可行驶区域检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种可行驶区域检测方法，该方法通过对待处理的俯视图像数据进行特征提取，得到俯视图像特征，根据所述俯视图像数据中的初始可行使区域的边界上的像素点与所述俯视图像数据的中线的距离关系，确定得到初始可行驶区域的边界的像素点，对所述初始可行驶区域的边界的像素点进行压缩处理，确定得到预测可行驶区域，也就是自动泊车场景中的车辆可行使区域的信息，基于轻量化的特征提取算法，基于俯视图像数据得到可行使区域的边界，对可行驶区域的边界进行压缩处理，减小了检测过程的计算量，提高了对自动泊车相关场景中的可行驶区域检测的实时性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及智能自动泊车领域，特别涉及一种可行驶区域检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、随着自动驾驶技术的发展，自动泊车作为其中的一个场景，在实现自动泊车方式中，需要对道路中的可行使区域进行检测，然后车辆基于所检测到的可行使区域以及开启的自动驾驶功能，完成驾驶行为。

2、现有技术中，根据ipm(inverse perspective mapping，逆透视变换)图像中的障碍物的引起碰撞的边界对应的像素的坐标和负责拍摄该障碍物的鱼眼相机对应的像素的坐标，并结合像素的物理尺寸数据，计算出障碍物的引起碰撞的边界与鱼眼相机之间的距离，也即障碍物的引起碰撞的边界与车辆之间的距离；或者使用深度神经网络模型检测各段车道线段的位置，基于可体现各段车道线段在待检测图像中的走势情况，确定出待检测图像中的最终车道线，实现对车道线的检测。在检测可行使区域的过程中，需要使用额外的传感器计算出车辆与周围环境中障碍物之间的距离，或者需要样本数据基于深度神经网络模型通过检测车道线走势情况，实现对车道线的检测。由于输入参数带来的计算量和网络模型的设计规模，需要消耗较多本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种可行驶区域检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的可行驶区域检测方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的可行驶区域检测方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的可行驶区域检测方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的可行驶区域检测方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的可行驶区域检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.一种可行驶区域检测装置，其特征在于，所述装置包括：

8.根据权利要求7所述的可行驶区域检测装置，其特征在于，所述特征提取模块包括特征提取网络的训...

【技术特征摘要】

1.一种可行驶区域检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的可行驶区域检测方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的可行驶区域检测方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的可行驶区域检测方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的可行驶区域检测方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的可行驶区域检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.一种可行驶区域检测装置，其特征在于，所述装置包括：

8.根据权利要求7所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：马然，张振林，袁金伟，赵起超，
申请(专利权)人：中汽创智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：