退出する車の数量を推定することによりシステムのコストを削減することができるが、各駐車スペースの詳細な状態を提供することができない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
背景技術に述べた問題を解決するために、本発明の目的は、非常に少ないハードウェア資源を用いて大量の駐車スペースをモニタリングすることができ、また、全天候条件下での高精度検出も実現することができるビデオデータ分析方法、装置及び駐車場モニタリングシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施例の第一側面によれば、駐車場モニタリングシステムが提供され、そのうち、前記システムは、
ビデオを撮影するためのビデオカメラ；
前記ビデオカメラからのビデオデータを記憶するためのデータ記憶装置；
前記データ記憶装置から得たビデオデータに基づいて各駐車スペースの状態を分析するための分析サーバー；
各駐車スペースの状態情報を公表するための情報公表装置；及び
前記駐車場モニタリングシステムの各部品の操作を制御するための中央管理システムを含む。
【０００７】
本発明の実施例の第二側面によれば、ビデオデータ分析方法が提供され、そのうち、前記方法は、
現在のフレームのビデオデータ中の駐車スペースのパッチを抽出し；
現在のフレーム及び前のフレームのビデオデータ中の前記駐車スペースのパッチに基づいて、前記駐車スペースの状態に変化があるかを判断し；
前記駐車スペースの状態に変化がある場合、前記駐車スペースに駐車している車があるかを検出し、そして、検出結果に基づいて前記駐車スペースの状態を判断し；及び
前記駐車スペースの状態に変化がない場合、前記駐車スペースの状態が前の状態であると確定することを含む。
【０００８】
本発明の実施例の第三側面によれば、ビデオデータ分析装置が提供され、そのうち、前記装置は、
現在のフレームのビデオデータ中の駐車スペースのパッチを抽出するためのパッチ抽出ユニット；
現在のフレーム及び前のフレームのビデオデータ中の前記駐車スペースのパッチに基づいて、前記駐車場の状態に変化があるかを判断するための判断ユニット；
前記判断ユニットの判断結果が「前記駐車スペースの状態に変化がある」のときに、前記駐車スペースに駐車している車があるかを検出するための車検出ユニット；及び
前記判断ユニットの判断結果及び／又は前記車検出ユニットの検出結果に基づいて、前記駐車スペースの状態を確定するための状態確定ユニットを含む。
【０００９】
本発明の有益な効果は、本発明の実施例による方法、装置又はシステムにより、非常に少ないハードウェア資源を用いて大量の駐車スペースをモニタリングし、全天候条件下での高精度検出を実現することができるだけではなく、拡張性を有し、コア技術に基づくアドバンス機能をサポートすることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施例における駐車場モニタリングシステムの構成図である。
【図２】ビデオカメラの配置シナリオを示す図である。
【図３】本実施例における分析サーバーの構成図である。
【図４】駐車スペースのパッチを示す図である。
【図５】検出されたターゲット矩形を示す図である。
【図６】本実施例におけるポーリングメカニズムを示す図である。
【図７】本実施例におけるビデオデータ分析方法のフローチャートである。
【図８】本実施例におけるコンピュータシステムの構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
添付した図面及び以下の説明を参照することにより、本発明の前述及び他の特徴が明らかになる。明細書及び図面では、具体的に本発明の特定の実施方式を開示しているが、それらは、本発明の原理を採用し得る一部の実施方式だけである。なお、本発明は、記載されている実施方式により限定されず、即ち、本発明は、添付した特許請求の範囲内での全ての変更、変形及び代替によるものも含む。
【実施例１】
【００１２】
本実施例は駐車場モニタリングシステムを提供し、図1は該システムの構成図である。図1に示すように、該駐車場モニタリングシステム100は、ビデオカメラ101、データ記憶装置102、分析サーバー103、中央管理システム104、及び情報公表装置105を含む。
【００１３】
