[發明專利]一種基于攝像頭的停車位檢測方法和系統有效

申請號：	202011448618.6	申請日：	2020-12-09
公開（公告）號：	CN112669615B	公開（公告）日：	2023-04-25
發明（設計）人：	陳澤;黃赟楠;任美璇;姚明江	申請（專利權）人：	上汽大眾汽車有限公司
主分類號：	G08G1/04	分類號：	G08G1/04;G08G1/14;G08G1/0967;G08G1/0968;G06T3/40;G06T7/246;G06T7/277;G06F18/24;G06N3/08
代理公司：	上海東信專利商標事務所(普通合伙) 31228	代理人：	楊丹莉;李丹
地址：	201805 上***	國省代碼：	上海;31
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于攝像頭停車位檢測方法系統
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【說明書】：

本發明公開了一種基于攝像頭的停車位檢測方法，其包括步驟：100：獲得攝像頭采集的圖像數據，將所述圖像數據轉換為俯視圖；200：在所述俯視圖中提取出若干個檢測框；300：采用若干個二維卡爾曼濾波器分別對各檢測框進行跟蹤，以確定真實的檢測框；400：基于真實的檢測框的中心點之間的間距判斷停車位入口點，并基于停車位入口點確定停車位的位置坐標；500：基于所述停車位的位置坐標判斷停車位是否被占用。相應地，本發明還公開了一種基于攝像頭的停車位檢測系統，其包括：圖像處理模塊、檢測框提取模塊、檢測框跟蹤模塊、候選車庫入口判選模塊和庫位是否占用判選模塊。

技術領域

本發明涉及一種用于自動駕駛的檢測方法和系統，尤其涉及一種停車位檢測方法和系統。

背景技術

隨著社會的發展和科技的進步，汽車行業進入了飛速發展的階段，各類車輛走進了千家萬戶。汽車已成為人們在日常生活中最常用的代步工具。

近年來，隨著自動駕駛技術的快速發展，自動駕駛系統的逐步完善和改進，自動駕駛車輛運用在日常生活中的可能性也越來越大。在現有的自動駕駛技術中，自動泊車技術是一種非常實用且重要的功能。自動泊車技術可以有效實現自動泊車的功能。

在日常泊車過程中，車輛需要停靠在停車場或地下車庫中指定的停車位之中，駕駛員需要在偌大的停車場或地下車庫中尋找空閑的停車位，并將車輛倒入停車位中，該泊車過程復雜且不方便。在這種環境下，若采用自動泊車技術，則可以為用戶提供更好的駕駛體驗，其可以進行合理的路徑規劃，從而使泊車姿態達到理想效果，實現車輛的自動泊車。

但需要說明的是，若要上述自動泊車技術實現車輛的自動泊車，則必須要在路徑規劃前，提前準確定位空閑的停車位。基于此，本發明期望獲得一種基于攝像頭的停車位檢測方法和系統，該停車位檢測方法可以通過攝像頭獲取車輛相對于停車位的相對位置，并判斷停車位是否被占用，從而完成停車位選擇，為自主泊車的路徑規劃提供高精度定位。

發明內容

本發明的目的之一在于提供一種基于攝像頭的停車位檢測方法，該停車位檢測方法可以通過攝像頭獲取車輛相對于停車位的相對位置，并判斷停車位是否被占用，從而完成停車位選擇，為自主泊車的路徑規劃提供高精度定位。

為了實現上述目的，本發明提出了一種基于攝像頭的停車位檢測方法，其包括步驟：

100：獲得攝像頭采集的圖像數據，將所述圖像數據轉換為俯視圖；

200：在所述俯視圖中提取出若干個檢測框；

300：采用若干個二維卡爾曼濾波器分別對各檢測框進行跟蹤，以確定真實的檢測框；

400：基于真實的檢測框的中心點之間的間距判斷停車位入口點，并基于停車位入口點確定停車位的位置坐標；

500：基于所述停車位的位置坐標判斷停車位是否被占用。

進一步地，在本發明所述的停車位檢測方法中，步驟100還包括將多個攝像頭采集的多個圖像數據進行拼接。

進一步地，在本發明所述的停車位檢測方法中，在步驟200中，采用深度學習神經網絡在所述俯視圖中提取出檢測框。

進一步地，在本發明所述的停車位檢測方法中，在步驟300中，所述二維卡爾曼濾波器采用匈牙利算法對當前幀的檢測框與上一幀的檢測框進行匹配，以對檢測框進行跟蹤。

進一步地，在本發明所述的停車位檢測方法中，在步驟500中，采用深度學習神經網絡判斷停車位是否被占用。