本发明专利技术公开一种车位检测方法及装置，涉及自动驾驶技术领域。包括：获取车辆所处的停车环境的鱼眼图像，采用预存的车位框识别模型对鱼眼图像进行识别，确定鱼眼图像中的多个车位框区域，并根据每个车位框区域和预存的角点识别模型，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标，且根据每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标，确定每个车位框区域对应的车位区域。本发明专利技术直接采用鱼眼图像作为车位框识别模型的输入，且放弃了图像分割的思想，采用级联的车位框识别模型和角点识别模型，先进行车位框区域的识别再进行车位区域的角点识别，由粗到精的进行车位区域的角点定位，提高了车位检测的实时性和准确度。提高了车位检测的实时性和准确度。提高了车位检测的实时性和准确度。
【技术实现步骤摘要】
一种车位检测方法及装置
[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，尤其涉及一种车位检测方法及装置。
技术介绍
[0002]自主泊车技术是自动驾驶技术的重要分支技术之一，自主泊车技术对于车位检测的实时性与准确性，要求极高。
[0003]现有技术中主要采用深度学习方法来进行车位检测，在深度学习方法中，首先需要对车辆周围的全景环视图像进行泊车场景分割，输出可行驶区域、车位标记线、车辆和其他物体的分割结果，而后根据分割结果推断车位角点坐标。但是，使用该方法进行车位检测的实时性和准确性较低。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种车位检测方法及装置，能够提高车位检测的实时性和准确性。
[0005]为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]第一方面，本专利技术提供一种车位检测方法，包括：
[0007]获取鱼眼图像，鱼眼图像用于指示车辆所处的停车环境的图像；
[0008]采用预存的车位框识别模型对鱼眼图像进行识别，确定鱼眼图像中的多个车位框区域，一个车位框区域用于指示一个车位所处的区域；
[0009]根据每个车位框区域和预存的角点识别模型，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标；
[0010]根据每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标，确定每个车位框区域对应的车位区域。
[0011]在一种可能的实现方式中，根据每个车位框区域和预存的角点识别模型，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标，包括：根据每个车位框区域确定对应的第一车位框图像；根据预设的图像大小转换比例对每个第一车位框图像进行缩小处理，得到每个第一车位框图像对应的第二车位框图像；采用角点识别模型对每个第二车位框图像进行识别，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标。
[0012]在一种可能的实现方式中，采用角点识别模型对每个第二车位框图像进行识别，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标，包括：将每个第二车位框图像输入至角点识别模型，得到每个第二车位框图像的每个像素点对应的角点信息，角点信息包括多种角点类型中每种角点类型对应的置信度和坐标；将每个第二车位框图像的所有像素点对应的每种角点类型中，最大置信度对应的坐标确定为每个第二车位框图像对应的车位区域中每个角点的坐标；根据每个第二车位框图像对应的车位区域中每个角点的坐标，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标。
[0013]在一种可能的实现方式中，根据每个第二车位框图像对应的车位区域中每个角点的坐标，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标，包括：根据图像大小转换
比例，分别对每个第二车位框图像对应的车位区域中每个角点的坐标进行还原处理，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标。
[0014]在一种可能的实现方式中，根据每个车位框区域确定对应的第一车位框图像，包括：基于每个车位框区域的中心，将每个车位框区域向外围扩充预设数量的像素点，得到每个车位框区域扩充后的目标区域；根据每个车位框区域扩充后的目标区域中的像素点，确定每个车位框区域对应的第一车位框图像。
[0015]在一种可能的实现方式中，角点识别模型使用Hard Swish激活函数。
[0016]在一种可能的实现方式中，车位框区域为不规则四边形区域。
[0017]第二方面，本专利技术提供一种车位检测装置，包括：
[0018]获取模块，用于获取鱼眼图像，鱼眼图像用于指示车辆所处的停车环境的图像；
[0019]第一确定模块，用于采用预存的车位框识别模型对鱼眼图像进行识别，确定鱼眼图像中的多个车位框区域，一个车位框区域用于指示一个车位所处的区域；
[0020]第二确定模块，用于根据每个车位框区域和预存的角点识别模型，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标；
[0021]第三确定模块，用于根据每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标，确定每个车位框区域对应的车位区域。
