一种基于指定点的单车位检测方法、系统、终端和存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种基于指定点的单车位检测方法、系统、终端和存储介质，获取捕获图像，处理捕获图像得到图像要素，并获取用户指定位置；以用户指定位置计算车位检测区域，以车位检测区域筛选图像要素，保留图像要素中处于车位检测区域范围的图像要素作为检测车位要素；设置检测车位判断规则；根据车位方向给所有检测车位初步结果分组，比较各个组获得的检测车位结果的可信度值，以可信度值最大值作为最佳车位。本发明专利技术利用用户指定点的方式，减小了识别停车位处理器的计算量。且车位可信度根据响应值大小、响应点类型对应性、响应点对应线方向、车位宽度等综合计算可信度，增加了最佳车位的准确度。

A Single Parking Location Detection Method, System, Terminal and Storage Media Based on Specified Points

【技术实现步骤摘要】
一种基于指定点的单车位检测方法、系统、终端和存储介质
本专利技术涉及车载电子
，特别是涉及一种基于指定点的单车位检测方法、系统、终端和存储介质。
技术介绍
汽车保有量的增加促进了大型停车场的发展，在迈入二十一世纪以来，我们的大型停车场越来越多，而停车场规模的日益扩大，带来一系列的泊车与取车的问题，已经成为世界范围内每个大中型城市普遍面临的社会问题。在自主泊车的过程中，目前多数停车位位置识别通过图像识别方式获得。目前识别停车位的方法是对捕获图像，计算表现在图像上的所有停车位。但是计算全部停车位会导致主机处理器的计算量增加，延迟时间变长。在每秒内帧频率增加的情况下，还会导致内存泄漏的问题。为了在尽量减小处理器的计算量的同时，还能得出包含客户选定点的最佳停车位，本申请给出了一种基于指定点的单车位检测方法、系统、终端和存储介质。
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基于指定点的单车位检测方法、系统、终端和存储介质，第一，利用用户指定点的方式，减小了识别停车位处理器的计算量。基于用户指定点初步筛选车位检测区域，过滤车位检测区域之外的图像识别得出的要素；仅对车位检测区域内图像识别得出的要素包括顶点响应值、线段来进行车位检测，分别得出水平车位组、垂直车位组两个检测车位初步结果。第二，对车位检测初步结果中的水平车位组和垂直车位组分别进行可信度打分，并分别得出检测车位初步结果的可信度评分。检测车位初步结果的候选车位进行车位可信度的打分并根据候选车位的打分值选择可信度最高的候选停车位作为最佳停车位。第三，增加强干扰区域停车位的选择规则，具体来说就是对可信度值近似的按照车位角度分类的停车位组的选择规则。例如，在水平停车位组中可信度最高的停车位根据可信度打分的分值与垂直停车位组中可信度最高的停车位根据可信度打分的分值之间的可信度差值小于等于强干扰可信度差值阈值时，根据极端判定原则判定最佳车位，车位可信度根据响应值大小、响应点类型对应性、响应点对应线方向、车位宽度等综合计算可信度，增加了最佳车位的准确度。一种基于指定点的单车位检测方法，包括以下步骤：S01：获取捕获图像，处理捕获图像得到图像要素，并获取用户指定位置；S02：以用户指定位置计算车位检测区域，以车位检测区域筛选图像要素，保留图像要素中处于车位检测区域范围的图像要素作为检测车位要素；S03：所述检测车位要素包括已经判定的车位主方向和/或车位垂直方向、车位检测区域范围内已经处理得到的车位顶点响应点的响应值和响应点的位置关系、车位检测区域范围内所有LSD线段，设置检测车位判断规则；S04：根据车位方向给所有检测车位初步结果分组，并把每一个组内的检测车位初步结果以可信度值大小依次排列，取每一组内的检测车位初步结果中可信度值最高的车位作为该组的检测车位结果；再比较各个组获得的检测车位结果的可信度值，若组与组之间的检测车位结果的可信度值差值大于可信度差值阈值时，则以可信度值最大值作为最佳车位；若组与组之间的检测车位结果的可信度值差值小于可信度差值阈值时，则以极端判定原则判定最佳车位。进一步地，所述步骤S02中的图像要素包括顶点响应点、LSD线段、指定点。