申请/专利权人：广汽乘用车有限公司

申请日：2023-12-07

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117830993A

主分类号：G06V20/58

分类号：G06V20/58;G06V10/44;G06N3/0464;G06N3/0495

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于计算机视觉深度学习的自动泊车空车位检测方法，首先获取车辆周围的全景图像，并将所述图像传入检测器入口作为输入；接着，所述检测器检测车位头部以及标记点，训练一个基于MobilenetSSD的深度学习检测器来检测这些目标，使用所述检测结果和几何线索来匹配成对的标记点，配对出一个所述车位头部和两个所述标记点作为完整车位的组成；随后，根据配对结果，以及停车位的几何线索，推理出另外两个车位顶点，进而推断完整的停车位；最后，在推断出完整的停车位后，将其在图像中的位置转移到分类算法部分，以区分该停车位是否空置。本方法选用的Mobilenet模型，能够使模型更加轻量，减少模型参数，最大程度上提升运行速度和检测效率。

主权项：1.一种基于计算机视觉深度学习的自动泊车空车位检测方法，其特征在于，包括：步骤S1、图像生成阶段，获取车辆周围的全景图像，并将所述图像传入检测器入口作为输入；步骤S2、检测阶段，所述检测器检测车位头部以及标记点，训练一个基于MobilenetSSD的深度学习检测器来检测这些目标；步骤S3、配对阶段，使用步骤S2中的检测结果和几何线索来匹配成对的标记点，配对出一个所述车位头部和两个所述标记点作为完整车位的组成；步骤S4、推理阶段，根据步骤S3的配对结果，以及停车位的几何线索，推理出另外两个车位顶点，进而推断完整的停车位；步骤S5、分类阶段，经步骤S4推断出完整的停车位后，将其在图像中的位置转移到分类算法部分，以区分该停车位是否空置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广汽乘用车有限公司 一种基于计算机视觉深度学习的自动泊车空车位检测方法

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