[發明專利]基于視覺的車輛定位方法及應用其方法的停車場管理系統

有效

• 申請號: 202011072513.5
• 申請日: 2020-10-09
• 公開（公告）號: CN112184818B
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發明（設計）人: 米建勛;李花
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06V20/58;G06V20/62;G06V30/146;G06V30/148;G06V30/19;G06K9/62;G06Q10/06;G06F16/29;G08G1/14;G16Y20/10;G16Y40/60
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

1.基于視覺的車輛定位方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：

S1：位置標定；

S2：圖像采集；

S3：編號識別；

S4：位置解算；

所述S1具體為：

建立停車場的三維世界坐標系、極坐標系、車位平面電子地圖和車位的三維圖像，并對停車場內的標識做位置標定，存儲每個車位編號的三維世界坐標、極坐標、二維圖像平面坐標和三維圖像坐標；

所述S2具體為：

利用車載攝像頭獲取車身周圍的環境信息；所述環境信息包括：光度信息、濕度信息、障礙物信息和通訊信號信息、車載記錄儀獲取的前方柱子或者墻上的車位號標記、兩邊的攝像頭獲取的地上的車位號信息；

所述S3具體為：

對采集到的圖像進行分析處理，完成車位編號識別，選擇有效的四個車位編號圖像分割和識別；

根據識別的車位編號，讀取相應的二維圖像坐標、三維世界坐標和極坐標，利用車輛定位算法得到攝像機的位置，實現定位；

所述車位編號方法，包括以下步驟：

S31：圖像預處理：對圖像去噪，二值化和形態學操作處理；利用高斯模糊來降低噪聲，開操作和加權來強化對比度，二值化和Canny邊緣檢測來找到物體輪廓，用先閉后開操作找到整塊的矩形位置；

S32：有效區定位：基于顏色特征、幾何特征和紋理特征綜合檢測圖片中的車位編號位置，符合特征的若干區域作為候選區，選擇輪廓尺寸最大的作為有效位置區域，即距離最近的車位編號位置，然后將其從圖像中分離出來；

利用特征提取方法，根據車位編號的顏色、幾何和紋理特征做檢測獲得候選區：

根據采集的車位編號圖片做標記使用名為LabelImg的程序制作數據集，并訓練網絡，然后使用訓練好的網絡識別采集的圖片，得到框出候選區的圖像，然后對候選區做篩選選擇有效區，這里設定4個區域作為有效區便于之后的位置解算，將選定的4個有效區從圖片分割出來；

S33：字符分割識別；將多個有效區同步處理進行字符分割，分割得到單個字符圖像；

字符分割使用垂直投影和水平投影結合法，利用二值化圖片的像素分布直方圖直方圖的波峰波谷分析，找出相鄰字符的分界點進行分割；

或選擇連通域分割法，尋找連續有文字的塊，若長度大于某閾值則認為該塊有兩個字符組成，需要分割；

S34：字符識別：識別得到的單個字符字符圖像，將結果組合，實現車位編號識別任務；選擇基于模板匹配算法，將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇最佳匹配作為結果；

或選擇支持向量機SVM的分類算法，訓練兩個SVM分類器，一個SVM用來識別大寫字母，另一個SVM用來識別數字；

或選擇基于深度神經網絡的方法，把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果；

所述車輛定位方法利用車輛定位算法得到攝像機的位置，實現具體定位：根據得到的多個點的三維世界坐標、極坐標和二維圖像坐標得到相機在三維世界坐標系下和極坐標系下的位置坐標，所述車輛定位算法具體為：

(1)根據三角形的性質和相機的內參數求出多個點在當前相機坐標系下的三維坐標和極坐標；

(2)根據世界坐標系下的三維坐標和當前相機坐標系下的三維坐標以及極坐標，使用迭代最近點ICP算法求得相機旋轉矩陣R和平移向量t，求得相機位姿。