本実施例では、ビデオカメラ101はビデオを撮影し、これにより、分析サーバー103は、該ビデオカメラ101が撮ったビデオに基づいて、駐車スペースの状態を分析することができる。そのうち、本実施例では、該ビデオカメラ101の類型及び数量について限定せず、即ち、具体的にどの類型のビデオカメラを採用するか、幾つかのビデオカメラを採用するかは、応用シナリオによって決定され、例えば、PTZ（Pan  Tilt  Zoom）ビデオカメラ、ブレット（bullet）ビデオカメラ又は他の類型のビデオカメラなどを使用することができる。また、該システムを実施する駐車場のレイアウトを考慮して、該ビデオカメラは、最適なカバレッジを実現するよう適切な高度及び角度で配置されても良い。例えば、ターゲットシナリオが図2に示すような屋外駐車場（天井無し）の場合、図示する仕様のビデオカメラを設置すれば、一つのビデオカメラだけで80〜100個の駐車スペースをカバーすることができる。なお、カバーする領域が比較的小さい場合、設置されるビデオカメラの高度をそれ相応に減少させれば良い。また、ターゲットシナリオが室内又は天井ありの駐車場である場合、ビデオカメラの設置高度が限られるため、例えば3ｍであれば、一つのビデオカメラは、6〜8個の駐車スペースしかカバーすることができない。
【００１４】
本実施例では、データ記憶装置102は、ビデオカメラ101からのビデオデータを記憶し、また、該データを分析サーバー103に更なる分析及び検索のために提供するために用いられる。システムを便利に構築し得るために、ネットワークビデオレコーダー（NVR）をデータ記憶装置102として使用しても良い。もちろん、本実施例ではこれに限定されず、また、該データ記憶装置102は、ビデオカメラ101に内蔵され、ネットワークを介して該データを分析サーバー103に提供しても良く、或いは、該データ記憶装置102は、分析サーバー103又は中央管理システム104に内蔵されても良い。
【００１５】
本実施例では、分析サーバー103は、データ記憶装置102から得たビデオデータに基づいて、各駐車スペースの状態を分析し中央管理システム104に分析結果を出力するために用いられる。なお、具体的な分析プロセスについては後述する。そのうち、駐車スペースの状態を分析するために、本実施例による駐車場モニタリングシステム100を実施する駐車場のレイアウトに対して初期化処理を行う必要がある。該初期化処理は、該駐車場全体のレイアウト、例えば、設置されているビデオカメラの総数、各ビデオカメラの位置、各ビデオカメラがカバーし得る駐車スペース、各駐車スペースの位置、各駐車スペースの座標などを確定することを含む。該初期化処理によって、駐車場全体のレイアウトを明確化し、各駐車スペースの領域情報（座標）を得ることができ、そして、これらの情報を分析サーバー103に、ビデオカメラが撮ったビデオに対して分析を行うための根拠として提供することができる。また、駐車場のレイアウトを確定した後に、一回のみの初期化処理を行えば良く、即ち、駐車場のレイアウトに変化がない限り、初期化処理を再び実施する必要がない。また、該初期化処理は、分析サーバー103中で実施されても良く、中央管理システム104中で実施されても良い。例えば、分析サーバー103又は中央管理システム104中に一つのモジュールを追加することにより、上述の初期化処理を実現することができる。もちろん、本実施例ではこれに限定されない。
【００１６】
本実施例では、中央管理システム104は、駐車場モニタリングシステム100全体の制御器であり、該駐車場モニタリングシステム100の各部品の操作を制御するために用いられる。それは、中央管理システム（CMS、Central  Manage  System）ソフトウェアと、該ソフトウェアをサポートするハードウェアプラットホームとから構成され得る。また、CMSの機能は、
1）制御操作に管理サービス及びGUI（Graphical  User  Interface）を提供し；
2）他の装置、例えば、モニタリングビデオカメラ101及びデータ記憶102へのアクセスを管理し；及び
3）データの記憶や伝送及び情報の公表などを制御する機能を含む。
【００１７】
本実施例では、情報公表装置105は、各駐車スペースの状態情報を公表し、ドライバー及び駐車管理者の便利性を向上させるために用いられる。例えば、このような情報は、駐車領域の入口に設置されているLED（Light  Emitting  Diode）の表示により公表されても良く、或いは、管理ソフトウェアやホームページにより公表されても良く、もちろん、スマートフォンのアプリにより公表されても良い。そのうち、該情報公表装置105の機能は、中央管理システム104に統合することができるが、本実施例ではこれに限定されない。
【００１８】
本実施例では、駐車場のレイアウトに対して既に初期化処理を行っているため、ビデオカメラが撮ったビデオデータから各駐車スペースの情報を得ることができ、これにより、該分析サーバー103は、各駐車スペースのビデオデータを分析して、各駐車スペースの状態を確定することができる。
【００１９】
図3は、本実施例における分析サーバー103の一実施方式の構成図である。図3に示すように、該実施方式では、該分析サーバー103は、前処理ユニット301、パッチ抽出ユニット302、判断ユニット303、車検出ユニット304、及び状態確定ユニット305を含む。
【００２０】
