【技术实现步骤摘要】
用于检测车位的方法、装置、设备、存储介质以及车辆
本公开的实施例总体上涉及自动驾驶领域，并且更具体地涉及自主泊车
技术介绍
自动驾驶又称无人驾驶，是一种通过计算机系统实现无人驾驶车辆的技术。自动驾驶车辆依靠人工智能、视觉计算、雷达系统、监控装置以及卫星定位系统等协同合作，能够使得计算机在没有人类操作下自动安全地操作车辆。自动驾驶根据自动化水平高低可以分为以下几个阶段：辅助驾驶、半自动驾驶、高度自动驾驶以及完全自动驾驶。自主泊车是自动驾驶中的一项重要功能，其是指车辆自动地泊车入位而不需要人工操作或控制。在自主泊车场景中，自动驾驶车辆需要完成自动巡航、空车位寻找、倒车入库等一系列过程，从而在停车场内自主完成整个泊车的全部过程。其中的空车位寻找和倒车入库过程需要借助感知技术获取决策控制模块所依赖的关键视觉信息。感知检测结果的精确程度直接影响车辆泊车的效果。若感知出现偏差，车辆将无法准确停靠在车位的正中位置，而如果车位两侧有其他已停靠车辆，还可能发生车辆碰撞事故。
技术实现思路
根据本公开的示例...
【技术保护点】
1.一种用于检测车位的方法，包括：/n获得呈现一个或多个车位的输入图像，所述一个或多个车位包括待检测的目标车位；/n在所述输入图像中检测所述目标车位的中心点以及所述中心点相对于所述目标车位的角点的偏移量；以及/n基于所述中心点的位置和所述偏移量，确定所述目标车位的所述角点的位置。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于检测车位的方法，包括：
获得呈现一个或多个车位的输入图像，所述一个或多个车位包括待检测的目标车位；
在所述输入图像中检测所述目标车位的中心点以及所述中心点相对于所述目标车位的角点的偏移量；以及
基于所述中心点的位置和所述偏移量，确定所述目标车位的所述角点的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其中检测所述目标车位的中心点以及所述中心点相对于所述目标车位的角点的偏移量包括：
基于所述中心点，确定所述目标车位的中心区域；以及
基于所述中心区域，确定所述目标车位为空车位的概率。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括：
确定所述目标车位为空车位的概率是否大于预定阈值；
根据确定所述概率大于所述预定阈值，将所述目标车位的所述角点的位置从图像坐标转换成世界坐标；以及
输出所述目标车位的所述角点的所述世界坐标，使得车辆从自主泊车的空车位寻找阶段切换到入库阶段。
4.根据权利要求1所述的方法，其中获得呈现一个或多个车位的输入图像包括：
通过车辆的图像采集装置来捕获所述输入图像；以及
基于所述车辆与所述一个或多个车位之间的空间关系，确定所述一个或多个车位中待检测的目标车位。
5.根据权利要求1所述的方法，所述中心点和所述偏移量由神经网络模型基于所述输入图像来确定，所述方法还包括：
获得标注有每个车位的四个角点的训练图像；以及
使用所述训练图像来训练所述神经网络模型。
6.根据权利要求5所述的方法，其中检测所述目标车位的中心点以及所述中心点相对于所述目标车位的角点的偏移量包括：
使用所述神经网络模型对所述输入图像进行卷积和下采样以获得输出图像；以及
使用所述神经网络模型确定输出图像中的每个像素点的属性集合，所述属性集合包括空车位概率、中心点的位置、以及中心点相对于四个角点的偏移量。
7.根据权利要求6所述的方法，其中检测所述目标车位的中心点以及所述中心点相对于所述目标车位的角点的偏移量还包括：
将所述输出图像中空车位概率最大的一个像素点确定为所述目标车位的所述中心点。
8.根据权利要求6所述的方法，其中检测所述目标车位的中心点以及所述中心点相对于所述目标车位的角点的偏移量还包括：
确定所述输出图像中空车位概率大于概率阈值的一个或多个像素点；以及
将所述一个或多个像素点分别确定为一个或多个目标车位的一个或多个中心点。
9.一种用于检测车位的装置，包括：
图像获得模块，被配置为获得呈现一个或多个车位的输入图像，所述一个或多个车位包括待检测的目标车位；
中心点检测模块，被配置为在所述输入图像中检测所述目标车位的中心点以及所述中心点相对于所述目标车位的角点的偏移量；以及
角点确定模块，被配置为基于所述中心点的...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘杰，邓逸安，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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