[發明專利]庫位修正方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202011215755.5
• 申請日: 2020-11-04
• 公開（公告）號: CN112036385B
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 顧竟瀟;霍璐;張立陽;王曦;宋健明
• 申請（專利權）人: 天津天瞳威勢電子科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06T7/00;G06T7/13;G01S15/931
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王洋

本發明提供一種庫位修正方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，能夠在復雜的環境中快速找到車輛附近的庫位，并由粗到精地修正庫位線及角點，明顯提高庫位的定位精度，得到更小誤差的庫位位置，從而輔助泊車功能精準泊入。本發明所需硬件結構簡單，具有功能模塊化、運行速度快、資源消耗低、以及魯棒性高的優勢。

技術領域

本發明涉及智能駕駛技術領域，更具體地說，涉及一種庫位修正方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質。

背景技術

基于車載360度全景攝像頭的視覺搜尋庫位功能作為目前超聲自動泊車功能的替代品，已經逐漸步入量產軌道。

視覺搜尋庫位功能擁有運行速度快、探測距離遠、環境適應能力強的特點，并且成本低廉、安裝簡單。但是由于自動泊車場景復雜，庫位線質量參差不齊，存在污染、遮擋、模糊、對比度低等各種情況，均會導致視覺搜尋庫位功能存在不同程度的檢測角度偏差、尺寸偏差，從而可能對自動泊車功能造成影響甚至是泊車失敗。

因此，如何解決視覺搜尋庫位功能在不同場景下的檢測偏差問題，以保證視覺自動泊車功能的穩定性、精確性和安全性，是現階段亟需解決的問題。

發明內容

有鑒于此，為解決上述問題，本發明提供一種庫位修正方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，技術方案如下：

一種庫位修正方法，所述方法包括：

獲取車輛的鳥瞰圖，并識別所述鳥瞰圖中庫位所在的庫位區域；

通過粗定位所述庫位區域內的角點，確定角點分布區域；

確定所述角點分布區域的連通區域，并檢測所述鳥瞰圖中與所述連通區域對應的子圖像的庫位線掩膜，所述庫位線掩膜用于表征所述子圖像中各像素點屬于庫位線的概率分布；

基于所述庫位線掩膜確定所述庫位的庫位線，并將庫位的庫位線間的交點作為所述庫位的角點。

優選的，所述通過粗定位所述庫位區域內的角點，確定角點分布區域，包括：

調取預先訓練的角點識別模型、以及與所述角點識別模型的識別誤差相對應的限制性距離，所述角點識別模型是基于深度學習的定位回歸算法訓練得到的；

通過所述角點識別模型識別所述庫位區域內角點；

根據所述角點識別模型所識別角點的位置、以及所述限制性距離，確定相應的角點分布區域。

優選的，所述檢測所述鳥瞰圖中與所述連通區域對應的子圖像的庫位線掩膜，包括：

分別采用深度學習圖像分割方法和圖像處理檢測邊界輪廓方法分別處理所述連通區域，得到各自對應的庫位線分類結果；

加權融合所述深度學習圖像分割方法的庫位線分類結果、以及所述圖像處理檢測邊界輪廓方法的庫位線分類結果，得到庫位線掩膜。

優選的，所述基于所述庫位線掩膜確定所述庫位的庫位線之前，所述方法還包括：

采用隨機條件場方法修正所述庫位線掩膜。

一種庫位修正裝置，所述裝置包括：

庫位識別模塊，用于獲取車輛的鳥瞰圖，并識別所述鳥瞰圖中庫位所在的庫位區域；

角點粗定位模塊，用于通過粗定位所述庫位區域內的角點，確定角點分布區域；

掩膜檢測模塊，用于確定所述角點分布區域的連通區域，并檢測所述鳥瞰圖中與所述連通區域對應的子圖像的庫位線掩膜，所述庫位線掩膜用于表征所述子圖像中各像素點屬于庫位線的概率分布；

庫位確定模塊，用于基于所述庫位線掩膜確定所述庫位的庫位線，并將庫位的庫位線間的交點作為所述庫位的角點。