本実施方式では、前処理ユニット301は、現在のフレームのビデオデータに対して画像前処理、例えば、ノイズ除去、画像エンハンスメントなどを後続の分析のために行っても良い。ビデオカメラの品質がかなり高く、撮ったビデオデータの解像度がかなり高いという条件下では、該前処理ユニット301を省略しても良い。
【００２１】
そのうち、ノイズ除去の方法は、次の２つの方式を含んでも良いが、それらに限定されず、即ち、方式一は時間フィルター（temporal  filter）による処理であり、それは連続したフレームに対して計算を行うことで代表フレームFrを生成し、これにより、ランダム画像ノイズを除去することであり、また、代表フレームのみは次の操作のために用いられ、方式二はガウスフィルターによる処理であり、それは、現在のフレームに対して処理を行って平滑化を行うことである。なお、具体的な処理プロセスについては、従来技術を参照することができる。
【００２２】
また、画像エンハンスメントの方法は、HSV（Hue  Saturation  Value）イコライザによる処理を含んでも良いが、それに限定されない。このような処理は、微弱な光照射の条件下で、例えば、雨の日や夜間のような条件下で、画像細部の強調を助けることができる。なお、具体的な処理プロセスについては、従来技術を参照することができる。
【００２３】
本実施方式では、パッチ抽出ユニット302は、現在のフレームのビデオデータ中の前記駐車スペースのパッチ（patch）を抽出するために用いられる。
【００２４】
そのうち、駐車スペースのパッチとは、一つの駐車スペース及びその周辺の画像領域を含む。例えば、図4に示すように、駐車スペースP3（領域401）のパッチは、領域402である。また、車が二つの駐車スペースの中間に駐車する可能性があり、即ち、不法駐車の可能性があるので、本実施例での分析領域は一つの駐車スペースから拡大されている。なお、上述のように、各駐車スペースの領域情報は、初期化プロセスにおいてマックされても良く、又は、分析サーバー103の分析プロセスの開始前に構成ファイルとして提供されても良い。
【００２５】
再び図4を参照するに、仮にビデオカメラの視野角による画像ディストーションを考慮しないとすると、処理される必要のある駐車スペース401は、一つの高度がHであり且つ幅がWである矩形であり、それ相応のパッチ（402）を得るために、本実施例における駐車スペースパッチ抽出ユニット302は、水平方向側及び垂直方向に沿って原領域401を拡大することができる。一実施方式では、水平方向の拡大範囲は原領域401の幅の0.4〜0.8倍であり、好ましくは0.5であり、垂直方向の拡大範囲は原領域401の高度の0.2〜0.4倍であり、好ましくは0.25である。水平方向に沿ってそれぞれ0.5倍拡大し、垂直方向に沿ってそれぞれ0.25倍拡大するケースを例とすれば、拡大後の領域402の長さ及び高さは、それぞれ、
Wpatch=W+W×0.5×2=2W
Hpatch=H+H×0.25×2=1.5H
である。
【００２６】
実施に当たっては、駐車スペースが画像において不規則な四角形として表示されている時にも、同じポリシーに従ってパッチ領域を取得して処理を行っても良いが、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００２７】
本実施方式では、判断ユニット303は、現在のフレーム及び前のフレームのビデオデータ中の前記駐車スペースのパッチに基づいて、前記駐車スペースの状態に変化があるかを判断するために用いられる。そのうち、該判断ユニット303は、現在の代表フレーム中の該駐車スペースのパッチと、前の代表フレーム中の該駐車スペースのパッチとを比較して上述の判断を行っても良く、判断結果が「はい」の場合、即ち、該駐車スペースにイベントやアクションが生じた場合、車検出ユニット304により、該駐車スペースに車が駐車しているかをさらに検出しても良く、そうでない場合、車検出のステップをスキップし、該駐車スペースの状態を直接確定することができる。これにより、重複の車検出操作（かなり時間がかかる操作）を避けることで、処理全体の効率を向上させ、且つ、このような占領状態の頻繁な発生を防止することができる。
【００２８】
そのうち、該判断ユニット303の判断方法は、エッジ検出法、例えば、canny-likeエッジ検出器を用いて、処理される必要のある駐車スペースのパッチのエッジ画像を生成し、現在のフレームと前のフレームとの該エッジ画像の差が閾値THchangeよりも大きい場合、該駐車スペース領域に変化があったと確定するというような方法を含んでも良いが、これに限定されない。
【００２９】
