本发明专利技术公开了一种车位检测方法、装置、设备及存储介质，属于车辆控制技术领域。该方法包括：获取待检测图像；根据预先构建的停车位角点检测网络从待检测图像中提取特征信息，特征信息包括各个角点的位置、以及各个停车位头部框的位置和类别；根据特征信息、预先构建的停车位方向角度预测网络和预先存储的车位深度关系列表，确定目标车位的车位信息，车位信息包括目标车位四个角点的位置、目标车位的车位类型；根据目标车位的车位信息和预先构建的停车位可用性分类网络，确定目标车位的占用情况；当目标车位未被占用时，输出目标车位的车位信息。该方法可以提高车位检测的准确性和可靠性。靠性。靠性。
【技术实现步骤摘要】
车位检测方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及智能驾驶
，尤其涉及一种环视线车位检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在自动驾驶泊车过程中，停车位感知是必不可少的一个环节，准确获取空闲停车位位置是后续决策、规划与控制阶段的前提。
[0003]相关技术中，常采用基于标记点的方法进行车位检测，首先检测停车位的标记点，然后使用基于它们的类型、位置和方向等制定的各种几何规则来配对标记点以形成入口线，最后依据先验知识等推测后两个顶点。
[0004]但是，对于不同类型的停车位，特别是不标准的停车位，上述基于标记点的方法中依据先验知识推测后两个顶点可能存在误差，车位检测的准确性和可靠性较差。且基于标记点的方法只能检测车位位置而无法检测车位是否被占用。
技术实现思路
[0005]鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种车位检测方法、装置、设备及存储介质，通过采用停车位角点检测网络和停车位方向角度预测网络可以准确的确定出车位四个角点的位置，适应不同类型的停车位检测。通过采用停车位可用性分类网络可以检测停车位的占用情况，从而可以提高车位检测的准确性和可靠性。
[0006]第一方面，提供了一种车位检测方法，包括：
[0007]获取待检测图像；
[0008]根据预先构建的停车位角点检测网络从所述待检测图像中提取特征信息，所述特征信息包括各个角点的位置、以及各个停车位头部框的位置和类别；
[0009]根据所述特征信息、预先构建的停车位方向角度预测网络和预先存储的车位深度关系列表，确定目标车位的车位信息，所述车位信息包括所述目标车位四个角点的位置、所述目标车位的车位类型；
[0010]根据所述目标车位的车位信息和预先构建的停车位可用性分类网络，确定所述目标车位的占用情况；
[0011]当所述目标车位未被占用时，输出所述目标车位的车位信息。
[0012]可选的，所述根据所述特征信息、预先构建的停车位方向角度预测网络和预先存储的车位深度关系列表，确定目标车位的车位信息，包括：
[0013]根据所述特征信息确定所述目标车位的两个入口角点的位置和所述目标车位的车位类型，所述车位类型包括垂直停车位、平行停车位或倾斜停车位；
[0014]根据所述车位类型和所述停车位方向角度预测网络，确定所述目标车位的方向角度，所述方向角度为所述目标车位的车位入口线与车位分离线之间的夹角；
[0015]根据所述两个入口角点的位置、所述目标车位的方向角度和所述车位深度关系列表，预测所述目标车位的两个剩余角点的位置。
[0016]可选的，所述根据所述特征信息确定所述目标车位的两个入口角点的位置和所述目标车位的车位类型，包括：
[0017]从所述待检测图像中任意选取一个所述停车位头部框作为所述目标车位的头部框；
[0018]确定所述目标车位头部框中的两个角点为所述目标车位的两个入口角点，并确定所述两个入口角点的位置；
[0019]根据所述停车位头部框的类别确定所述目标车位的车位类型；
[0020]其中，所述停车位头部框的类别包括直角和非直角，所述目标车位的车位类型包括垂直车位、平行车位或倾斜车位。
[0021]可选的，所述根据所述车位类型和所述停车位方向角度预测网络，确定所述目标车位的方向角度，包括：
[0022]当所述车位类型为垂直车位或平行车位时，确定所述目标车位的方向角度为90
°
；
[0023]当所述车位类型为倾斜车位时，将所述目标车位的头部框图像输入至所述停车位方向角度预测网络，由所述停车位方向角度预测网络确定所述目标车位的方向角度。
[0024]可选的，所述根据所述两个入口角点的位置、所述目标车位的方向角度和所述车位深度关系列表，预测所述目标车位的两个剩余角点的位置，包括：
[0025]从所述车位深度关系列表中查找与所述目标车位的方向角度对应的深度值，作为所述目标车位的深度；
[0026]根据所述两个入口角点的位置确定所述两个入口角点之间的距离，作为所述目标车位的入口宽度；
[0027]根据所述目标车位的方向角度、深度和入口宽度预测所述目标车位的两个剩余角点的位置。
[0028]可选的，所述当所述目标车位未被占用时，输出所述目标车位的车位信息，包括：
[0029]当所述目标车位未被占用时，确定所述待检测图像中是否存在与所述目标车位的两个入口角点相匹配的其它角点；
[0030]当不存在与所述目标车位的两个入口角点相匹配的其它角点时，输出所述目标车位的车位类型和四个角点的位置信息；
