本申请涉及停车状态识别技术领域，涉及一种停车状态检测方法、装置、设备和介质，该方法包括：获取目标车辆的车辆类型和目标车辆所停车位的可停车辆类型标识；判断车辆类型与可停车辆类型标识对应的车辆类型是否一致；若是，则获取目标车辆的各个关键边缘部件对应的第一点云数据以及目标车辆所停车位对应的多个第二点云数据；基于各个关键边缘部件对应的第一点云数据与各个第二点云数据，确定目标车辆的停车状态，停车状态包括：规范停车和未规范停车。本申请有效提高了汽车停车状态检测的准确度。确度。确度。
【技术实现步骤摘要】
一种停车状态检测方法、装置、设备和介质
[0001]本申请涉及停车状态识别领域，尤其是涉及一种停车状态检测方法、装置、设备和介质。
技术介绍
[0002]为保证车辆通行，更好满足人们日益增长的停车需求，解决停车难的问题显得尤为重要。
[0003]一般地，不同尺寸的车辆需要停入不同的停车位内，因而相关技术中会判断目标车辆是否进入对应尺寸的停车位内，当目标车辆进入对应尺寸的停车位内，则确定目标车辆为规范停车，当目标车辆占用其他尺寸车辆对应的车位时，则确定目标车辆为未规范停车。然而，即使目标车辆进入对应尺寸的车位内可能仍然存在停车不规范的问题。
技术实现思路
[0004]为了准确识别车辆停车状态，本申请提供一种停车状态检测方法、装置、设备和介质。
[0005]第一方面，本申请提供一种停车状态检测方法，采用如下的技术方案：一种停车状态检测方法，包括：获取目标车辆的车辆类型和目标车辆所停车位的可停车辆类型标识；判断所述车辆类型与所述可停车辆类型标识对应的车辆类型是否一致；若是，则获取所述目标车辆的各个关键边缘部件对应的第一点云数据以及所述目标车辆所停车位对应的多个第二点云数据；基于所述各个关键边缘部件对应的第一点云数据与各个所述第二点云数据，确定所述目标车辆的停车状态，所述停车状态包括：规范停车和未规范停车。
[0006]在一种可能实现的方式中，所述基于所述各个关键边缘部件对应的第一点云数据与各个所述第二点云数据，确定所述目标车辆的停车状态之前，还包括：获取与所述目标车辆所停车位对应的预设范围内的环境图像；识别所述环境图像，获得所述目标车辆所停车位的预设范围内的障碍物识别结果；若所述障碍物识别结果为存在障碍物，则获取与障碍物对应的第三点云数据；相应的，所述基于所述各个关键边缘部件对应的第一点云数据与各个所述第二点云数据，确定所述目标车辆的停车状态，包括：基于所述各个关键边缘部件对应的第一点云数据、各个所述第二点云数据和所述第三点云数据，确定所述目标车辆的停车状态。
[0007]在一种可能实现的方式中，所述关键边缘部件至少包括：后视镜和其他边缘部件，所述基于所述各个关键边缘部件对应的第一点云数据、各个所述第二点云数据和所述第三点云数据，确定目标车辆的停车状态，包括：
基于所述第三点云数据和各个后视镜对应的第一点云数据，确定各个后视镜与所述障碍物对应的第一距离；基于预设的距离和碰撞概率的对应关系和目标第一距离，确定与所述目标第一距离对应的碰撞概率，所述目标第一距离为与障碍物所在侧同侧的后视镜与障碍物的距离；判断所述碰撞概率是否小于预设碰撞概率阈值，得到第一判断结果；基于目标后视镜的第一点云数据和所述第二点云数据，确定所述目标后视镜与所述目标车辆所停车位的目标边界线的第二距离，目标后视镜为所述障碍物所在侧的对侧的后视镜，所述目标边界线为与目标后视镜同侧的车位边界线；判断所述第二距离是否不大于预设第二距离阈值，得到第二判断结果；根据所述第一判断结果和所述第二判断结果，确定所述目标车辆的停车状态。
[0008]在一种可能实现的方式中，所述关键边缘部件还包括：保险杠和尾灯，若所述障碍物识别结果为不存在障碍物，所述基于所述各个关键边缘部件对应的第一点云数据和与各个所述第二点云数据，确定所述目标车辆的停车状态，包括：基于后视镜的第一点云数据和第一车位线对应的第二点云数据，确定所述后视镜与所述第一车位线的第三距离，所述第一车位线为位于后视镜侧的车位线；基于所述保险杠的第一点云数据和第二车位线对应的第二点云数据，确定所述保险杠与所述第二车位线的第四距离，所述第二车位线为位于保险杠侧的车位线；基于所述尾灯的第一点云数据和第三车位线对应的第二点云数据，确定所述尾灯与所述第三车位线的第五距离，所述第三车位线为位于尾灯侧的车位线；根据所述第三距离、所述第四距离和所述第五距离，确定所述目标车辆的停车状态。
[0009]在一种可能实现的方式中，所述确定所述目标车辆的停车状态为规范停车之前，还包括：获取所述目标车辆所停车位的停车指向标信息；获取所述目标车辆的朝向信息；根据所述朝向信息与所述停车指向标信息，得到第三判断结果，其中，所述第三判断结果表征所述目标车辆的停车朝向是否合规；相应的，所述根据所述第一判断结果和所述第二判断结果，确定所述目标车辆的停车状态，包括：根据所述第一判断结果、所述第二判断结果和第三判断结果，确定所述目标车辆的停车状态。
[0010]在一种可能实现的方式中，获取目标车辆的车辆类型，包括：获取所述目标车辆的车辆图像；将所述车辆图像输入至预设的车辆类型识别模型中，以确定所述目标车辆的车辆类型。
[0011]在一种可能实现的方式中，所述基于各个关键边缘部件对应的第一点云数据与各个所述第二点云数据，确定所述目标车辆的停车状态之后，还包括：若目标车辆的停车状态为未规范停车，则获取预设时段内所述目标车辆的未规范停车次数；
