[發明專利]基于坐標系定位的智慧停車場空位導航方法

在審

• 申請號: 202310003724.0
• 申請日: 2023-01-03
• 公開（公告）號: CN116007612A
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發明（設計）人: 張云波;劉暢;符偉正;張云春
• 申請（專利權）人: 云南鴻堃科技有限公司
• 主分類號: G01C21/00
• 分類號: G01C21/00;G08G1/14;G01C21/20
• 代理公司: 重慶壹手知專利代理事務所(普通合伙) 50267
• 代理人: 羅燕

1.一種基于坐標系定位的智慧停車場空位導航方法，其特征在于，包括：

獲取無人機在當前時間拍攝的停車場的初始圖像；其中，所述無人機位于所述停車場的中心正上空；

對所述初始圖像進行預處理，得到停車線邊緣圖像；

對所述停車線邊緣圖像進行累計概率霍夫變換，得到多線段圖像；其中，所述多線段圖像中每條線段均具有兩個端點坐標；

對所述多線段圖像進行水平停車線提取，得到水平停車線的線段坐標；其中，所述水平停車線的線段坐標采用線段的兩個端點坐標進行表示；

對所述水平停車線的線段坐標進行計算，得到所述初始圖像中每個停車位的車位坐標；

根據所述車位坐標提取所述初始圖像中的空閑車位，并將所述空閑車位展示給用戶；

根據用戶的指令確定目標車位，并根據目標車位的位置規劃用戶當前位置到所述目標車位的路徑。

2.根據權利要求1所述的基于坐標系定位的智慧停車場空位導航方法，其特征在于，所述對所述初始圖像進行預處理，得到停車線邊緣圖像的步驟，包括：

對所述初始圖像的三個分量值R、G、B以設定的權重進行加權平均，并用加權平均后的值作為灰度化處理后的初始圖像的灰度值；

對灰度化處理后的所述初始圖像采用中值濾波進行去噪處理；

對去噪處理后的所述初始圖像采用預設的Canny算子進行邊緣檢測，得到所述停車線邊緣圖像。

3.根據權利要求2所述的基于坐標系定位的智慧停車場空位導航方法，其特征在于，所述對去噪處理后的所述初始圖像采用預設的Canny算子進行邊緣檢測，得到所述停車線邊緣圖像的步驟包括：

采用中值濾波對去噪處理后的所述初始圖像進行平滑處理，濾除噪聲，得到第一處理圖像；

采用3×3Soble卷積模板計算所述第一處理圖像中每個像素點的梯度幅值和方向；

將像素點的梯度幅值與梯度方向上的兩個像素點的梯度幅值進行比較，若像素點的梯度幅值大于梯度方向上的兩個像素點的梯度幅值，則該像素點被保留作為邊緣點，否則被抑制，像素值設為0；

采用大津算法設置高閾值T1和低閾值T2，當像素點的幅值大于高閾值T1時，該像素點被保留；當像素點的幅值小于低閾值T2時，該像素點被舍棄；當像素點的幅值大于低閾值T2但小于高閾值T1時，在該像素點鄰域中存在像素點梯度幅值大于高閾值T1，該像素點被保留，否則該像素點被舍棄；

將大于高閾值T1的像素點構成的邊緣作為強邊緣，在高閾值T1和低閾值T2之間的像素點構成的邊緣作為弱邊緣，并連接邊緣，得到所述停車線邊緣圖像。

4.根據權利要求1所述的基于坐標系定位的智慧停車場空位導航方法，其特征在于，所述對所述多線段圖像進行水平停車線提取，得到水平停車線的線段坐標的步驟，包括：

獲取所述多線段圖像中每條線段的坐標；其中，每條線段的坐標均包括兩個端點的坐標，分別為第一端點坐標和第二端點坐標；

提取所述第一端點坐標和第二端點坐標中縱坐標之差的絕對值等于零的線段，作為水平線段組合；

提取所述水平線段組合中的一條水平線段作為目標水平線段，并判斷所述目標水平線段的第一端點坐標和第二端點坐標中橫坐標之差的絕對值是否在設定范圍內；

若所述目標水平線段的第一端點坐標和第二端點坐標中橫坐標之差的絕對值不在設定范圍內，則刪除所述目標水平線段；

若所述目標水平線段的第一端點坐標和第二端點坐標中橫坐標之差的絕對值在設定范圍內，則保留所述目標水平線段；

遍歷所述水平線段組合中所有的水平線段，得到所述水平停車線的線段坐標。