进一步地，所述步骤S02中根据用户指定位置计算车位检测区域包括以下步骤：S021：获取捕获图像中停车位长度特征范围和宽度特征范围；S022：确定车位检测区域的上下边界；以指定点为捕获图像最下方的顶点，向该指定点上方距离指定点车位长度特征范围或宽度特征范围中较长的位置为车位检测区域上边界；以指定点为捕获图像最下方的顶点，向该指定点下方距离指定点车位长度特征范围或宽度特征范围中较长的位置为车位检测区域下边界；S023：以捕获图像的宽度为车位检测区域的宽度，由车位检测区域上边界、车位检测区域下边界、车位检测区域宽度围成车位检测区域的左右边界，组成车位检测区域外界范围。进一步地，所述步骤S03中判定的车位主方向和/或车位垂直方向的步骤是：求取到的所有接近平行及与其垂直的lsd检测线段的角度误差，及其相应个数；根据各角度组累计误差，两方向线段条数，综合选取合理的角度；根据线段组特征判定角度是否需要转置。进一步地，所述步骤S03中车位检测区域范围内已经处理得到的车位顶点响应点的响应值的计算步骤：根据车位主方向，计算沿主方向梯度图及垂直主方向梯度图；生成模板形状计算idx，计算每个像素点相对模板的响应值，响应值筛选及合并。进一步地，所述步骤S03中设置检测车位判断规则的具体步骤：S031：在检测车位要素中所包含的车位顶点响应点中筛选一个处于指定点的上方的一个候选车位顶点响应点、一个处于指定点下方的一个候选车位顶点响应点、并从判断车位主方向和/或车位垂直方向时所得的各个角度方向组中选取可信度最大的角度；S032：使指定点上方的候选车位顶点响应点和指定点下方的候选车位顶点响应点的连线与坐标原点之间的夹角等于或近似等于角度方向组中选取可信度最大的角度；S033：取步骤S032筛选出的符合条件的两个候选车位响应点，并测算两个候选车位响应点之间的距离，当两个候选车位响应点之间的距离符合车位合理宽度范围时，则判断这两个候选车位响应点是真实车位的两个顶点，再由这两个顶点的位置结合车位主方向以及车位的长度，获得真实车位的四个顶点坐标，进而得到一个检测车位初步结果的信息输出。进一步地，所述步骤S04中取每一组内的检测车位初步结果中可信度值最高的车位作为该组的检测车位结果步骤之前，还包括当检测车位初步结果中的至少两个顶点响应点的响应值均大于顶点响应点的响应值阈值时，给该检测车位初步结果的可信度值增加至少与该检测车位初步结果中具有的大于顶点响应点阈值的顶点响应点数量相同的可信度值；当检测车位初步结果中的一个顶点响应点的响应值均大于顶点响应点的响应值阈值时，给该检测车位初步结果的可信度值增加一个可信度值；当检测车位初步结果中包含的顶点响应点中没有一个响应值大于顶点响应点阈值，则不给检测车位初步结果增加可信度。进一步地，所述步骤S04中的极端判定原则判定最佳车位的具体步骤为：S041：当组与组之间的检测车位结果的可信度值差值小于可信度差值阈值时，先把检测车位初步结果以车位主方向角度做分组，再把车位主方向角度为水平方向的检测车位结果和车位主方向角度为垂直方向的检测车位结果筛选出来，再比较车位主方向角度为水平方向的检测车位结果组的可信度值与车位主方向角度为垂直方向的检测车位结果组的可信度值；S042：当车位主方向角度为水平方向的检测车位结果组的可信度值和车位主方向角度为垂直方向的检测车位结果组的可信度值的差值小于可信度差值阈值，则判断水平方向的检测车位结果组范围内是否有影响可信度值的因素、判断垂直方向的检测车位结果组范围内是否有影响可信度值的因素；S043：若仅水平方向的检测车位结果组范围内有可信度值影响因素，则补偿水平方向的可信度值作为新的修正后的可信度值之后再与垂直方向的检测车位结果组的可信度值比较；若仅垂直方向的检测车位结果组范围内有可信度值影响因素，则补偿垂直方向的可信度值作为新的修正后的可信度值之后再与水平方向的检测车位结果组的可信度值比较；若水平方向的检测车位结果组范围内有可信度值影响因素、垂直方向的检测车位结果组本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于指定点的单车位检测方法，包括以下步骤：S01：获取捕获图像，处理捕获图像得到图像要素，并获取用户指定位置；S02：以用户指定位置计算车位检测区域，以车位检测区域筛选图像要素，保留图像要素中处于车位检测区域范围的图像要素作为检测车位要素；S03：所述检测车位要素包括已经判定的车位主方向和/或车位垂直方向、车位检测区域范围内已经处理得到的车位顶点响应点的响应值和响应点的位置关系、车位检测区域范围内所有LSD线段，设置检测车位判断规则；S04：根据车位方向给所有检测车位初步结果分组，并把每一个组内的检测车位初步结果以可信度值大小依次排列，取每一组内的检测车位初步结果中可信度值最高的车位作为该组的检测车位结果；再比较各个组获得的检测车位结果的可信度值，若组与组之间的检测车位结果的可信度值差值大于可信度差值阈值时，则以可信度值最大值作为最佳车位；若组与组之间的检测车位结果的可信度值差值小于可信度差值阈值时，则以极端判定原则判定最佳车位。

