一种基于视觉的车位检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种基于视觉的车位检测方法及装置，通过使用LSD算法获取直线信息，根据车位线宽度滤除部分干扰线段，通过线段间的约束关系查找车位，并计算车位的位置。本实施例的方案，能够减少干扰线对车位查找过程中的影响，根据车位线间的约束关系准确查找车位，进而引导车辆进行自动泊车。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉的车位检测方法及装置
本专利技术涉及智能汽车
，尤其是一种基于视觉的车位检测方法及装置。
技术介绍
随着科技的进步，汽车工业得以飞速发展，并朝着智能化的方向不断进步。在汽车保有量不断上升的今天，自动泊车逐渐成为汽车本身不可或缺的一项功能。自动泊车技术可尽量减少由于人为泊车带来的刮蹭、碰撞等事故，同时使车辆准确入位，使得泊车更加安全准确。传统的自动泊车系统采用超声波雷达等传感器对周围的障碍物及车辆进行探测，根据探测的结果选定停车位置及方向，然后进行后续路径规划，进行自动泊车；但是此方法需要目标车位的两个相邻车位存在停驻车辆，且对斜车位无效。
技术实现思路
本专利技术实施例所要解决的一个技术问题是：提供一种基于视觉的车位检测方法及装置，解决现有技术中车位自动检测不准确的问题。根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于视觉的车位检测方法，所述方法包括：获取车辆周围图像，根据所述车辆周围图像生成车辆周围俯视图，并对所述俯视图进行灰度化处理得到灰度图像；对所述灰度图像进行边缘检测，获取所述灰度图像中的线段；根据所述线段的相互关系，检测所述线段形成的车位线，获取车位信息；并计算每个车位的角点坐标；根据所述车位信息区域中的像素均值和方差，确定所述车位信息是否为有效车位；根据所述有效车位对应的车位信息和所述车位的角点信息，计算所述车位对应的真实位置坐标。较佳的，所述根据所述车辆周围图像生成车辆周围俯视图之前，还包括：根据车辆周围图像获取装置的内部参数和外部参数，对获取的车辆周围图像进行畸变矫正。较佳的，所述对所述灰度图像进行边缘检测，获取所述灰度图像中的线段，包括：对所述灰度图像进行边缘检测，使用Canny滤波算法(即坎尼滤波算法)，将灰度图像中每条具有一定宽度的车位线经过Canny滤波之后形成的两条边缘线作为停车线的边缘；使用LSD直线提取算法获取所述灰度图像中所有线段。较佳的，所述使用LSD直线提取算法获取所述灰度图像中所有线段，还包括：均匀采样所述线段两侧各N个点的像素值；所述每个采样点距离线段的距离均为其中Dt为车位线宽度；计算两侧所述像素值的均值；根据所述均值调整所述线段的起始点和终止点，令所述线段方向的左侧采样像素均值大于右侧采样像素均值。较佳的，所述根据所述线段的相互关系，检测所述线段形成的车位线，包括：经过LSD直线提取算法检测的线段为Li(i＝0,1..N)，N为线段的个数；遍历所有线段，若能够在所有线段中找到一条线段Lj(j＝0,1..N)，满足如下关系，那么保留所述线段Li，否则剔除所述线段Li；||θi-θj|-180|≤εθ；其中，θi与θj分别为直线Li与Lj的向量方向与x轴正方向的夹角，单位是度，εθ为第一预设角度阈值；|Dij-Dt|≤εD；其中，Dij为Li与Lj的距离，Dt为车位线宽度，εD为第一预设距离阈值；(Pend,j-Pbegin,j)×(Pbegin,i-Pbegin,j)＞0；其中，Pend,j为Lj的终点坐标，Pbegin,j为Lj的起始点坐标，Pbegin,i为Li的起始点坐标，×为向量叉乘符号。较佳的，所述根据所述线段的相互关系，检测所述线段形成的车位线，还包括：Li(i＝0,1..M)为经过车位线筛选后所述线段中的一条，其中M为经过车位线筛选之后的线段个数；若存在线段Lj(j＝0,1..M)满足如下关系，则所述线段Li与Lj为某一车位中相邻的两条线段：|Pbegin,i-Pend,j|≤Dp；其中，Pbegin,i为线段Li的起始点坐标，Pend,j为线段Lj的终点坐标，Dp为两点间的第二预设距离阈值；其中，Vi与Vj分别为线段Li与Lj的方向向量，εm为第二预设角度阈值。较佳的，所述根据所述线段的相互关系，检测所述线段形成的车位线，还包括：若存在线段Lj(j＝0,1..M)同时满足如下关系，则所述线段Li与Lj为某一车位中相邻的两条线段：|Pend,i-Pbegin,j|≤Dp；其中，Pend,i为线段Li的终点坐标，Pbegin,j为线段Lj的起始点坐标，Dp为两点间的第三距离阈值；其中，Vi与Vj分别为线段Li与Lj的方向向量，εm为第三角度阈值。较佳的，所述获取车位信息，包括：遍历所有所述线段，找到车位至少三条线段的内边缘线段；若形成车位的所述线段满足如下条件，则所述线段能够组合成车位信息：||θi-θj|-180|≤εθ；其中，θi与θj分别为查找的不相邻的两条线段Li与Lj的向量方向与x轴正方向的夹角，单位是度，εθ为第一角度阈值。较佳的，所述根据所述车位信息区域中的像素均值和方差，确定所述车位信息是否为有效车位之前，还包括确定所述车位的车位类型的步骤，具体包括：在组成所述车位的线段中，若平行于x轴的线段的长度大于第一设定阈值，则所述车位为平行车位；若所述线段与相邻线段垂直，则所述车位为垂直车位；若所述线段与相邻线段的角度差为60度或120度，则所述车位为斜车位。