具体实施方式

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技 术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的 术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的 说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们 的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或 上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描 述特定顺序。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或 特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该 短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备 选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施 例可以与其它实施例相结合。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合附图，对 本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

第一实施例

图1示出了根据本申请的第一实施例的车库门控制方法的流程图。如图1 所示，所述车库门控制方法，包括以下步骤：

步骤101，获取关于车库门的实时图像序列，其中，所述实时图像序列至 少包括两幅连续的帧图像。

在本实施例中，可以通过预先设置于车库内或车库外的摄像装置获取车 库门的实时图像序列。需要说明的是，该摄像装置的监控范围可以包含整个 车库门，或车库门的上部。

步骤S102，利用光流算法识别实时图像序列中的车库门的运动方向。

在本实施例中，可以通过光流算法检测车库门的运动方向，例如车库门 的面板沿卷帘机构的轨道从上向下运动，或从下向上运动，。值得注意的是， 由于光流算法并不要求实时图像序列中包括完整的车库门，实际上只需要车 库门的一部分就可以满足光流算法的要求，因此本实施例可以不受车库内停 放车辆的干扰，准确地识别车库门的运动方向。同时由于车库内光照条件不 佳，相比于其他运动检测算法，光流算法可以避免光照条件变化带来的干扰， 具有较高的识别能力。

步骤S103，记录车库门的运动时间。

在本实施例中，可以利用计时器记录车库门从开始运动到运动结束之间 的时间作为运动时间。在一些实施例中，可以将运动时间记录于非易失存储 器中，用于后续判断车库门的状态。

步骤S104，根据车库门的运动方向和运动时间确定车库门的实时状态。

在本实施例中，可以根据车库门的运动方向判断车库门是在执行开启操 作或关闭操作。根据运动时间判断车库门的开启比例或关闭比例，例如将运 动时间除以完整的开门操作所需的开启时间或完整的关闭操作所需的关闭时 间可以计算开启比例或关闭比例。根据开启比例或关闭比例可以判断车库门 的实时状态。例如当车库门向上运动，开启比例为100％，则判断当前车库门 的实时状态为开启，当开启比例低于预设阈值，例如为80％，则判断车库门的 实时状态为部分开启。当车库门向下运动，关闭比例高于预设阈值，则判断 车库门的实时状态为关闭，如果关闭比例低于预设阈值，则判断车库门的实 时状态为部分关闭。需要说明的是，车库门需要配置为其面板按预定速度沿 轨道大致做匀速运动，从而可以根据车库门的运动时间和运动方向判断其位 置。

步骤S105，根据车库门的实时状态在指令集中确定至少一个控制指令作 为车库门操作指令，其中，所述指令集的指令用于控制所述车库门执行开启、 关闭或部分开启动作。

在本实施例中，指令集可以包括多个控制指令，例如控制车库门向上运 动、向下运动、停止的指令。可以将车库门的实时状态与一个目标状态进行 比较，并根据比较结果在指令集中确定至少一个指令作为车库门操作指令。 例如，当目标状态为开启，而实时状态为关闭，则对应的操作指令为打开。 目标状态可以是从服务器接收的，或内置于终端设备中。也可以接收用户操 作，并根据用户操作确定车库门的目标状态。

步骤S106、根据操作指令向车库门发送相应的控制信号。

在本实施例中，可以通过有线连接方式或者无线连接方式向车库门发送 控制信号。需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G/5G连 接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband) 连接以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。通过有线连接方式发送 控制信号时，控制信号可以包括单个或多个脉冲信号，或者高电平、低电平 等电信号。

本申请的实施例获取关于车库门的实时图像序列，利用光流算法识别实 时图像序列中的车库门的运动方向，记录车库门的运动时间，根据车库门的 运动方向和运动时间确定车库门的实时状态，根据车库门的实时状态在指令 集中确定至少一个指令作为车库门操作指令，根据操作指令向车库门发送相 应的控制信号，从而能够利用图像处理算法完成车库门状态的自动检测和控 制，降低系统硬件成本，简化车库门控制装置的安装，提高车库门监测和控 制的效率。

在一些可选的实现方式中，所述步骤S102包括：

步骤S1021、利用预设算法在实时图像序列中检测至少一个运动目标；

步骤S1022、识别运动目标的关键点；

步骤S1023、利用光流算法获取关键点的运动方向作为运动目标的运动方 向；

步骤S1024、判断运动目标的运动方向是否与预设方向相符，若是，则将 运动目标的运动方向作为车库门的运动方向。

在一些可能的实施方式中，所述预设算法为帧差法或背景差法。当监控 场景(即车库)中出现运动物体时，实时图像序列中的帧图像与帧图像之间 会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两幅帧图像亮度差的绝对值，判断 该绝对值是否大于阈值就可以分析实时图像序列中是否包含运动目标。同时， 由于监控车库门的摄像装置通常是固定安装的，故可以使用背景差法进行静 态背景下的运动目标检测，背景差法首先选取实时图像序列中的一幅或几幅 帧图像的平均作为背景图像，然后把实时图像序列中的当前帧图像和背景图 像相减，进行背景消除。若所得到的像素数大于某一阈值，则判断车库内有 运动目标。

