城中村,平时一般都是把车停家门口,最近邻居也买车了,如果邻居已经把车停进来了,平常最方便的入口就进不来,需要绕一圈从另一边开进来。家门口有两路监控,能清晰看到左右两边邻居有没停车进来,家里有 nas 和树莓派,于是有一些想法,是否可以通过静态图像或者动态视频的方式,识别是否有车辆停放,通过“嗨,Siri”知道情况,提前选好路线回家停车。
本着闲着也是闲着,我打算把兄弟提供的可执行方案,一个个尝试一遍。先从最简单粗暴的开始,拍照上传(假定大家也跟我一样,已经部署好ZLMediakit以及海康IPC到服务端是网络通畅的):
到这里,通过iOS快捷指令,自动化展示监控实时截图,肉眼快速准确判断是否有障碍物,暂无借助任何视频或者图像分析算法,基本满足需求,第一版完美收工!
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x1abin 102 天前 ![]() 可以用 mediapipe 的 Object Detection 识别车辆状态,启个 web 服务提供查询,配置个苹果的捷径查询你那个状态,就可以通过 Siri 去问了。
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spicy777 102 天前
加下邻居微信,每次进来之前问一下
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raycool 102 天前
直接 YOLO 模型就行。
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summerwar 102 天前
写个接口,访问获取最新的摄像头画面(图片即可),然后就知道了
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yuhuan66666 102 天前 ![]() yoloV8
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pming1 OP @x1abin 是的,我初步想法也是这样,通过一个算法完成识别,并通过 webapi 提供服务,从而打通 Siri 。我研究下 mediapipe ,看实现效果如何。非常感谢回复!
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GeorgeGalway 102 天前
跟邻居商量一家停一边
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pming1 OP @yuhuan66666 yolo 和 mediapipe 有对比吗?我是做 web 开发的,语言没所谓,不太熟悉图像识别领域,哪种更简单和轻量?现有能力支持 rtsp 实时视频流,也支持实时拍照获取图片。
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SeaRecluse 102 天前 ![]() 固定视角,甚至不用上 AI 模型,来个虚拟框判断帧间像素差距就好了
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pming1 OP @GeorgeGalway 也是寸土寸金,巷子比较窄,完全靠墙,也过不了两辆车。
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quix 102 天前 ![]() 装个地磁传感器不是更简单便宜吗
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NakeSnail 102 天前
@SeaRecluse 感觉你的方式靠谱,简单高效
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tool2d 102 天前 via Android ![]() 固定视角做图片 hash 就可以了,对比两帧的图片,hash 值差距太大,即为有车占道。
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kkk9 102 天前
不清楚 op 用的什么牌子,我两台 NVR (大华和海康)都有区域报警功能,只要划定区域有异动就会报警(邮件 smtp ),调整好灵敏度就行了
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makejohn2015 102 天前
frame difference
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Baymaxbowen 102 天前 via iPhone
换个思路 用车牌识别来实现 车牌识别 GitHub 上有很多能直接用的项目
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yolee599 102 天前 ![]() 直接获取一张摄像头截图就行了,现在的摄像头应该都有这样的接口,自己肉眼去判断有没有车,这是最准确的,最容易实现的,也是成本最小的方式
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summerwar 102 天前 ![]() 1.拍个没车的图片,然后将实时获取到的图片与没车的图片进行对比,超过一个阈值则认为是有车即可,阈值多调整几次
2.从实时获取到的图片中获取车牌,如果识别到车牌则认为停车了,没获取到则没车 |
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maxxfire 101 天前 ![]() 地上画个 X 号,不就完事了吗
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maxxfire 101 天前 ![]() 搞清楚对象,你要的是空地,而不是车
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x1abin 101 天前 ![]() @summerwar @SeaRecluse 帧差异比较可能想象很简单,实际应用上很不准确,受太多其它环境变量影响,如一天的不同光照等...现在的 AI 模型用起来就跟买菜一样简单,几行代码就能解决的事情没必要自己去手撸。
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nzynzynzy 101 天前 ![]() 挨着墙做一个宽的踏板,装一个滑轮组,当有车轮压在上面的时候牵动钢索,在楼的外侧竖起一个小红旗。这个没电的时候都好使,或者你家门口停了一只大象的时候也好使。
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SeaRecluse 101 天前
@pming1 都有 python 例程,也都很简单
yolov8: https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/#export meidapipe: https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/object_detector/python |
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SeaRecluse 101 天前
如果是用 AI 模型,其实有个更傻瓜式的处理方案,就是直接用 Clip 模型,然后比较画面中是否有汽车停放就好了。可以直接咨询 new bing 这段话:给我一个使用 clip 的 python 脚本。用于判断摄像头画面中是否存在汽车停放
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d3js 101 天前
很有意思的话题
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balaWgc 101 天前
最近我在研究树莓派的摄像头运动检测,只需要帧差法比对就行了,就是连续的两帧做对比,设置一个阈值,车这种比较大的,阈值设置高一点,就能检测到了
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mightybruce 101 天前
@balaWgc
说得不错,大多数人一看就是没做过,摄像头有 25fps, 直接使用 python 服务 和深度网络模型无疑是自杀。 树莓派配上计算棒才能勉强达到 5 到 6FPS, 要么就是英伟达专门的板子 Jetson TX2 处理速度远远跟不上视频的速度。 建议先画一个感兴趣区域( ROI), 直接上粗暴简单的算法(比如帧差法,光流法) 然后再保存图片,用深度学习网络判断是否为车 |
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mightybruce 101 天前 ![]() https://github.com/olgarose/ParkingLot
这个就是简单粗暴的判断, 有了这个基本可以过滤多数情况,剩下的就交给神经网络去判断了。 |
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niji 101 天前 via iPhone
摄像头远程看不了吗?
