[發明專利]停車場柱子檢測方法、檢測裝置、車輛及存儲介質

在審

• 申請號: 202210042470.9
• 申請日: 2022-01-14
• 公開（公告）號: CN114495056A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 彭易錦;許凌云;劉蘭個川;楊應彬;陳昊
• 申請（專利權）人: 廣州小鵬自動駕駛科技有限公司
• 主分類號: G06V20/58
• 分類號: G06V20/58;G06V10/22;G06V10/40;G06V10/762;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市智圈知識產權代理事務所(普通合伙) 44351
• 代理人: 苗燕

1.一種停車場柱子檢測方法，其特征在于，包括：

獲取多個待檢測停車場圖像；

將多個所述待檢測停車場圖像輸入至預設的深度學習網絡，得到對應的特征集，所述特征集至少包括停車場柱子對應的接地點位置集；

對所述接地點位置集進行聚類，得到多個數據簇，每個數據簇對應一個停車場柱子；

根據每個所述數據簇包括的多個接地點位置，確定每個停車場柱子的目標位置；

輸出所述停車場柱子的目標位置。

2.根據權利要求1所述的停車場柱子檢測方法，其特征在于，所述特征集包括停車場柱子對應的接地點位置集，所述將多個所述待檢測停車場圖像輸入至預設的深度學習網絡，得到對應的特征集，包括：

將多個所述待檢測停車場圖像輸入至預設的深度學習網絡，使得所述深度學習網絡對停車場柱子的接地點位置進行檢測，得到所述停車場柱子對應的接地點位置集；

接收所述深度學習網絡輸出的所述接地點位置集。

3.根據權利要求2所述的停車場柱子檢測方法，其特征在于，所述特征集還包括所述停車場柱子對應的接地點位置的嵌入特征集，所述將多個所述待檢測停車場圖像輸入至預設的深度學習網絡，使得所述深度學習網絡對停車場柱子的接地點位置進行檢測，得到所述停車場柱子對應的接地點位置集，包括：

將多個所述待檢測停車場圖像輸入至預設的深度學習網絡，使得所述深度學習網絡對停車場柱子的接地點位置進行檢測，得到所述停車場柱子對應的接地點位置集，并根據所述接地點位置集確定所述嵌入特征集；

所述接收所述深度學習網絡輸出的所述接地點位置集，包括：

接收所述深度學習網絡輸出的所述接地點位置集以及所述嵌入特征集。

4.根據權利要求3所述的停車場柱子檢測方法，其特征在于，所述對所述接地點位置集進行聚類，得到多個數據簇，每個數據簇對應一個停車場柱子，包括：

根據預設規則以及所述嵌入特征集，對所述接地點位置集進行聚類，得到多個數據簇，每個數據簇對應一個停車場柱子，其中，所述預設規則用于表征不同停車場柱子上的任意兩個接地點位置對應的嵌入特征差值大于第一閾值，同一停車場柱子上的任意兩個接地點位置對應的嵌入特征差值小于第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值。

5.根據權利要求4所述的停車場柱子檢測方法，其特征在于，每個數據簇包括多個子數據簇，每個所述子數據簇對應于一個接地點，所述預設規則包括預設子規則，所述預設子規則用于表征同一停車場柱子上任意兩個接地點對應的嵌入特征差值大于第三閾值且小于第二閾值，同一停車場柱子上同一接地點對應的任意兩個接地點位置的嵌入特征差值小于第四閾值，所述第三閾值小于第二閾值，所述第四閾值小于所述第三閾值；

所述根據預設規則以及所述嵌入特征集，對所述接地點位置集進行聚類，得到多個數據簇，每個數據簇對應一個停車場柱子，包括：

根據所述嵌入特征集以及所述預設子規則，對每個停車場柱子對應的數據簇包括的接地點位置進行聚類，得到對應的多個子數據簇。

6.根據權利要求5所述的停車場柱子檢測方法，其特征在于，所述根據每個所述數據簇包括的多個接地點位置，確定每個停車場柱子的目標位置，包括：

根據每個所述子數據簇包括的多個接地點位置，確定每個子數據簇對應的子目標位置；

所述輸出所述停車場柱子的目標位置，包括：

輸出所述停車場柱子的子目標位置。