The invention provides a method, system and medium based on a fish eye camera. The car position image acquisition module uses a fish eye camera installed around the vehicle, takes a car position to obtain the continuous image signal of the parking space, and carries out the distortion correction and the overlook map transformation of the collected image signals; the position image preprocessing module is used. The block, which is connected with the image acquisition module of the car position, carries out two values, morphological processing, the area growth algorithm and the image thinning preprocessing, which is obtained by the image acquisition module of the car position, and the parking bit detection generation module is connected with the preprocessing module of the car position image to find the car position map. The special T - shaped structure of the parking space in the image preprocessing module and the final parking space are generated to solve the technical problems that can not be conveniently and quickly detected in the parking space in the existing technology, and the parking bit can be detected efficiently and accurately by this method.
【技术实现步骤摘要】
一种基于鱼眼相机的车位识别方法、系统及介质
本专利技术涉及车位检测
,具体而言,涉及一种基于鱼眼相机的车位检测识别方法、系统及介质。
技术介绍
随着人民生活水平的不断提升,人均持有汽车的数量也在逐年上升,与此同时,人们也越来越关注汽车的安全性与智能化。而一款智能自动泊车系统不但可以帮助用户安全、快捷的完成泊车,更是避免了停车时出现意外的情况,因此具有很大的应用价值。而停车位检测作为自动泊车的第一步,其停车位位置的确定是整个系统的基础,只有精确地探测到停车位并确定出停车位与车辆的相对位置关系,系统才能更好的实现泊车辅助的功能。常用的停车位检测算法有很多,有基于驾驶人员交互的、基于相邻障碍物的超声波雷达检测和基于环境中固定安装设备的多种检测方法。这些方法大都适用范围有限。因此,如何方便快捷的检测停车位成为本领域技术人员面临的一大难题。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于鱼眼相机的车位识别方法,采用鱼眼相机采取图像,并对图像进行预处理和停车位检测的方式,解决现有技术中不能方便快捷的检测停车位的技术问题。本专利技术为解决上述技术问题而提供的这种基于鱼眼相机的车位识别方法,该方法包括以下步骤:A.利用车辆四周安装的鱼眼相机,拍摄车位获取车位的连续图像信号,并对采集到的图像信号进行畸变校正和俯视图变换;B.对车位图像的俯视图进行滤波得到灰度图,采用局部自适应阈值二值化算法对所述车位图像俯视图的灰度图进行二值化;C.对所得到的二值化图像先进行膨胀操作再进行腐蚀操作;D.采用区域生长算法对上述形态学处理后的二值图进行连通域生长,并统计连通域所含像素点的个数作为各个连通 ...
【技术保护点】
一种基于鱼眼相机的车位识别方法,该方法包括以下步骤:A. 利用车辆四周安装的鱼眼相机,拍摄车位获取车位的连续图像信号,并对采集到的图像信号进行畸变校正和俯视图变换;B. 对车位图像的俯视图进行滤波得到灰度图,采用局部自适应阈值二值化算法对所述车位图像俯视图的灰度图进行二值化;C. 对所得到的二值化图像先进行膨胀操作再进行腐蚀操作;D. 采用区域生长算法对上述形态学处理后的二值图进行连通域生长,并统计连通域所含像素点的个数作为各个连通域的面积,将连通域面积小于一定值的区域去除;E. 采用Hilditch细化算法提取去除小面积区域后的二值图的图像骨架;F. 通过细化图像像素点8邻域分析对二值图的图像骨架进行T形结构初步筛选,确定候选对象;G. 聚类分析T形结构的候选对象,提取得到T形结构主方向;H. 对聚类分析提取T形结构主方向筛选后的T形结构候选对象进行配对生成;I. 通过直线生长算法确定出一个完整的停车位。
【技术特征摘要】
1.一种基于鱼眼相机的车位识别方法,该方法包括以下步骤:A.利用车辆四周安装的鱼眼相机,拍摄车位获取车位的连续图像信号,并对采集到的图像信号进行畸变校正和俯视图变换;B.对车位图像的俯视图进行滤波得到灰度图,采用局部自适应阈值二值化算法对所述车位图像俯视图的灰度图进行二值化;C.对所得到的二值化图像先进行膨胀操作再进行腐蚀操作;D.采用区域生长算法对上述形态学处理后的二值图进行连通域生长,并统计连通域所含像素点的个数作为各个连通域的面积,将连通域面积小于一定值的区域去除;E.采用Hilditch细化算法提取去除小面积区域后的二值图的图像骨架;F.通过细化图像像素点8邻域分析对二值图的图像骨架进行T形结构初步筛选,确定候选对象;G.聚类分析T形结构的候选对象,提取得到T形结构主方向;H.对聚类分析提取T形结构主方向筛选后的T形结构候选对象进行配对生成;I.通过直线生长算法确定出一个完整的停车位。2.根据权利要求1所述的基于鱼眼相机的车位识别方法,其特征在于:所述步骤F中对所述二值图的图像骨架进行8邻域分析还包括以下分步骤:F1.提取三个8邻域满足像素值大于0的点;F2.把这三个点互不相邻的图像骨架上的像素点作为T形结构的候选对象进行存储。3.根据权利要求1所述的基于鱼眼相机的车位识别方法,其特征在于:所述步骤G中的聚类分析还包括以下分步骤:G1.以所述候选对象为中心,确定一个一定大小的ROI区域,对每个这样的ROI区域进行搜索;G2.该区域中某个像素点到中心的距离在一定范围内,且该点是图像细化后骨架上的一点,则将该点加入候选点,如此直至搜索...
【专利技术属性】
技术研发人员:王伟,孙立华,高忠,
申请(专利权)人:深圳市航盛电子股份有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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