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Tink 101 天前
yolo ,很简单的
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zomco 101 天前
这个应该是车牌识别,用不上神经网络吧
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hanlin85 101 天前 ![]() 我自己有个类似的需求,老房子的老小区,树莓派加摄像头对着下面空的车位,手机搞了个快捷指令(车位图片),hi Siri 就执行,树莓派就拍一张照片发送到我的邮箱,一般在老房子的最后一个红绿灯就查看一下是否有空车位,有就开下去,没有就绕到上面一点的停车场去。
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isnullstring 101 天前
从摄像头定时获取一张图片,上传到图床,固定连接,微信里打开,然后浮窗
以后想看 就打开微信,右滑打开浮窗,刷新下就完事 这不比搞什么识别简单、稳定、可靠? 另外就是 监控也能做这种检测,检测到车辆就发邮件,微信里也能收到 邮件提示,搞定 |
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FawkesV 101 天前
什么时候做好了,发给帖子了。 看看咋实现的
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qwerhk 101 天前
第二张图,停的好像是新款宋 plus ?
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Deplay 101 天前 ![]() |
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sofukwird 101 天前 via Android
用红外线传感器?
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kimown 101 天前
买一个小米摄像头远程看
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pengtdyd 101 天前
为啥非要用技术解决呢。养一条恶犬也行的。
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xinge666 101 天前 ![]() YOLOv8 一键,用 Python 脚本也是一键,加个 Flask 做个简单的 API ,请求的时候拍张照然后送 YOLO ,直接就能识别有没有车,直接返回给 iOS 的捷径。
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chole 101 天前
萤石 自带这个功能
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ykk 101 天前
你这个叫侵入检测,跟车辆检测没关系
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arvinsilm 101 天前
在你邻居车底贴个 AirTag ( doge
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realpg 101 天前
感谢 OP 提供想法 我发现我手头啥都有 连夜做了个摄像头远程识别空车位判断我要去哪停车
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mightybruce 101 天前
如果是通过 siri 指令的形式抓拍一张,那么还不如网友所说,直接通过指令控制摄像头拍一张上传到 nas 或 邮箱,直接查看,简单省事。yolo,ssd,fastercnn 不建议了, 还不如人眼看一下快速。
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crisrock 101 天前
和邻居说清楚,一人停一边,这样不用想
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pming1 OP @mightybruce 现在实现的第一版,其实差不多,也是拍照,人眼确认。这个也会有两个不太方便的地方:1 、手机上要打开这张图片; 2 、眼睛要从开车视野挪到手机屏幕上。这两点多少会给行车安全带来一定的安全隐患。我预期实现的效果是这样的,“嘿,Siri !门店现在能不能开车停进去?”,“能的|不能”。
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SoyaDokio 100 天前
年轻就是好,看到啥都想写个轮子。
如果是我,可能就网上随便找个车牌识别源码,只要识别到就算有车。毕竟识别车牌程序已经非常成熟了。 |
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mightybruce 100 天前
很多人提到车牌,其实并不可行,车牌检测如果离得较远,小于检测最小的像素框就基本很困难了,
基于 ROI (region of interest) 检测一下是否为车就好,yolo 虽然快,但是准确率并不是很高,嵌入式的话可以参考 openvino 的 model zoo , gluoncv 的 model zoo 结合 专门的嵌入式深度学习框架比如 tensorflow lite, ncnn, 腾讯 tnn, 阿里 mnn 来做。 边缘计算推理这方面 需要对模型做剪裁 ,深度模型减枝。 浮点型运算也从 fp-32 变为 fp-16 甚至 int-8 腾讯这方面深度学习的边缘计算资料很全 https://qengineering.eu/ |
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mightybruce 100 天前
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