【技术实现步骤摘要】
停车位识别方法、装置、车辆及存储介质
[0001]本申请涉及智能驾驶
，特别涉及一种停车位识别方法、装置、车辆及存储介质。
技术介绍
[0002]现在智能驾驶领域，对车位的识别，大多采用的是深度学习的方法，首先必须要采集大量的、不同姿态的车位图片，然后进行标注，训练模型，最后用于车位检测，高度的依赖大数据，其中，数据闭环里面非常重要的一个环节
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数据采集，需要消耗大量的人力物力及时间，并且采集及标注过程是时间消耗高且工作量大工作量大，只有样本足够全面，在后期检测的时候准确性才高。
[0003]然而，样本数据的积累，一方面是耗时间，然后还需要经过标注及模型训练才能用来做车位的识别；另一方面是测距方面的不足，标注过程存在的误差及识别的误差两者叠加，使得测距的误差不可估量，亟待解决。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种停车位识别方法、装置、车辆及存储介质，解决了相关技术中车位识别方法采用的深度学习所需大数据的成本高的问题，检测方法具有普适性，能够比较准确的输出车位，指导驾驶人员...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种停车位识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集目标停车位图像，将所述目标停车位图像转化为俯视图像；对所述俯视图像进行预处理，得到车位线完整的车位图像，并判断所述车位线完整的车位图像是否满足预设输出条件；以及在所述车位线完整的车位图像满足所述预设输出条件时，输出所述目标停车位的车位偏转角度和车位尺寸，根据所述车位偏转角度和所述车位尺寸确定所述目标停车位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在车辆倒车入库时，对所述目标停车位图像进行预处理，并基于预设的霍夫变换检测到多条直线；将所述多条直线中满足预设拟合条件的两条平行直线拟合成一条目标直线，并计算所述目标直线的中点坐标和直线偏转角度；根据所述中点坐标和所述直线偏转角度确定目标直线方程，并根据所述目标直线方程计算得到所述车辆与车位线的距离。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述车位线完整的车位图像是否满足预设输出条件，包括：判断所述车位图像是否为预设格式的四边形，所述车位的像素面积是否在预设范围内，所述四边形每个内角的余弦值是否小于预设值；若所述车位图像为所述预设格式的四边形，所述车位的像素面积在所述预设范围内，所述四边形每个内角的余弦值小于所述预设值，则判定所述车位图像满足所述预设输出条件。4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，在判断所述车位线完整的车位图像是否满足所述预设输出条件之后，还包括：若所述车位线完整的车位图像不满足所述预设输出条件，则输出未检测到所述目标停车位。5.一种停车位识别装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采集目标停车位图像，将所述目标停车位图像转化为俯视图像；判断模块，用于对所述俯视图像进行预处理，得到车位线完整的车位图像，并判断所述车位线完整的车位图像是否满足预设输出条件...
【专利技术属性】
技术研发人员：王秀田，张强，汪娟，丁坤，
申请(专利权)人：奇瑞汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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