较佳的，所述确定所述车位信息是否为有效车位，包括：根据所述车位的车位类型，检测组成所述车位的线段是否符合车位的长宽要求，若不符合要求则认为所述车位为无效车位。较佳的，所述计算每个车位的角点坐标，包括:根据组成所述车位的线段中相邻线段间的交点坐标，作为车位角点；且若组成所述车位的线段只有三条，则根据所述车位的车位类型补充得到缺失线段的位置；根据所述缺失线段的位置和其余线段的角点，计算两个角点位置。较佳的，所述计算所述车位对应的真实位置坐标之后，还包括：根据所述车位对应的真实位置坐标引导所述车辆在所述车位内泊车。根据本专利技术的另一个方面，提供了一种基于视觉的车位检测装置，包括：预处理单元，用于获取车辆周围图像，根据所述车辆周围图像生成车辆周围俯视图，并对所述俯视图进行灰度化处理得到灰度图像；线段检测单元，用于对所述灰度图像进行边缘检测，获取所述灰度图像中的线段；车位信息单元，用于根据所述线段的相互关系，检测所述线段形成的车位线，获取车位信息；并计算每个车位的角点坐标；有效车位判断单元，用于根据所述车位信息区域中的像素均值和方差，确定所述车位信息是否为有效车位；真实位置坐标计算单元，用于根据所述有效车位对应的车位信息和所述车位的角点信息，计算所述车位对应的真实位置坐标。较佳的，所述装置还包括：畸变矫正单元，用于根据车辆周围图像获取装置的内部参数和外部参数，对获取的车辆周围图像进行畸变矫正。较佳的，所述线段检测单元，具体用于：对所述灰度图像进行边缘检测，使用Canny滤波算法，将灰度图像中每条具有一定宽度的车位线经过Canny滤波之后形成的两条边缘线作为停车线的边缘；使用LSD直线提取算法获取所述灰度图像中所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉的车位检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取车辆周围图像，根据所述车辆周围图像生成车辆周围俯视图，并对所述俯视图进行灰度化处理得到灰度图像；/n对所述灰度图像进行边缘检测，获取所述灰度图像中的线段；/n根据所述线段的相互关系，检测所述线段形成的车位线，获取车位信息；并计算每个车位的角点坐标；/n根据所述车位信息区域中的像素均值和方差，确定所述车位信息是否为有效车位；/n根据所述有效车位对应的车位信息和所述车位的角点信息，计算所述车位对应的真实位置坐标。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的车位检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取车辆周围图像，根据所述车辆周围图像生成车辆周围俯视图，并对所述俯视图进行灰度化处理得到灰度图像；
对所述灰度图像进行边缘检测，获取所述灰度图像中的线段；
根据所述线段的相互关系，检测所述线段形成的车位线，获取车位信息；并计算每个车位的角点坐标；
根据所述车位信息区域中的像素均值和方差，确定所述车位信息是否为有效车位；
根据所述有效车位对应的车位信息和所述车位的角点信息，计算所述车位对应的真实位置坐标。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆周围图像生成车辆周围俯视图之前，还包括：
根据车辆周围图像获取装置的内部参数和外部参数，对获取的车辆周围图像进行畸变矫正。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述灰度图像进行边缘检测，获取所述灰度图像中的线段，包括：
对所述灰度图像进行边缘检测，使用坎尼滤波算法，将灰度图像中每条具有一定宽度的车位线经过坎尼滤波之后形成的两条边缘线作为停车线的边缘；
使用直线提取算法获取所述灰度图像中所有线段。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述使用直线提取算法获取所述灰度图像中所有线段，还包括：
均匀采样所述线段两侧各N个点的像素值；所述每个采样点距离线段的距离均为其中Dt为车位线宽度；
计算两侧所述像素值的均值；
根据所述均值调整所述线段的起始点和终止点，令所述线段方向的左侧采样像素均值大于右侧采样像素均值。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述线段的相互关系，检测所述线段形成的车位线，包括：
经过直线提取算法检测的线段为Li(i＝0,1..N)，N为线段的个数；遍历所有线段，若能够在所有线段中找到一条线段Lj(j＝0,1..N)，满足如下关系，那么保留所述线段Li，否则剔除所述线段Li；
||θi-θj|-180|≤εθ；其中，θi与θj分别为直线Li与Lj的向量方向与x轴正方向的夹角，单位是度，εθ为第一预设角度阈值；
|Dij-Dt|≤εD；其中，Dij为Li与Lj的距离，Dt为车位线宽度，εD为第一预设距离阈值；
(Pend,j-Pbegin,j)×(Pbegin,i-Pbegin,j)＞0；其中，Pend,j为Lj的终点坐标，Pbegin,j为L...

【专利技术属性】
技术研发人员：王已伟，何君舰，朱江林，
申请(专利权)人：智车优行科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11