车位匹配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车位匹配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。所述方法包括：获取同一时刻的车辆在世界坐标系中的当前坐标和航向角信息以及所述车辆的单帧环视图像；对所述单帧环视图像进行车位入口角点检测，得到每个车位入口角点的综合置信度和每个车位入口角点在所述单帧环视图像上的图片坐标；其中，所述综合置信度根据角点置信度、位置置信度和距离置信度三个方面的置信度信息得到；根据所述车辆的当前坐标和航向角信息以及每个车位入口角点的综合置信度，将所述每个车位入口角点的所述图片坐标映射到所述世界坐标系中得到世界角点图；根据世界角点图中的车位入口角点的坐标匹配出车位。本发明专利技术的方案能够提高车位匹配准确率。高车位匹配准确率。高车位匹配准确率。

【技术实现步骤摘要】
车位匹配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及自动泊车
，具体涉及一种车位匹配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前自动泊车功能已经开始在很多车辆上搭载，驾驶员开车进入车库，行驶过程中车载系统通过车辆周围的四个或者多个相机图像拼接成环视图，之后送入车位匹配算法匹配车位。当车辆的车位匹配算法探测到合适的车位就会展示给用户，当用户选择某个车位之后泊车程序会自动将车泊入指定车位，泊入车位过程完全不用用户控制车辆。
[0003]泊车功能中用到的重要算法就是车位匹配算法，此算法有很多种实现，有通过鱼眼图或者环视图利用分割算法检测车位线，然后组合成车位，有通过环视图检测车位入口角点，然后将入口角点组合成车位。检测入口角点的技术有很多种，比如先检测到入口区域，再提取入口区域图像将入口角点精确定位，最终得到车位入口角点，或者直接一次性回归出入口角点。检测到的车位入口角点通过两两组合形成车位。
[0004]车位匹配算法的准确率依赖于图像的稳定性，也就是图像各个区域都需要看得清楚。然而，因为车辆上使用的摄像头多是鱼眼摄像头，正对摄像头区域图像质量高但是在摄像头边缘，特别是两个摄像头视野交叉区域的环视图像质量比较差，环视拼接算法生成的环视图在两个摄像头的视野交叉区域一般都比较模糊，甚至有重影等现象，这对车位匹配算法非常不友好，会导致车位匹配算法计算出错误的车位入口角点坐标或者角度，甚至直接导致无法检测到车位入口角点，从而极大影响了车位匹配算法的准确率。r/>
技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种车位匹配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够减少单帧环视图像因各个区域画质不稳定导致的车位匹配准确率下降。
[0006]依据本专利技术的第一方面，提供了一种车位匹配方法实施例，包括：
[0007]获取同一时刻的车辆在世界坐标系中的当前坐标和航向角信息以及所述车辆的单帧环视图像；
[0008]对所述单帧环视图像进行车位入口角点检测，得到每个车位入口角点的综合置信度和每个车位入口角点在所述单帧环视图像上的图片坐标；；其中，所述综合置信度根据角点置信度、位置置信度和所述车位入口角点距离车辆的距离置信度三个方面的置信度信息得到；
[0009]根据所述车辆的当前坐标和航向角信息以及每个车位入口角点的综合置信度，将所述每个车位入口角点的所述图片坐标映射到所述世界坐标系中得到世界角点图；
[0010]根据所述世界角点图中的车位入口角点的坐标匹配出车位。
[0011]作为上述方案的改进，所述根据所述世界角点图中的车位入口角点的坐标匹配出
车位，包括：
[0012]对后续的每个单帧环视图像进行车位入口角点检测，得到每个单帧环视图像的每个车位入口角点的综合置信度和每个车位入口角点在所述单帧环视图像上的图片坐标；
[0013]将得到的后续的每个单帧环视图像的每个车位入口角点在所述单帧环视图像上的图片坐标映射到所述世界坐标系，得到所述车位入口角点在所述世界坐标系中的坐标；
[0014]根据后续的多个单帧环视图像的每个车位入口角点的综合置信度和每个所述车位入口角点在所述世界坐标系中的坐标，更新所述世界角点图；
[0015]根据更新的所述世界角点图中的车位入口角点的坐标匹配出车位。
[0016]作为上述方案的改进，所述车辆的单帧环视图为对所述车辆摄像头实时采集的多路周围环境图像拼接而成，对所述单帧环视图像进行车位入口角点检测，得到每个车位入口角点的综合置信度，包括：
[0017]将所述单帧环视图像输入到车位匹配模型，得到每个车位入口角点的角点置信度；
[0018]根据所述单帧环视图的拼接质量和所述车位入口角点在所述单帧环视图像上的坐标，得到所述车位入口角点的位置置信度；
[0019]根据所述车位入口角点距离所述车辆上最近的摄像头的距离，得到所述车位入口角点的距离置信度；
[0020]根据所述角点置信度、所述位置置信度和所述距离置信度得到所述车位入口角点的综合置信度。
[0021]作为上述方案的改进，所述根据所述角点置信度、所述位置置信度和所述距离置信度得到所述车位入口角点的综合置信度，包括：
[0022]将检测到的每个车位入口角点的角点置信度、位置置信度和距离置信度，输入到下述加权公式，得到每个所述车位入口角点的综合置信度：
[0023]TotalConf＝αC
corner
+βC
img
+γC
dist
