一种车位检测方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种车位检测方法、装置和存储介质，获取样本图像，所述样本图像中包括一个或多个车位，以车位顶点定位网络识别样本图像中的停车位顶点；将停车位顶点两两配对，对停车位顶点配对成功的部分，截取其图像块，并将图像块输入到停车位分类网络中，停车位分类网络的停车位分类包括无效车位、垂直车位、水平车位、倾斜车位中的一种或几种；将样本图像输入停车位分类网络，从停车位分类网络输出车位以机器学习或深度学习的方式分类样本图像中的停车位，本文提出的车位检测方法可支持直角车位、斜角车位、砖地、草地等多种场景下的多种停车位类型，满足了目前大多数车位类型，并且都已验证有效。

A Parking Detection Method, Device and Storage Media

The invention provides a parking detection method, a device and a storage medium to obtain a sample image, which includes one or more parking spaces and identifies the parking space vertices in the sample image with a parking space vertex location network; matches the parking space vertices in two pairs, matches the successful parking space vertices, intercepts the image blocks, and inputs the image blocks into the parking space classification network. In parking space classification network, parking space classification includes invalid parking space, vertical parking space, horizontal parking space and inclined parking space. Sample image is input into parking space classification network and parking space is output from parking space classification network to classify parking space in sample image by machine learning or deep learning. The proposed parking space detection method can support right-angle parking space and inclined parking space. A variety of parking spaces in corner parking, brick parking, grass parking and other scenarios meet most of the current parking space types, and have been verified to be effective.

【技术实现步骤摘要】
一种车位检测方法、装置和存储介质
本专利技术涉及汽车电子
，特别是涉及一种车位检测方法、装置和存储介质。
技术介绍
近年来，随着人们对自动驾驶的需求增加，自主泊车辅助系统已成为一个深入研究的课题，为此，人们迫切需要解决如何基于视觉的系统高效定位停车位这一问题。目前的车位检测技术还不够完善，漏检误检的问题仍然存在，同时也不能满足多场景、多类型的车位。
技术实现思路
为了解决上述的以及其他潜在的技术问题，本专利技术提供了一种车位检测方法、装置和存储介质，以机器学习或深度学习的方式分类样本图像中的停车位，本文提出的车位检测方法可支持直角车位、斜角车位、砖地、草地等多种场景下的多种停车位类型，满足了目前大多数车位类型，并且都已验证有效。一种车位检测网络训练方法，包括以下步骤：获取样本图像，所述样本图像中包括一个或多个车位，识别样本图像中的停车位顶点；将停车位顶点两两配对，对停车位顶点配对成功的部分，截取其图像块，并将图像块输入到停车位分类网络中，停车位分类网络的停车位分类包括无效车位、垂直车位、水平车位、倾斜车位中的一种或几种；将样本图像输入停车位分类网络，从停车位分类网络输出车位分类。进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车位检测网络训练方法，包括以下步骤：获取样本图像，所述样本图像中包括一个或多个车位，以车位顶点定位网络识别样本图像中的停车位顶点；将停车位顶点两两配对，对停车位顶点配对成功的部分，截取其图像块，并将图像块输入到停车位分类网络中，停车位分类网络的停车位分类包括无效车位、垂直车位、水平车位、倾斜车位中的一种或几种；将样本图像输入停车位分类网络，从停车位分类网络输出车位。

【技术特征摘要】
1.一种车位检测网络训练方法，包括以下步骤：获取样本图像，所述样本图像中包括一个或多个车位，以车位顶点定位网络识别样本图像中的停车位顶点；将停车位顶点两两配对，对停车位顶点配对成功的部分，截取其图像块，并将图像块输入到停车位分类网络中，停车位分类网络的停车位分类包括无效车位、垂直车位、水平车位、倾斜车位中的一种或几种；将样本图像输入停车位分类网络，从停车位分类网络输出车位。2.一种车位检测网络，其特征在于，以上述权利要求1中所述的车位检测网络训练方法训练得出的车位检测网络。3.一种车位检测方法，其特征在于，获取车位的方式是以样本图像输入如上述权利要求2中所述的修正后的车位检测网络获得。4.根据权利要求3所述的车位检测方法，其特征在于，所述样本图像包括地下车库场景、露天车库场景、砖地车库场景、草地车库场景。5.根据权利要求4所述的车位顶点定位方法，其特征在于，还包括入口线ROI提取，所述停车位顶点两两配对，得到所有组合方案，其中非相邻的两个顶点p1、p2组成的入口线为无效入口线，不保存无效入口线，剩余非相邻的两个顶点为有效入口线，将有效入口线输入到车位分类网络。6.根据权利要求4所述的车位检测方法，其特征在于，所述截取图像块时，先根据配对点建立坐标系，以配对成功的坐标点p1和坐标点p2作为基础，以(p1p2)延伸方向为x轴，(p1p2)的中心点为原点，取一个矩形区域R作为图像块，得到的图像块视为由p1坐标点和p2坐标点定义的局部图。7.一种车位检测验证方法，包括以下步骤：将车位分类标注在样本图像上，获得标注图像上的车位分类推荐标注；将样本图像块输入到权2所述的车位检测网络中，并将输入的车位与车位检测推荐标注比较，获得验证结果。8.根据权利要求1所述的车位检测方法，其特征在于，所述识别样本图像中的停车位顶点的具体步骤：获取样本图像，所述样本图像中包括一个或多个车位，将样本图像输入至车位顶点定位网络，得到用于表...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴子章，王晓权，唐锐，王凡，
申请(专利权)人：北京纵目安驰智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11