一种车位检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及车辆技术领域，公开了一种车位检测方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：基于卷积神经网络提取原始图像帧中的图像特征，以得到多个特征图像；将多个特征图像经残差网络处理，以得到多个处理后的特征图像；根据多个处理后的特征图像，确定出原始图像帧中的车位角点；根据原始图像帧中的车位角点，确定出原始图像帧中的目标车位。本申请通过卷积神经网络对原始图像帧进行特征提取，并利用残差网络对特征图像进行处理，以强化图像特征，保证图像特征的准确性；本申请无需检测完整的车位边线，仅需根据车位角点便能准确地确定出目标车位，避免了车位漏检的情况发生，从而提高了车位检测结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及车辆，具体涉及一种车位检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、传统视觉的车位检测大多用使用算子和图像处理的手段，如滤波等，先提特征，再后处理，导致计算复杂、后处理难度大。

2、同时，现有车位检测十分依赖于车位边线的检测，即需要检测到相应的车位边线，才能确定出相应的车位。因此在某些非理想场景下，由于车位边线模糊或者车位边线识别失败，就无法检测到相应的车位，导致车位检测结果的准确度较低。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本申请提供了一种车位检测方法、装置、电子设备及存储介质，基于卷积神经网络和残差网络确定出原始图像帧中的车位角点，根据车位角点准确检测出目标车位，以提高车位检测结果的准确性。

2、根据本申请一个方面，提供了一种车位检测方法，所述车位检测方法包括：基于卷积神经网络提取原始图像帧中的图像特征，以得到多个特征图像；将多个特征图像经残差网络处理，以得到多个处理后的特征图像；根据多个处理后的特征图像，确定出原始图像帧中的车位角点；根据原始图像帧中的车位角点，确定出本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种车位检测方法，其特征在于，所述车位检测方法包括：

2.根据权利要求1所述的车位检测方法，其特征在于，所述车位角点包括真实车位角点；

3.根据权利要求2所述的车位检测方法，其特征在于，所述真实车位角点包括第一真实车位角点和第二真实车位角点；

4.根据权利要求3所述的车位检测方法，其特征在于，所述重叠的车位角点包括第一重叠车位角点和第二重叠车位角点；

5.根据权利要求1所述的车位检测方法，其特征在于，特征图像的数量为四个；所述基于卷积神经网络提取原始图像帧中的图像特征，以得到多个特征图像，进一步包括：

6.根据权利要求1所述...

【技术特征摘要】

1.一种车位检测方法，其特征在于，所述车位检测方法包括：

2.根据权利要求1所述的车位检测方法，其特征在于，所述车位角点包括真实车位角点；

3.根据权利要求2所述的车位检测方法，其特征在于，所述真实车位角点包括第一真实车位角点和第二真实车位角点；

4.根据权利要求3所述的车位检测方法，其特征在于，所述重叠的车位角点包括第一重叠车位角点和第二重叠车位角点；

5.根据权利要求1所述的车位检测方法，其特征在于，特征图像的数量为四个；所述基于卷积神经网络提取原始图像帧中的图像特征，以得到多个特征图像，进一步包括：

6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱信耿，胡升，吴月鹏，苏星溢，李杨，
申请(专利权)人：重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：