そのうち、現在の代表フレームとは、現在のフレームを指し、即ち、現在に処理されているフレームであり、前の代表フレームとは、前に処理されたフレームを指す。なお、本実施例では、イベント追跡の全体的なプロセスでなく、状態の変化に専念するため、ビデオデータの各フレームをすべて分析するなら効率が良くないので、本実施例では、ビデオデータの一部だけのフレームを分析する。よって、ここでの「前の代表フレーム」とは、現在のフレームの直前の１フレームでなく、現在のフレームの前に処理された１フレームを指す。例えば、図6に示すように、ビデオカメラAが撮ったビデオデータについて言えば、現在のフレームがt8であれば、前のフレームはt0であり、判断ユニット303は、この２つのフレームのビデオデータ中のある駐車スペースのパッチに基づいて、該駐車スペースの状態に変化があるかを判断する。
【００３０】
本実施方式では、車検出ユニット304は、上述の駐車スペースに車が駐車しているかを検出するために用いられる。そのうち、該車検出ユニット304は、マシン学習に基づく特徴検出方法により車を検出することができ、また、このような検出処理は、収集されているデータ集を用いてオフライン訓練（トレーニング）を行うこと、及び、駐車スペースのパッチの範囲内でオンライン検出を行うことを含む。該操作は、HoG（Histogram  of  Gradient）特徴を有する改善されたアルゴリズムを採用しても良いが、他の特徴、例えば、Harr-like特徴もこのような操作のために用いられても良い。車を検出すると、該車に対応するターゲット矩形を得ることができる。
【００３１】
本実施方式では、状態確定ユニット305は、判断ユニット303の判断結果及び／又は車検出ユニット304の検出結果に基づいて、現在の駐車スペースの状態を確定し、そして、それを中央管理システム104に提供するために用いられる。上述のように、判断ユニット303の判断結果が「現在の駐車スペースの状態に変化がない」の場合、状態確定ユニット305は、現在の駐車スペースの状態が前の状態であると確定し、判断ユニット303の判断結果が「現在の駐車スペースの状態に変化があった」であり、且つ、車検出ユニット304が該駐車スペースに駐車している車がないと検出した場合、状態確定ユニット305は、現在の駐車スペースの状態が未占用であると確定し、そうでない場合、状態確定ユニット305は、検出された該車に対応するターゲット矩形と、現在の駐車スペースとの間の関係に基づいて、現在の駐車スペースの状態を確定する。
【００３２】
例えば、前記ターゲット矩形の中心点から、前記駐車スペースの第一方向上での任意の一辺までの距離と、前記駐車スペースの前記第一方向上での長さとの比が第一閾値よりも大きい場合、前記駐車スペースの状態が「正常占用」（即ち、問題なし）であると確定し、そうでない場合、前記駐車スペースの状態が「不法占用」（即ち、問題あり）であると確定する。図5は、車検出ユニット304により検出されたターゲット矩形を示す図である。図5に示すように、仮にPl0〜Pl3が駐車スペース501の頂点であり、Ptが検出されたターゲット矩形502の中心点であるとすれば、
【数１】
2017033554.tif 000003
である。
【００３３】
Rvehが所定閾値THwarningよりも大きい場合、状態確定ユニット305は、現在の駐車スペースの状態が「占用済み」であると確定し、そうでない場合、車が２つの駐車スペースの中間に駐車していること（即ち、不法駐車）を意味し、この場合、状態確定ユニット305は、現在の駐車スペースの状態が「警告」であると確定し、このとき、中央管理システム104は、メッセージを送信することで管理者に通知することができる。そのうち、xは、横座標軸の方向を表す。
【００３４】
本実施例の分析サーバーにより、各駐車スペースの状態を確定することができ、また、重複の車検出操作（かなり時間がかかる操作）を避けることもできるため、分析の効率を向上させることができる。
【００３５】
本実施例では、該駐車場モニタリングシステム100の目的は、車が駐車スペースに駐車する又は駐車スペースを出るというようなイベントが発生した時に、駐車スペースの状態を分析することにある。本実施例は、イベント追跡の全体的なプロセスではなく、状態の変化に専念するため、商用解決案として実施される時に、ビデオカメラのビデオストリームの各フレームのデータをすべて分析するなら効率が良くない。よって、本実施例では、分析処理器103が複数のビデオカメラのビデオストリームを分析及び処理することを助けるためのポーリングメカニズムを提案する。
【００３６】
本実施例では、一つの分析処理器103は、一つの分析プロセスにおいて時間順に従って複数のビデオカメラのビデオデータを順次分析し、また、各ビデオカメラのビデオデータは、同じバッファに記憶される。
【００３７】
