[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

本申請公開了一種停車場柱子檢測方法、檢測裝置、車輛及存儲介質，停車場柱子檢測方法包括獲取多個待檢測停車場圖像；將多個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，特征集至少包括停車場柱子對應的接地點位置集；對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；輸出停車場柱子的目標位置。本方法實現了通過深度學習網絡自動檢測待檢測停車場圖像中的停車場柱子，無需用戶手動操作，提高了停車場柱子的檢測效率和檢測準確率。

技術領域

本申請涉及無人駕駛技術領域，更具體地，涉及一種停車場柱子檢測方法、檢測裝置、車輛及存儲介質。

背景技術

停車場指的是供車輛臨時或長期停放使用的場地，在現有的室內停車場中，均布設有停車場柱子。因此，車輛行駛在室內停車場時，需要對停車場柱子進行檢測，以便控制車輛的行駛路徑繞開停車場柱子，以免撞上停車場柱子導致車輛損壞。

現有技術通常先對采集的車位號圖像進行手工特征提取，然后將提取的特征輸入到分類器中進行字符識別得到車位號，然而，這種傳統的圖像處理方法存在檢測速度慢和準確率低的技術問題。

發明內容

鑒于上述問題，本申請提出了一種停車場柱子檢測方法、檢測裝置、車輛及存儲介質，以克服或者至少部分地解決以上現有技術的問題。

第一方面，本申請實施例提供了一種停車場柱子檢測方法，包括：獲取多個待檢測停車場圖像；將多個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，特征集至少包括停車場柱子對應的接地點位置集；對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；輸出停車場柱子的目標位置。

在一些實施方式中，特征集包括停車場柱子對應的接地點位置集，將多個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：將多個待檢測停車場圖像輸入至預設的深度學習網絡，使得深度學習網絡對停車場柱子的接地點位置進行檢測，得到停車場柱子對應的接地點位置集；接收深度學習網絡輸出的接地點位置集。

在一些實施方式中，特征集還包括停車場柱子對應的接地點位置的嵌入特征集，將多個待檢測停車場圖像輸入至預設的深度學習網絡，使得深度學習網絡對停車場柱子的接地點位置進行檢測，得到停車場柱子對應的接地點位置集，包括：將多個待檢測停車場圖像輸入至預設的深度學習網絡，使得深度學習網絡對停車場柱子的接地點位置進行檢測，得到停車場柱子對應的接地點位置集，并根據接地點位置集確定嵌入特征集；接收深度學習網絡輸出的接地點位置集，包括：接收深度學習網絡輸出的接地點位置集以及嵌入特征集。

在一些實施方式中，對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：根據預設規則以及嵌入特征集，對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，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，第二閾值小于第一閾值。

在一些實施方式中，每個數據簇包括多個子數據簇，每個子數據簇對應于一個接地點，預設規則包括預設子規則，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，第三閾值小于第二閾值，第四閾值小于第三閾值；根據預設規則以及嵌入特征集，對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：根據嵌入特征集以及預設子規則，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。