[0022]在一种可能的实现方式中，第二确定模块，具体用于：根据每个车位框区域确定对应的第一车位框图像；根据预设的图像大小转换比例对每个第一车位框图像进行缩小处理，得到每个第一车位框图像对应的第二车位框图像；采用角点识别模型对每个第二车位框图像进行识别，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标。
[0023]在一种可能的实现方式中，第二确定模块，具体用于：将每个第二车位框图像输入至角点识别模型，得到每个第二车位框图像的每个像素点对应的角点信息，角点信息包括多种角点类型中每种角点类型对应的置信度和坐标；将每个第二车位框图像的所有像素点对应的每种角点类型中，最大置信度对应的坐标确定为每个第二车位框图像对应的车位区域中每个角点的坐标；根据每个第二车位框图像对应的车位区域中每个角点的坐标，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标。
[0024]在一种可能的实现方式中，第二确定模块，具体用于：根据图像大小转换比例，分别对每个第二车位框图像对应的车位区域中每个角点的坐标进行还原处理，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标。
[0025]在一种可能的实现方式中，第二确定模块，具体用于：基于每个车位框区域的中心，将每个车位框区域向外围扩充预设数量的像素点，得到每个车位框区域扩充后的目标区域；根据每个车位框区域扩充后的目标区域中的像素点，确定每个车位框区域对应的第一车位框图像。
[0026]在一种可能的实现方式中，角点识别模型使用Hard Swish激活函数。
[0027]在一种可能的实现方式中，车位框区域为不规则四边形区域。
[0028]第三方面，本专利技术提供一种车辆，该车辆包括：处理器和存储器；存储器用于存储计算机程序代码，计算机程序代码包括计算机指令；当处理器执行计算机指令时，车辆执行如第一方面及其任一种可能的实现方式的车位检测方法。
[0029]第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，当计算
机指令在车辆上运行时，使得车辆执行如第一方面及其任一种可能的实现方式的车位检测方法。
[0030]第五方面，本专利技术提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机指令，当计算机指令在车辆上运行时，使得车辆执行如第一方面及其任一种可能的实现方式的车位检测方法。
[0031]本专利技术提供的车位检测方法，获取车辆所处的停车环境的鱼眼图像，采用预存的车位框识别模型对鱼眼图像进行识别，确定鱼眼图像中的多个车位框区域，并根据每个车位框区域和预存的角点识别模型，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标，且根据每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标，确定每个车位框区域对应的车位区域。其中，一个车位框区域用于指示一个车位所处的区域。本专利技术直接采用鱼眼图像作为车位框识别模型的输入，既没有使用环视拼接图作为输入，也没有使用鱼眼图像去畸变后的结果作为输入，节省了环视图像拼接的时间或鱼眼图像去畸本文档来自技高网...
【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：获取鱼眼图像，所述鱼眼图像用于指示车辆所处的停车环境的图像；采用预存的车位框识别模型对所述鱼眼图像进行识别，确定所述鱼眼图像中的多个车位框区域，一个车位框区域用于指示一个车位所处的区域；根据每个车位框区域和预存的角点识别模型，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标；根据每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标，确定每个车位框区域对应的车位区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个车位框区域和预存的角点识别模型，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标，包括：根据每个车位框区域确定对应的第一车位框图像；根据预设的图像大小转换比例对每个第一车位框图像进行缩小处理，得到每个第一车位框图像对应的第二车位框图像；采用所述角点识别模型对每个第二车位框图像进行识别，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述角点识别模型对每个第二车位框图像进行识别，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标，包括：将每个第二车位框图像输入至所述角点识别模型，得到每个第二车位框图像的每个像素点对应的角点信息，所述角点信息包括多种角点类型中每种角点类型对应的置信度和坐标；将每个第二车位框图像的所有像素点对应的每种角点类型中，最大置信度对应的坐标确定为每个第二车位框图像对应的车位区域中每个角点的坐标；根据每个第二车位框图像对应的车位区域中每个角点的坐标，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个第二车位框图像对应的车位区域中每个角点的坐标，确定每个车位框区域对应的车位区域中每个角点的坐标，包括：根据所述图像大小转换比例，分别对每个第二车位框图像对应的车位区域中每个...
【专利技术属性】
技术研发人员：王龙玉，
申请(专利权)人：中汽创智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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