【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种停车位检测方法及装置。
技术介绍
1、随着技术的不断发展，自动泊车技术在汽车领域的普及率越来越高，解决了很多场景下的泊车困难问题。而在实现自动泊车技术的过程中，最重要的一环是对停车位的检测识别。更具体地，可以看作对停车位四角点的识别。
2、目前在现有技术中，大多数的车位识别算法需要基于深度学习技术。不可否认的是，在通过深度学习方法进行停车位检测的技术方案中，训练到位的神经网络算法能够很好地输出车位信息。然而，由于深度学习方法对算力要求巨大，且必不可少的需要训练阶段的充分准备，对训练数据集也有一定的要求，因此其不适合在所有的硬件上实现，适用性较为局限。
3、为了克服现有技术存在的上述缺陷，本领域亟需一种停车位检测方法及装置，用于基于传统的图像处理方法实现停车位的检测识别，对算力要求较小，无需经过训练阶段，在pc机上即可完成检测，具备广泛的适用性。
技术实现思路
1、以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概...
【技术保护点】
1.一种停车位检测方法，包括：
2.如权利要求1所述的停车位检测方法，其特征在于，所述获取车辆摄像装置采集的原始图像，包括：
3.如权利要求1所述的停车位检测方法，其特征在于，所述对所述原始图像执行二值化处理，包括：
4.如权利要求3所述的停车位检测方法，其特征在于，所述停车位检测方法还包括：
5.如权利要求1或4中任一项所述的停车位检测方法，其特征在于，所述寻找处理后图像中的轮廓信息以获取含有所述停车位的内外轮廓边界信息的轮廓图像，包括：
6.如权利要求1所述的停车位检测方法，其特征在于，所述对所述轮廓图像...
【技术特征摘要】
1.一种停车位检测方法，包括：
2.如权利要求1所述的停车位检测方法，其特征在于，所述获取车辆摄像装置采集的原始图像，包括：
3.如权利要求1所述的停车位检测方法，其特征在于，所述对所述原始图像执行二值化处理，包括：
4.如权利要求3所述的停车位检测方法，其特征在于，所述停车位检测方法还包括：
5.如权利要求1或4中任一项所述的停车位检测方法，其特征在于，所述寻找处理后图像中的轮廓信息以获取含有所述停车位的内外轮廓边界信息的轮廓图像，包括：
6.如权利要求1所述的停车位检测方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：于广婷，
申请(专利权)人：威马智慧出行科技上海股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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