【技术特征摘要】
1.一种基于指定点的单车位检测方法，包括以下步骤：S01：获取捕获图像，处理捕获图像得到图像要素，并获取用户指定位置；S02：以用户指定位置计算车位检测区域，以车位检测区域筛选图像要素，保留图像要素中处于车位检测区域范围的图像要素作为检测车位要素；S03：所述检测车位要素包括已经判定的车位主方向和/或车位垂直方向、车位检测区域范围内已经处理得到的车位顶点响应点的响应值和响应点的位置关系、车位检测区域范围内所有LSD线段，设置检测车位判断规则；S04：根据车位方向给所有检测车位初步结果分组，并把每一个组内的检测车位初步结果以可信度值大小依次排列，取每一组内的检测车位初步结果中可信度值最高的车位作为该组的检测车位结果；再比较各个组获得的检测车位结果的可信度值，若组与组之间的检测车位结果的可信度值差值大于可信度差值阈值时，则以可信度值最大值作为最佳车位；若组与组之间的检测车位结果的可信度值差值小于可信度差值阈值时，则以极端判定原则判定最佳车位。2.根据权利要求1所述的基于指定点的单车位检测方法，其特征在于，所述步骤S02中根据用户指定位置计算车位检测区域包括以下步骤：S021：获取捕获图像中停车位长度特征范围和宽度特征范围；S022：确定车位检测区域的上下边界；以指定点为捕获图像最下方的顶点，向该指定点上方距离指定点车位长度特征范围或宽度特征范围中较长的位置为车位检测区域上边界；以指定点为捕获图像最下方的顶点，向该指定点下方距离指定点车位长度特征范围或宽度特征范围中较长的位置为车位检测区域下边界；S023：以捕获图像的宽度为车位检测区域的宽度，由车位检测区域上边界、车位检测区域下边界、车位检测区域宽度围成车位检测区域的左右边界，组成车位检测区域外界范围。3.根据权利要求2所述的基于指定点的单车位检测方法，其特征在于，所述步骤S03中判定的车位主方向和/或车位垂直方向的步骤是：求取到的所有接近平行及与其垂直的LSD检测线段的角度误差，及其相应个数；根据各角度组累计误差，两方向线段条数，综合选取合理的角度；根据线段组特征判定角度是否需要转置。4.根据权利要求3所述的基于指定点的单车位检测方法，其特征在于，所述步骤S03中车位检测区域范围内已经处理得到的车位顶点响应点的响应值的计算步骤：根据车位主方向，计算沿主方向梯度图及垂直主方向梯度图；生成模板形状计算idx，计算每个像素点相对模板的响应值，响应值筛选及合并。5.根据权利要求4所述的基于指定点的单车位检测方法，其特征在于，所述步骤S03中设置检测车位判断规则的具体步骤：S031：在检测车位要素中所包含的车位顶点响应点中筛选一个处于指定点的上方的一个候选车位顶点响应点、一个处于指定点下方的一个候选车位顶点响应点、并从判断车位主方向和/或车位垂直方向时所得的各个角度方向组中选取可信度最大的角度；S032：使指定点上方的候选车位顶点响应点和指定点下方的候选车位顶点响应点的连线与坐标原点之间的夹角等于或近似等于角度方向组中选取可信度最大的角度；S033：取步骤S032筛选出的符合条件的两个候选车位响应点，并测算两个候选车位响应点之间的距离，当两个候选车位响应点之间的距离符合车位合理宽度范围时，则判断这两个候选车位响应点是真实车位的两个顶点，再由这两个顶点的位置结合车位主方向以及车位的长度，获得真实车位的四个顶点坐标，进而得到一个检测车位初步结果的信息输出。6.根据权利要求5所述的基于指定点的单车位检测方...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙晨，唐锐，
申请(专利权)人：纵目科技上海股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31