図6は、本実施例におけるポーリングメカニズムのプロセスを示す図である。図6に示すように、八つのビデオカメラからのデータストリームを順に分析し、且つ、同じビデオカメラの次のフレームを処理する時に参照される必要のあるデータを同じデータバッファに記憶し、例えば、ビデオカメラAのデータをデータバッファAに記憶し、ビデオカメラBのデータをデータバッファBに記憶し、これに基づいて類推することができる。また、フレームtnとフレームtn-1との間の処理遅延は、一つのフレームを処理する平均時間遅延に等しい。
【００３８】
これにより、仮にN個の分析プロセスが分析サーバー103中で同時に実行され、各分析プロセスがK個のビデオカメラのビデオデータを処理するとすれば、一つの分析サーバー103は、N×K個のビデオカメラをサービング（サポート）することができ、そのうち、N及びKはともにサーバーのハードウェア容量及び一つのビデオカメラがカバーし得る駐車スペースの数量に依存する。
【００３９】
本実施例における駐車場モニタリングシステムにより、非常に少ないハードウェア資源を用いて大量の駐車スペースをモニタリングすることができ、また、全天候条件下での高い検出精度及び拡張性を有し、コア技術に基づく各種のアドバンス機能、例えば、駐車時間計算、不法駐車警告、車類型分類などの機能をサポートすることもできる。
【実施例２】
【００４０】
本発明はさらにビデオデータ分析方法を提供する。該方法が問題を解決する原理は、実施例1における分析サーバー103と同様であるため、その具体的な実施は、実施例1における分析サーバー103の実施を参照することができ、ここでは内容が同じである重複説明が省略される。
【００４１】
図7は本実施例のビデオデータ分析方法のフローチャートである。図7に示すように、該方法は次のステップを含み、即ち、
ステップ702：現在のフレームのビデオデータ中の駐車スペースのパッチを抽出し；
ステップ703：現在のフレーム及び前のフレームのビデオデータ中の前記駐車スペースのパッチに基づいて、前記駐車スペースの状態に変化があるかを判断し、判断結果がはいの場合、ステップ704を実行し、そうでない場合、前記駐車スペースの状態が前の状態であると確定し；
ステップ704：前記駐車スペースに駐車している車があるかを検出し、そして、検出結果に基づいて前記駐車スペースの状態を確定する。
【００４２】
ステップ704では、前記駐車スペースから車を検出できない場合、前記駐車スペースの状態が「未占用」であると確定し、前記駐車スペースから車を検出できた場合、前記車に対応するターゲット矩形と、前記駐車スペースとの間の関係に基づいて、前記駐車スペースの状態が「正常占用」又は「不法占用」であるかを確定する。
【００４３】
そのうち、前記ターゲット矩形の中心点から、前記駐車スペースの第一方向上での任意の一辺までの距離と、前記駐車スペースの前記第一方向上での長さとの比が第一閾値よりも大きい場合、前記駐車スペースの状態が「正常占用」であると確定し、そうでない場合、前記駐車スペースの状態が「不法占用」であると確定する。
【００４４】
本実施例では、該方法はさらに次のステップを含んでも良く、即ち、
ステップ701：現在のフレームのビデオデータに対して画像前処理を行う。そのうち、画像前処理の方法は上述と同様であるため、ここではその詳しい説明を省略する。
【００４５】
本実施例では、車検出方法について限定せず、具体的には上述と同様である。また、前記駐車スペースに駐車している車を検出した時に、該方法はさらに前記車に対応するターゲット矩形を得るステップも含む。
【００４６】
本実施例における方法により、非常に少ないハードウェア資源を用いて大量の駐車スペースをモニタリングすることができ、また、全天候条件下での高い検出精度及び拡張性を有し、コア技術に基づく各種のアドバンス機能、例えば、駐車時間計算、不法駐車警告、車類型分類などの機能をサポートすることもできる。
【実施例３】
【００４７】
本発明はさらにビデオデータ分析装置を提供する。該装置が問題を解析する原理は実施例1の分析サーバー103と同様であるので、その具体的な実施は実施例1の分析サーバー103の実施を参照することができ、ここでは内容が同じである重複説明を省略する。
【００４８】
本実施例の装置により、非常に少ないハードウェア資源を用いて大量の駐車スペースモニタリングすることができ、また、全天候条件下での高い検出精度及び拡張性を有し、コア技術に基づく各種のアドバンス機能、例えば、駐車時間計算、不法駐車警告、車類型分類などの機能をサポートすることもできる。
【実施例４】
【００４９】
本発明の実施例はさらにコンピュータシステムを提供する。該コンピュータシステムは、実施例3に記載のビデオデータ分析装置を含み、該ビデオデータ分析装置は、実施例1の分析サーバー103により実現されても良い。なお、実施例1において既に該分析サーバー103について詳細に説明しているため、その内容はここに合併され、ここではその詳しい説明を省略する。
【００５０】
