[发明专利]一种泊车位检测方法及装置

权利要求书

1.一种泊车位检测方法，其特征在于，所述方法包括：

从车辆设有的车载相机所采集的鱼眼图像中检测空泊车位区域，所述车载相机配置有广角镜头；

若检测到空泊车位区域，则检测所述鱼眼图像中存在的至少一个障碍物；

依据检测到的各个障碍物的位置判断所述鱼眼图像中的所述空泊车位区域中是否包含至少一个障碍物；

若不包含，则将所述空泊车位区域确定为目标泊车位；

以所述车辆所在位置为原点建立世界坐标系；

将所述鱼眼图像中的所述目标泊车位的角点位置映射到所述世界坐标系下，得到所述目标泊车位的角点相对所述车辆的距离方位关系；

依据所述距离方位关系规划泊车路径，并控制所述车辆按照所述泊车路径停车；

将所述车辆设有的各路车载相机在同一时刻采集的鱼眼图像拼接为环视图，依据所述环视图校正所述泊车路径。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从车辆设有的车载相机所采集的鱼眼图像中检测空泊车位区域，包括：

将所述鱼眼图像输入已训练得到的第一神经网络中，通过本第一神经网络中的特征提取网络提取所述鱼眼图像的特征，并将提取的特征输出给本第一神经网络中的候选框检测网络；

所述候选框检测网络基于所述特征检测候选框，并将所述候选框的角点输出给本第一神经网络中的角点回归网络；

所述角点回归网络对所述候选框的角点进行校正，并将校正后的角点输出给本第一神经网络中的过滤层；

所述过滤层通过非极大值抑制对校正后的角点进行过滤，以得到空泊车位的角点；

所述空泊车位的角点位置在所述鱼眼图像中对应的区域为空泊车位区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述障碍物为指定类型障碍物；检测所述鱼眼图像中存在的至少一个障碍物，包括：

将所述鱼眼图像输入已训练得到的第二神经网络中，由所述第二神经网络中的至少一个计算层对所述鱼眼图像进行识别，以识别出所述鱼眼图像中的至少一个指定类型的障碍物。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述环视图校正所述泊车路径，包括：

将所述环视图输入已训练得到的第三神经网络中，由所述第三神经网络对所述环视图进行语义分割，以得到所述目标泊车位的边线和可行驶区域；

依据所述目标泊车位的边线和可行驶区域校正所述泊车路径。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在控制所述车辆按照所述泊车路径停车过程中，所述方法进一步包括：

当依据所述车辆四周的车载相机采集的鱼眼图像确定出所述泊车路径中存在近距离障碍物时，和/或，当通过所述车辆设有的短距超声波雷达探测到所述车辆的前后方存在近距离障碍物时，向所述车辆的驾驶员发出报警信息。

6.一种泊车位检测装置，其特征在于，所述装置包括：

第一检测模块，用于从车辆设有的车载相机所采集的鱼眼图像中检测空泊车位区域，所述车载相机配置有广角镜头；

第二检测模块，用于在检测到空泊车位区域时，检测所述鱼眼图像中存在的至少一个障碍物；

判断模块，用于依据各个障碍物的位置判断所述鱼眼图像中的所述空泊车位区域中是否包含至少一个障碍物；

确定模块，用于在判断不包含时，将所述空泊车位区域确定为目标泊车位；

停车控制模块，用于在所述确定模块将所述空泊车位区域确定为目标泊车位之后，以所述车辆所在位置为原点建立世界坐标系；将所述鱼眼图像中的所述目标泊车位的角点位置映射到所述世界坐标系下，得到所述目标泊车位的角点相对所述车辆的距离方位关系；依据所述距离方位关系规划泊车路径，并控制所述车辆按照所述泊车路径停车；将所述车辆设有的各路车载相机在同一时刻采集的鱼眼图像拼接为环视图，依据所述环视图校正所述泊车路径。