在一些可能的实施方式中，所述光流算法包括金字塔光流算法。

在一些可能的实施方式中，步骤S104包括：

步骤S1041、根据运动时间和一个目标时间确定车库门的打开比例；

步骤S1042、根据车库门的打开比例和运动方向确定车库门的实时状态。

第二实施例

图2是根据本申请的第二实施例的车库门控制方法的流程图。根据本申 请的第二实施例的车库门控制方法与第一实施例的不同之处在于，根据车库 门的实时状态在指令集中确定至少一个控制指令作为车库门操作指令之前， 所示方法还可以包括以下步骤：步骤S201、接收一个遥控指令。并且，根据 车库门的实时状态在指令集中确定至少一个控制指令作为车库门操作指令具 体可以包括：

步骤S206、根据控制指令确定一个目标状态；

步骤S207、根据实时状态和目标状态在指令集中选择至少一个指令作为 车库门操作指令。

在本实施例中，可以通过有线或无线连接从一个遥控装置或服务器接收 所述遥控指令，例如可以通过蓝牙连接从智能终端获取一个用于关闭车库门 的遥控指令。控制指令可以是手势控制指令、语音控制指令、触摸控制指令、 按键控制指令或数据包控制指令等。每种控制指令可以与一个车库门的状态 进行关联。例如手势控制指令可以包括多种手势，每种手势可以与一个车库 门状态关联；数据包控制指令可以包括一个标识符，其数值与一个车库门状 态关联。上述电子设备通过解析控制指令获取与其关联的车库门状态作为目 标状态。

第三实施例

图3根据本申请的第三实施例的车库门控制方法的的流程图。如图3所 示，根据本申请的第三实施例的车库门控制方法与第一实施例的不同之处在 于，在步骤S308之前，所述方法还可以包括以下步骤：

步骤S305、在实时图像序列的一个当前帧图像中检测至少一个标识。

在本实施例中，所述标识可以是设置于车库门面板上的各类可机器识别 的标识，例如文字、图形等等。所述标识可以设置于车库门面板的上部、中 部或下部。所述标识可以包括一个或多个不同的图案，分别设置在车库门的 上部、中部和下部。当车库门处于不同位置时，标识也处于不同位置。例如 当车库门开启时，可以在车库门上部观察到上部的标识，当车库门关闭时， 可以在车库门上部观察到下部的标识。因此容易知道标识的位置可以作为检 查车库门位置的参照。

步骤S306、根据标识在帧图像中的位置确定车库门的当前状态。

在本实施例中，当识别到设置在车库门面板下部标识在上部时，可以判 断车库门的当前状态是开启。当识别到标识在初始位置时，可以判断车库门 的当前状态是关闭。

步骤S307、当车库门的当前状态和实时状态不一致时，将车库门的当前 状态作为车库门的实时状态。

在本实施例中，在车库门的图像序列中识别标识以获取车库门的当前状 态，可以用于对车库门的实时状态进行校准，从而降低错判的几率。

在一些可选的实施方式中，所述步骤S305包括：利用预设深度神经网络 模型在所述实时图像序列中检测所述至少一个标识。深度神经网络模型可以 包括卷积神经网络模型等。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程， 是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一 计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例 的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory， RAM)等。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显 示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有 明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序 执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多 个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在 不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或 者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

第四实施例

进一步参考图4，作为对上述图1所示方法的实现，本申请提供了一种车 库门控制装置的一个实施例，该装置实施例与图1所示的方法实施例相对应， 该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图4所示，本申请公开了一种车库门控制装置，其与至少一个车库门 通信连接，所述装置包括：存储器、图像传感器、运动识别模块、计时器、 处理器及信号发生器。

存储器用于存储指令集，所述指令集包括一个或多个用于操作所述车库 门的控制指令；图像传感器用于获取关于车库门的实时图像序列，其中，所 述实时图像序列至少包括两幅连续的帧图像；运动识别模块用于利用光流算 法识别实时图像序列中的车库门的运动方向；计时器用于记录车库门的运动 时间；处理器用于根据车库门的运动方向和运动时间确定车库门的实时状态， 并根据车库门的实时状态在指令集中确定至少一个控制指令作为车库门操作 指令；信号发生器用于根据所述操作指令向车库门发送相应的控制信号。

在一些可能的实施方式中，所述装置还包括接收模块，用于接收至少一 个遥控指令；所述处理器还用于：根据控制指令确定一个目标状态；根据实 时状态和目标状态在指令集中选择至少一个控制指令作为车库门操作指令。

在一些可能的实施方式中，所述装置还包括图像识别模块，用于在所述 实时图像序列中检测至少一个标识；所述处理器还用于根据标识在帧图像中 的位置确定车库门的当前状态，当车库门的当前状态和实时状态不一致时， 将车库门的当前状态作为车库门的实时状态。

在一些可能的实施方式中，所述图像识别模块利用预设深度神经网络模 型在所述实时图像序列中检测所述至少一个标识。

图5是图4中的运动识别模块的结构示意图。如图5所示，所述运动识 别模块包括运动检测单元、光流单元和判断单元，其中，所述运动检测单元 利用预设算法在实时图像序列中检测至少一个运动目标；所述光流单元用于 识别运动目标的关键点，并利用光流算法根据关键点获取运动目标的运动方 向；所述判断单元用于判断运动目标的运动方向是否与预设方向相符，若是， 则将运动目标的运动方向作为车库门的运动方向。所述预设算法可以包括帧 差法或背景差法。所述光流算法可以包括金字塔光流算法。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述 实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通 过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的 技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体 现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光 盘)中，包括若干指令用以使得车库门控制装置执行本申请各个实施例所述 的方法。

显然，以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的 实施例，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。 本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使 对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进 行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体 实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替 换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在 其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。