[發明專利]一種用于自動泊車的障礙物檢測方法、系統及介質

在審

• 申請號: 202010419317.4
• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN111611906A
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發明（設計）人: 路二偉;楊波;錢磊;張會朋
• 申請（專利權）人: 北京茵沃汽車科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01S15/86;G01S15/931
• 代理公司: 蘇州國誠專利代理有限公司 32293
• 代理人: 陳松

本發明提供了一種用于自動泊車的障礙物檢測方法、系統及介質，其可以兼顧大、小障礙物的檢測精度，且檢測速度快，方法包括以下步驟：步驟1：通過攝像頭采集圖像，基于視覺檢測檢測障礙物，獲得障礙物信息；步驟2：讀取超聲波雷達所測量的障礙物信息；步驟3：通過結合攝像頭視覺檢測和超聲波雷達測量所獲取的障礙物信息最終確定障礙物的位置。

技術領域

本發明涉及障礙物檢測領域，具體涉及一種用于自動泊車的障礙物檢測方法、系統及介質。

背景技術

隨著我國的經濟越來越繁榮，人民生活水平不斷提高，車輛也變得越來越多。城市的空間似乎因此狹小起來，找車位，停車也成為經常人們生活中常見的問題，自動泊車技術因此應運而生。而在自動泊車技術中，障礙物的識別是關鍵的技術環節。可以幫助系統判斷車位的有效性，防止車輛和障礙物碰撞等。現有的障礙物檢測方法，要么實時性不足，要么不能兼顧大、小障礙物的精度。

發明內容

針對上述問題，本發明提供了一種用于自動泊車的障礙物檢測方法、系統及介質，其可以兼顧大、小障礙物的檢測精度，且檢測速度快。

其技術方案是這樣的：一種用于自動泊車的障礙物檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：通過攝像頭采集圖像，基于視覺檢測檢測障礙物，獲得障礙物信息；

步驟2：讀取超聲波雷達所測量的障礙物信息；

步驟3：通過結合攝像頭視覺檢測和超聲波雷達測量所獲取的障礙物信息最終確定障礙物的位置。

進一步的，步驟1具體包括以下步驟：

步驟101：構建數據集，數據集包括根據所需要的場景采集的圖片數據和障礙物的標注文件；

步驟102；建立SSD網絡模型，使用數據集訓練SSD網絡模型，得到訓練好的SSD網絡模型；

步驟103：對于訓練好的SSD網絡模型進行剪枝、量化操作；

步驟104：對攝像頭進行標定，得到圖像坐標系與世界坐標系及其之間的關系；

步驟105：將攝像頭采集到的圖片，輸入到訓練好的SSD網絡模型中，輸出檢測到的圖片中的障礙物，通過最小外接矩形標記障礙物；

步驟106：根據圖像坐標系與世界坐標系之間的關系，將得到的障礙物的最小外接矩形轉換到世界坐標系，獲得世界坐標系中障礙物信息。

進一步的，在步驟3中，將通過攝像頭視覺檢測獲取的障礙物的信息與超聲波雷達測量所獲取的障礙物信息進行匹配，對于匹配后信息一致的障礙物信息，以通過超聲波雷達測量所獲取的障礙物信息作為最終的檢測結果輸出；對于匹配后信息不一致的障礙物信息，以通過攝像頭視覺檢測獲取的障礙物的信息作為最終的檢測結果輸出。

進一步的，在步驟101中，標注文件包括車、行人、雪糕桶在圖片中的類別和位置信息。

進一步的，在步驟101中，數據集按一定比例分成測試集、訓練集、驗證集，測試集用于訓練，測試集用于測試SSD網絡模型的檢測是否有效，驗證集用于監控SSD網絡模型的訓練效果。

進一步的，在步驟102中，建立的SSD網絡模型包括：

輸入層，用于輸入圖像；

卷積層conv1a，輸入圖像經過卷積操作輸出特征圖，通道數為16，group為1，卷積核尺寸為3，卷積層conv1a連接卷積層conv1b；

卷積層conv1b，對卷積層conv1a的輸出進行卷積操作，輸出特征圖，通道數為16，group為4，卷積核尺寸為3，卷積層conv1b連接池化層Pooling1；