[0031]当存在与所述目标车位的两个入口角点相匹配的其它角点时，重新确定所述目标车位的两个剩余角点的位置，并输出所述目标车位的车位类型和重新确定的的四个角点的位置信息。
[0032]可选的，所述重新确定所述目标车位的两个剩余角点的位置，包括：
[0033]当所述待检测图像中存在两个与所述目标车位的两个入口角点相匹配的第三角点和第四角点时，将所述第三角点的位置和所述第四角点的位置替换为所述目标车位的两个剩余角点的位置；
[0034]当所述待检测图像中存在一个与所述目标车位的两个入口角点相匹配的第三角点时，根据所述第三角点的位置和所述两个入口角点的位置计算第四角点的位置，将所述第三角点的位置和所述第四角点的位置替换为所述目标车位的两个剩余角点的位置。
[0035]第二方面，提供了一种车位检测装置，包括：
[0036]图像获取模块，用于获取待检测图像；
[0037]特征提取模块，用于根据预先构建的停车位角点检测网络从所述待检测图像中提取特征信息，所述特征信息包括各个角点的位置、以及各个停车位头部框的位置和类别；
[0038]车位信息确定模块，用于根据所述特征信息、预先构建的停车位方向角度预测网络和预先存储的车位深度关系列表，确定目标车位的车位信息，所述车位信息包括所述目标车位四个角点的位置、所述目标车位的车位类型；
[0039]车位占用情况确定模块，用于根据所述目标车位的车位信息和预先构建的停车位可用性分类网络，确定所述目标车位的占用情况；
[0040]输出模块，用于当所述目标车位未被占用时，输出所述目标车位的车位信息。
[0041]第三方面，提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面所述的车位检测方法。
[0042]第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面所述的车位检测方法。
[0043]本专利技术实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0044]本专利技术实施例提供的一种车位检测方法、装本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车位检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；根据预先构建的停车位角点检测网络从所述待检测图像中提取特征信息，所述特征信息包括各个角点的位置、以及各个停车位头部框的位置和类别；根据所述特征信息、预先构建的停车位方向角度预测网络和预先存储的车位深度关系列表，确定目标车位的车位信息，所述车位信息包括所述目标车位四个角点的位置、所述目标车位的车位类型；根据所述目标车位的车位信息和预先构建的停车位可用性分类网络，确定所述目标车位的占用情况；当所述目标车位未被占用时，输出所述目标车位的车位信息。2.根据权利要求1所述的车位检测方法，其特征在于，所述根据所述特征信息、预先构建的停车位方向角度预测网络和预先存储的车位深度关系列表，确定目标车位的车位信息，包括：根据所述特征信息确定所述目标车位的两个入口角点的位置和所述目标车位的车位类型，所述车位类型包括垂直停车位、平行停车位或倾斜停车位；根据所述车位类型和所述停车位方向角度预测网络，确定所述目标车位的方向角度，所述方向角度为所述目标车位的车位入口线与车位分离线之间的夹角；根据所述两个入口角点的位置、所述目标车位的方向角度和所述车位深度关系列表，预测所述目标车位的两个剩余角点的位置。3.根据权利要求2所述的车位检测方法，其特征在于，所述根据所述特征信息确定所述目标车位的两个入口角点的位置和所述目标车位的车位类型，包括：从所述待检测图像中任意选取一个所述停车位头部框作为所述目标车位的头部框；确定所述目标车位头部框中的两个角点为所述目标车位的两个入口角点，并确定所述两个入口角点的位置；根据所述停车位头部框的类别确定所述目标车位的车位类型；其中，所述停车位头部框的类别包括直角和非直角，所述目标车位的车位类型包括垂直车位、平行车位或倾斜车位。4.根据权利要求3所述的车位检测方法，其特征在于，所述根据所述车位类型和所述停车位方向角度预测网络，确定所述目标车位的方向角度，包括：当所述车位类型为垂直车位或平行车位时，确定所述目标车位的方向角度为90
°
；当所述车位类型为倾斜车位时，将所述目标车位的头部框图像输入至所述停车位方向角度预测网络，由所述停车位方向角度预测网络确定所述目标车位的方向角度。5.根据权利要求2所述的车位检测方法，其特征在于，所述根据所述两个入口角点的位置、所述目标车位的方向角度和所述车位深度关系列表，预测所述目标车位的两个剩余角点的位置，包括：从所述车位深度关系列表中查找与所述目标车位的方向角度对应的深度值，作为所述目标车位的深度；根据所述两个入...
【专利技术属性】
技术研发人员：占涛，付斌，刘会凯，董倩妍，
申请(专利权)人：岚图汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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