図8は本実施例におけるコンピュータシステムのハードウェア構成図である。図8に示すように、該コンピュータシステム800は、中央処理装置（CPU）801及び記憶装置802を含んでも良く、記憶装置802は中央処理装置801に結合される。なお、該図は例示に過ぎず、即ち、他の類型の結構を用いて該結構に対して補充や代替を行うことで、電気通信機能又は他の機能を実現することもできる。
【００５１】
一実施方式では、実施例1に記載の分析サーバー103の機能は、中央処理装置801に統合することができる。
【００５２】
他の実施方式では、実施例1に記載の分析サーバー103は、中央処理装置801と別々に構成されても良く、例えば、該分析サーバー103を、中央処理装置801に接続されるのチップとして構成しても良く、この場合、中央処理装置801の制御により上述の装置の機能を実現することができる。
【００５３】
図8に示すように、該コンピュータシステム800はさらに、通信モジュール803、入力ユニット804、音声処理ユニット805、表示器806、及び電源807を含んでも良い。なお、コンピュータシステム800は必ずしも図8に示すすべての部品を含む必要がない。また、コンピュータシステム800はさらに、図8に示していない部品を含んでも良く、これについては従来技術を参照することができる。
【００５４】
図8に示すように、中央処理装置801は制御器又はコントローラと称される場合があり、マイクロプロセッサー又は他の処理装置及び／又は論理装置を含んでも良く、該中央処理装置801は、入力を受信し、コンピュータ800の各部品の操作を制御することができる。
【００５５】
そのうち、記憶装置802は、例えば、バッファ、フラッシュメモリ、HDD、移動可能な媒体、揮発性記憶装置、非揮発性記憶装置又は他の適切な装置のうちの一つ又は複数であても良く、予め定義又は構成されてい情報、ビデオカメラが撮ったビデオデータ、また、情報処理用のプログラムを記憶することができる。また、中央処理装置801は、該記憶装置802に記憶されている該プログラムを実行することで、情報の記憶又は処理などを実現することができる。他の部品の機能は従来と同様であるため、ここではその詳しい説明を省略する。コンピュータシステム800の各部品は、専用ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はその組み合わせにより実現されても良く、これらもすべで本発明の範囲に属する。
【００５６】
そのうち、実施例1のデータ記憶装置102の機能及びデータバッファの機能は該記憶装置802に統合することができる。また、実施例1の中央管理システム104の機能及び情報公表装置105の機能は該中央処理装置801に統合することができる。
【００５７】
本発明の実施例におけるコンピュータシステム800により、非常に少ないハードウェア資源を用いて大量の駐車スペースをモニタリングすることができ、また、全天候条件下での高い検出精度及び拡張性を有し、コア技術に基づく各種のアドバンス機能、例えば、駐車時間計算、不法駐車警告、車類型分類などの機能をサポートすることもできる。
【００５８】
本発明の実施例はさらにコンピュータ可読プログラムを提供し、そのうち、コンピュータ中で前記プログラムを実行する時に、前記プログラムは、コンピュータに、実施例2に記載の方法を実行させる。
【００５９】
本発明の実施例はさらにコンピュータ可読プログラムを記憶した記憶媒体を提供し、そのうち、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピュータに、実施例2に記載の方法を実行させる。
【００６０】
また、本発明の実施例による装置及び方法は、ソフトウェアにより実現されても良く、ハードウェアにより実現されてもよく、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせにより実現されても良い。また、本発明はこのようなコンピュータ可読プログラムにも関し、即ち、前記プログラムは、ロジック部品により実行される時に、前記ロジック部品に、上述の装置又は構成要素を実現させることができ、又は、前記ロジック部品に、上述の方法又はそのステップを実現させることができる。さらに、本発明は上述のプログラムを記憶するための記憶媒体、例えば、ハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、DVD、フラッシュメモリなどにも関する。
【００６１】
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本開示の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本開示の技術的範囲に属する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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