基于所述未规范停车次数对所述目标车辆的未规范停车等级信息进行更新，得到所述目标车辆更新后的未规范停车等级；判断所述更新后的未规范停车等级是否大于预设未规范停车等级阈值；若是，则获取所述目标车辆的车牌号信息，并将所述车牌号信息加入预设的黑名单中，所述黑名单中为禁止进入的车辆和各自对应的车牌号信息。
[0012]第二方面，本申请提供一种停车状态检测装置，采用如下的技术方案：一种停车状态检测装置，包括：获取模块，用于获取目标车辆的车辆类型和目标车辆所停车位的可停车辆类型标识；判断模块，用于判断所述车辆类型与所述可停车辆类型标识对应的车辆类型是否一致；若是，则触发点云数据获取模块；点云数据获取模块，用于获取所述目标车辆的各个关键边缘部件对应的第一点云数据以及所述目标车辆所停车位对应的多个第二点云数据；停车状态确定模块，用于基于各个关键边缘部件对应的第一点云数据与各个所述第二点云数据，确定所述目标车辆的停车状态，所述停车状态包括：规范停车和未规范停车。
[0013]第三面，本申请提供一种电子设备，采用如下的技术方案：至少一个处理器；存储器；至少一个应用程序，其中至少一个应用程序被存储在存储器中并被配置为由至少一个处理器执行，所述至少一个应用程序配置用于：执行如第一方面任一项所述的停车状态检测方法。
[0014]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令所述计算机执行如第一方面任一项所述的停车状态检测方法。
[0015]综上，本申请至少包括以下有益技术效果：获取目标车辆的车辆类型和目标车辆所停车位的可停车辆类型标识，并判断车辆类型和可停车辆类型标识对应的车辆类型是否一致，以避免目标车辆占用其他车辆类型的停车位，导致对应类型的车辆无法正常停车，从停车位类型的角度实现对目标车辆停车状态的判断；若车辆类型相同，则获取目标车辆的关键边缘部件的第一点云数据和停车位的第二点云数据确定目标车辆的停车状态，相较于现有技术中，直接判断车辆是否遮挡停车线确定是否为规本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种停车状态检测方法，其特征在于，包括：获取目标车辆的车辆类型和目标车辆所停车位的可停车辆类型标识；判断所述车辆类型与所述可停车辆类型标识对应的车辆类型是否一致；若是，则获取所述目标车辆的各个关键边缘部件对应的第一点云数据以及所述目标车辆所停车位对应的多个第二点云数据；基于所述各个关键边缘部件对应的第一点云数据与各个所述第二点云数据，确定所述目标车辆的停车状态，所述停车状态包括：规范停车和未规范停车。2.根据权利要求1所述的停车状态检测方法，其特征在于，所述基于所述各个关键边缘部件对应的第一点云数据与各个所述第二点云数据，确定所述目标车辆的停车状态之前，还包括：获取与所述目标车辆所停车位对应的预设范围内的环境图像；识别所述环境图像，获得所述目标车辆所停车位的预设范围内的障碍物识别结果；若所述障碍物识别结果为存在障碍物，则获取与障碍物对应的第三点云数据；相应的，所述基于所述各个关键边缘部件对应的第一点云数据与各个所述第二点云数据，确定所述目标车辆的停车状态，包括：基于所述各个关键边缘部件对应的第一点云数据、各个所述第二点云数据和所述第三点云数据，确定所述目标车辆的停车状态。3.根据权利要求2所述的停车状态检测方法，其特征在于，所述关键边缘部件至少包括：后视镜和其他边缘部件，所述基于所述各个关键边缘部件对应的第一点云数据、各个所述第二点云数据和所述第三点云数据，确定目标车辆的停车状态，包括：基于所述第三点云数据和各个后视镜对应的第一点云数据，确定各个后视镜与所述障碍物对应的第一距离；基于预设的距离和碰撞概率的对应关系和目标第一距离，确定与所述目标第一距离对应的碰撞概率，所述目标第一距离为与障碍物所在侧同侧的后视镜与障碍物的距离；判断所述碰撞概率是否小于预设碰撞概率阈值，得到第一判断结果；基于目标后视镜的第一点云数据和所述第二点云数据，确定所述目标后视镜与所述目标车辆所停车位的目标边界线的第二距离，目标后视镜为所述障碍物所在侧的对侧的后视镜，所述目标边界线为与目标后视镜同侧的车位边界线；判断所述第二距离是否不大于预设第二距离阈值，得到第二判断结果；根据所述第一判断结果和所述第二判断结果，确定所述目标车辆的停车状态。4.根据权利要求2所述的停车状态检测方法，其特征在于，所述关键边缘部件还包括：保险杠和尾灯，若所述障碍物识别结果为不存在障碍物，所述基于所述各个关键边缘部件对应的第一点云数据和与各个所述第二点云数据，确定所述目标车辆的停车状态，包括：基于后视镜的第一点云数据和第一车位线对应的第二点云数据，确定所述后视镜与所述第一车位线的第三距离，所述第一车位线为位于后视镜侧的车位线；基于所述保险杠的第一点云数据和第二车位线对应的第二点云数据，确定所述保险杠与所述第二车位线的第四距离，所述第二车位线为位于保险杠侧的车位线；...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈佳骏，邵旭昂，陈圣军，黄顺利，徐昊，盛雪，
申请(专利权)人：深圳市中智车联科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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