[0024]其中C
corner
为角点置信度，C
img
为位置置信度，C
dist
为距离置信度，α、β、γ为权重系数。
[0025]作为上述方案的改进，所述根据后续的多个单帧环视图像的每个车位入口角点的综合置信度和每个所述车位入口角点在所述世界坐标系中的坐标，更新所述世界角点图，包括：
[0026]在检测到的某个车位入口角点在之前帧已经被检测过的情况下，将所述车位入口角点的新计算出的综合置信度与其当前的综合置信度进行比较，若新计算出的综合置信度大于当前的综合置信度，则将所述世界坐标系中的所述车位入口角点的坐标更新为新坐标；
[0027]在首次检测到某个车位入口角点的情况下，将首次检测到的所述车位入口角点在所述世界坐标系内的坐标直接更新至所述世界角点图中。
[0028]依据本专利技术的第二方面，提供了一种车位匹配装置实施例，包括：
[0029]车辆信息获取模块，用于获取同一时刻的车辆在世界坐标系中的当前坐标和航向角信息以及所述车辆的单帧环视图像；
[0030]入口角点检测模块，用于对所述单帧环视图像进行车位入口角点检测，得到每个
车位入口角点的综合置信度和每个车位入口角点在所述单帧环视图像上的图片坐标；其中，所述综合置信度根据角点置信度、位置置信度和所述车位入口角点距离车辆的距离置信度三个方面的置信度信息得到；
[0031]坐标映射模块，用于根据所述车辆的当前坐标和航向角信息以及每个车位入口角点的综合置信度，将所述每个车位入口角点的所述图片坐标映射到所述世界坐标系中得到世界角点图；
[0032]车位匹配模块，用于根据所述世界角点图中的车位入口角点的坐标匹配出车位。
[0033]作为上述方案的改进，车位匹配模块包括角点图更新单元，所述角点图更新单元用于：
[0034]对后续的每个单帧环视图像进行车位入口角点检测，得到每个单帧环视图像的每个车位入口角点的综合置信度和每个车位入口角点在所述单帧环视图像上的图片坐标；
[0035]将得到的后续的每个单帧环视图像的每个车位入口角点在所述单帧环视图像上的图片坐标映射到所述世界坐标系，得到所述车位入口角点在所述世界坐标系中的坐标；
[0036]根据后续的多个单帧环视图像的每个车位入口角点的综合置信度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车位匹配方法，其特征在于，包括：获取同一时刻的车辆在世界坐标系中的当前坐标和航向角信息以及所述车辆的单帧环视图像；对所述单帧环视图像进行车位入口角点检测，得到每个车位入口角点的综合置信度和每个车位入口角点在所述单帧环视图像上的图片坐标；其中，所述综合置信度根据角点置信度、位置置信度和所述车位入口角点距离车辆的距离置信度三个方面的置信度信息得到；根据所述车辆的当前坐标和航向角信息以及每个车位入口角点的综合置信度，将所述每个车位入口角点的所述图片坐标映射到所述世界坐标系中得到世界角点图；根据所述世界角点图中的车位入口角点的坐标匹配出车位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述世界角点图中的车位入口角点的坐标匹配出车位，包括：对后续的每个单帧环视图像进行车位入口角点检测，得到每个单帧环视图像的每个车位入口角点的综合置信度和每个车位入口角点在所述单帧环视图像上的图片坐标；将得到的后续的每个单帧环视图像的每个车位入口角点在所述单帧环视图像上的图片坐标映射到所述世界坐标系，得到所述车位入口角点在所述世界坐标系中的坐标；根据后续的多个单帧环视图像的每个车位入口角点的综合置信度和每个所述车位入口角点在所述世界坐标系中的坐标，更新所述世界角点图；根据更新的所述世界角点图中的车位入口角点的坐标匹配出车位。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述车辆的单帧环视图为对所述车辆摄像头实时采集的多路周围环境图像拼接而成，对所述单帧环视图像进行车位入口角点检测，得到每个车位入口角点的综合置信度，包括：将所述单帧环视图像输入到车位匹配模型，得到每个车位入口角点的角点置信度；根据所述单帧环视图的拼接质量和所述车位入口角点在所述单帧环视图像上的坐标，得到所述车位入口角点的位置置信度；根据所述车位入口角点距离所述车辆上最近的摄像头的距离，得到所述车位入口角点的距离置信度；根据所述角点置信度、所述位置置信度和所述距离置信度得到所述车位入口角点的综合置信度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述角点置信度、所述位置置信度和所述距离置信度得到所述车位入口角点的综合置信度，包括：将检测到的每个车位入口角点的角点置信度、位置置信度和距离置信度，输入到下述加权公式，得到每个所述车位入口角点的综合置信度：TotalConf＝αC
corner
+βC
img
+γC
dist
其中C
corner
为角点置信度，C
img
为位置置信度，C
dist
为距离置信度，α、β、γ为权重系数。5.根据权利要求2
‑
4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据后续的多个单帧环视图像的每个车位入口角点的综合置信度和每个所述车位入口角点在所述世界坐标系中的坐标，更新所述世界角点图，包括：在检测到的某个车位入口角点在之前帧已经...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒲玉平，
申请(专利权)人：成都中科创达软件有限公司，
类型：发明
国别省市：