[發明專利]車位號檢測方法、檢測裝置、車輛及存儲介質

在審

• 申請號: 202210043906.6
• 申請日: 2022-01-14
• 公開（公告）號: CN114463719A
• 公開（公告）日: 2022-05-10
• 發明（設計）人: 彭易錦;許凌云
• 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;G06V20/62;G06V30/146;G06V30/19;G06V10/22;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

本申請公開了一種車位號檢測方法、檢測裝置、車輛及存儲介質，車位號檢測方法包括獲取多個待檢測車位號圖像；將多個待檢測車位號圖像輸入至預設的深度學習網絡，得到對應的特征集，特征集至少包括車位號框對應的字符集，以及車位號框中心點位置與字符中心點位置的嵌入特征集；基于嵌入特征集，對字符集進行聚類，得到多個字符簇，每個字符簇與一個車位號框的字符串對應；輸出目標車位號框的目標字符串。本方法實現了通過深度學習網絡自動檢測待檢測車位號圖像的車位號，無需用戶手動操作，提高了車位號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，涉及一種車位號檢測方法、檢測裝置、車輛及存儲介質。

背景技術

目前，停車場的停車位通常配置有對應的車位號，以便于進行車位管理。通常車位號由一串字符構成，例如A001。在無人駕駛領域，無人駕駛車輛在停車場需要通過識別停車位的車位號來進行定位或導航。

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，本申請提出了一種車位號檢測方法、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車位號檢測方法，包括：獲取多個待檢測車位號圖像；將多個待檢測車位號圖像輸入至預設的深度學習網絡，得到對應的特征集，特征集至少包括車位號框對應的字符集，以及車位號框中心點位置與字符中心點位置的嵌入特征集；基于嵌入特征集，對字符集進行聚類，得到多個字符簇，每個字符簇與一個車位號框的字符串對應；輸出目標車位號框的目標字符串。

在一些實施方式中，特征集包括車位號框對應的字符集，以及車位號框中心點位置與字符中心點位置的嵌入特征集，將多個待檢測車位號圖像輸入至預設的深度學習網絡，得到對應的特征集，包括：將多個待檢測車位號圖像輸入至預設的深度學習網絡，使得深度學習網絡分別對車位號框對應的字符、車位號框中心點位置以及字符中心點位置進行檢測，得到車位號框對應的字符集、車位號框中心點位置集以及字符中心點集，并將車位號框中心點位置集和字符中心點位置集進行融合，得到嵌入特征集；接收深度學習網絡輸出的字符集以及嵌入特征集。

在一些實施方式中，特征集還包括車位號框對應的字符的字符類別集，將多個待檢測車位號圖像輸入至預設的深度學習網絡，得到對應的特征集，還包括：將多個待檢測車位號圖像輸入至預設的深度學習網絡，使得深度學習網絡對車位號框對應的字符的字符類別進行識別，得到字符類別集；接收深度學習網絡輸出的字符類別集；輸出目標車位號框的目標字符串，包括：確定目標車位號框的目標字符串的字符類別是否為預設字符類別；當確定目標字符串的字符類別為預設字符類別時，輸出目標車位號框的目標字符串。

在一些實施方式中，特征集還包括車位號框對應的角點坐標集，將多個待檢測車位號圖像輸入至預設的深度學習網絡，得到對應的特征集，還包括：將多個待檢測車位號圖像輸入至預設的深度學習網絡，使得深度學習網絡對車位號框對應的角點坐標進行檢測，得到角點坐標集；接收深度學習網絡輸出的角點坐標集；輸出目標車位號框的目標字符串，包括：確定目標車位號框的目標角點坐標是否處于待檢測車位號圖像對應的坐標范圍內；當確定目標角點坐標處于坐標范圍內時，輸出目標車位號框對應的目標字符串。

在一些實施方式中，特征集還包括車位號框面積集，將多個待檢測車位號圖像輸入至預設的深度學習網絡，得到對應的特征集，還包括：將多個待檢測車位號圖像輸入至預設的深度學習網絡，使得深度學習網絡對車位號框的面積進行檢測，得到車位號框面積集；接收深度學習網絡輸出的車位號框面積集；當確定目標角點坐標處于坐標范圍內時，輸出目標車位號框對應的目標字符串，包括：當確定目標角度坐標處于坐標范圍內時，確定目標車位號框的目標車位號框面積是否大于面積閾值；當確定目標車位號框面積大于或等于面積閾值時，輸出目標車位號框對應的目標字符串。