[發明專利]一種基于圖像處理的車位檢測方法在審
| 申請號: | 202210718457.0 | 申請日: | 2022-06-23 |
| 公開(公告)號: | CN115063776A | 公開(公告)日: | 2022-09-16 |
| 發明(設計)人: | 田雨禾;曹包華;吳迪;李紅吉;王志偉;陳浩;石瑩;劉光遠;劉鵬程;劉健禹 | 申請(專利權)人: | 長春一汽富晟集團有限公司 |
| 主分類號: | G06V20/58 | 分類號: | G06V20/58;G06T7/73;G06V10/44;G06V10/764;G06T5/00 |
| 代理公司: | 長春吉大專利代理有限責任公司 22201 | 代理人: | 杜森垚 |
| 地址: | 130011 吉林省*** | 國省代碼: | 吉林;22 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 圖像 處理 車位 檢測 方法 | ||
1.一種基于圖像處理的車位檢測方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟一:采集車載左、右側攝像頭獲取的原始圖像;
步驟二:在所述原始圖像中檢測TOI;TOI至少包括車位角點、車輛、行人、騎行者、障礙物;
步驟三:根據TOI在原始圖像中的像素坐標,計算其在全景環視圖像中的像素坐標;
步驟四:通過車位角點在全景環視圖像中的像素坐標,在全景環視圖像中擬合車位;
步驟五:擬合車位有效性判定;
步驟六:計算擬合車位在車輛坐標系中的位置;
步驟七:在全景環視圖像中顯示擬合車位。
2.如權利要求1所述的一種基于圖像處理的車位檢測方法,其特征在于,所述步驟二中使用Yolov4目標檢測方法檢測TOI以及TOI在原始圖像中的像素坐標。
3.如權利要求2所述的一種基于圖像處理的車位檢測方法,其特征在于,所述車輛類型包括轎車、SUV、卡車、公交車、貨車;所述騎行者類型包括自行車、電瓶車、三輪車、摩托車;所述障礙物類型包括路障警示樁、車位地鎖。
4.如權利要求1所述的一種基于圖像處理的車位檢測方法,其特征在于,所述步驟三中,首先根據畸變校正算法將TOI在原始圖像的像素坐標進行畸變校正,得到TOI校正后的像素坐標,再根據逆投影變換將TOI校正后的像素坐標映射到全景環視平面上,得到TOI在全景環視圖像中的像素坐標。
5.如權利要求1所述的一種基于圖像處理的車位檢測方法,其特征在于,所述步驟四中,將檢測到的所有車位角點在全景環視圖像中的像素坐標組成集合,使用貪心算法將角點像素坐標集合擬合出所有車位信息,車位信息包括車位四個角點在全景環視圖像中的像素坐標、車位類型以及車位航向角。
6.如權利要求5所述的一種基于圖像處理的車位檢測方法,其特征在于,所述車位類型包括:水平車位、垂直車位、斜方車位。
7.如權利要求1所述的一種基于圖像處理的車位檢測方法,其特征在于,所述步驟五中,除車位角點外其它TOI在全景環視圖像的坐標在擬合車位四邊形區域內,則該擬合車位無效;TOI在全景環視圖像的坐標在擬合車位四邊形區域外,則該擬合車位有效。
8.如權利要求1所述的一種基于圖像處理的車位檢測方法,其特征在于,所述步驟六擬合車位在車輛坐標系中的位置計算過程為:
將全景環視圖像的像素坐標系xoy映射到車輛坐標系uo′v:
(x0,y0)為車輛后軸中心點o′在全景環視圖像中的像素坐標;D為像素間距,即兩個像素間顯示的實際距離,單位為米。
9.如權利要求1所述的一種基于圖像處理的車位檢測方法,其特征在于,所述步驟七中,將檢測到的有效擬合車位,在全景環視中用綠色四邊形標出;無效擬合車位用紅色方框標出,用來告知用戶車位檢測結果。
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