[發(fā)明專利]車位識(shí)別方法、設(shè)備及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010776940.5
• 申請(qǐng)日: 2020-08-05
• 公開（公告）號(hào): CN111881874A
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 史鈺玲;張賓;王敏燕;李鴻琳
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京四維智聯(lián)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;B60W30/06
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 錢娜

本發(fā)明提供一種車位識(shí)別方法、設(shè)備及系統(tǒng)，包括接收多個(gè)測(cè)距傳感器采集的與車位相關(guān)的空間數(shù)據(jù)，并進(jìn)行空間特征識(shí)別，得到第一特征；接收多個(gè)視覺傳感器生成與車位相關(guān)的圖像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行圖像特征識(shí)別，得到第二特征；基于特征級(jí)數(shù)據(jù)融合技術(shù)融合第一特征和第二特征，得到融合特征；若融合特征所指示的車位狀態(tài)為可用，根據(jù)車輛傳感器采集的車輛數(shù)據(jù)和第二特征確定車位入口。在本方案中，通過多個(gè)測(cè)距傳感器和視覺傳感器確定與車位相關(guān)的空間特征，及圖像特征。利用特征級(jí)數(shù)據(jù)融合技術(shù)對(duì)空間特征和圖像特征進(jìn)行融合，以確定車位狀態(tài)為可用的車位。再對(duì)車輛傳感器采集的車輛數(shù)據(jù)和圖像特征進(jìn)行融合，以確定車位入口，能夠提高車位識(shí)別的精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及自動(dòng)泊車技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種車位識(shí)別方法、設(shè)備及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目前，現(xiàn)有的車輛自動(dòng)泊車方式主要是通過單一傳感器對(duì)車位進(jìn)行識(shí)別，單一傳感器識(shí)別可用車位，并采集可用車輛的位置數(shù)據(jù)。然后根據(jù)可用車位的數(shù)據(jù)將汽車停入可用車位。在實(shí)際應(yīng)用中，由于單一傳感器采集的數(shù)據(jù)存在誤差，且不穩(wěn)定，導(dǎo)致車位識(shí)別精度較低，且容易在泊車過程中出現(xiàn)剮蹭、碰撞等駕駛事故的問題。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供一種車位識(shí)別方法、設(shè)備及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中出現(xiàn)的車位識(shí)別精度較低，且容易在泊車過程中出現(xiàn)剮蹭、碰撞等駕駛事故的問題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實(shí)施例提供如下技術(shù)方案：

本發(fā)明實(shí)施例第一方面公開了一種車位識(shí)別方法，所述方法包括：

接收多個(gè)測(cè)距傳感器采集的與車位相關(guān)的空間數(shù)據(jù)，并進(jìn)行空間特征識(shí)別，得到第一特征，所述第一特征至少包括車位空間特征；

接收多個(gè)視覺傳感器生成與車位相關(guān)的圖像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行圖像特征識(shí)別，得到第二特征，所述第二特征至少包括線車位特征；

基于特征級(jí)數(shù)據(jù)融合技術(shù)融合所述第一特征和所述第二特征，得到融合特征，所述融合特征用于指示車位狀態(tài)；

若所述融合特征所指示的車位狀態(tài)為可用，根據(jù)車輛傳感器采集的車輛數(shù)據(jù)和所述第二特征確定車位入口，所述車輛數(shù)據(jù)至少包括車輛位置數(shù)據(jù)。

可選的，所述接收多個(gè)測(cè)距傳感器采集的與車位相關(guān)的空間信息，并進(jìn)行空間特征識(shí)別，得到第一特征，包括：

接收多個(gè)測(cè)距傳感器采集的與車位相關(guān)的空間數(shù)據(jù)；

基于同質(zhì)傳感器的數(shù)據(jù)級(jí)數(shù)據(jù)融合技術(shù)對(duì)所述空間數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到融合數(shù)據(jù)；

識(shí)別所述融合數(shù)據(jù)中的車位空間特征，并提取，得到第一特征。

可選的，若所述第一特征還包括障礙物空間特征和自由空間特征，所述第二特征還包括障礙物特征和標(biāo)志標(biāo)識(shí)特征，所述基于特征級(jí)數(shù)據(jù)融合技術(shù)融合所述第一特征和所述第二特征，得到融合特征，包括：

基于特征級(jí)數(shù)據(jù)融合技術(shù)融合所述車位空間特征、所述障礙物空間特征、自由空間特征、所述線車位特征、障礙物特征和標(biāo)志標(biāo)識(shí)特征，得到融合特征，所述融合特征用于指示車位狀態(tài)和車位類型。

本發(fā)明實(shí)施例第二方面公開了一種車位識(shí)別方法，所述方法包括：

多個(gè)測(cè)距傳感器采集與車位相關(guān)的空間數(shù)據(jù)；

多個(gè)視覺傳感器生成與車位相關(guān)的圖像數(shù)據(jù)；

車輛傳感器采集車輛數(shù)據(jù)，所述車輛數(shù)據(jù)至少包括車輛位置數(shù)據(jù)；

車位識(shí)別設(shè)備接收所述空間數(shù)據(jù)，并進(jìn)行空間特征識(shí)別，得到第一特征，所述第一特征至少包括車位空間特征；

車位識(shí)別設(shè)備接收所述圖像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行圖像特征識(shí)別，得到第二特征，所述第二特征至少包括線車位特征；