申请/专利权人：湖北工业大学

申请日：2021-12-28

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN114299462B

主分类号：G06V20/56

分类号：G06V20/56;G06V10/75;G06V10/44

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2022.04.26#实质审查的生效;2022.04.08#公开

摘要：本发明只需分为节点式地图构建阶段和多尺度场景识别阶段。首先构建包含前视和仰视视角图像特征的节点式地图。将地下停车场平均切割若干个地图子块，每个地图子块构建一个节点，每个节点包含前视和仰视的图像特征，所构建的节点式地图表征地下停车场。再将数个地图子块拼接成一个区域，在区域中选取一个具有代表性的节点作为锚点节点，该锚点节点的图像特征能有效表征所在的区域特征。在定位阶段，首先以前视图像特征为匹配依据，将待定位位置与所有锚点节点进行匹配，定位到该节点所在的区域，实现初定位。再以仰视图像特征为匹配依据，定位到距离待定位位置最近的一个地图节点，实现场景识别。

主权项：1.一种基于锚点图像的地下停车场多尺度场景识别方法，其特征在于：步骤1：首先对地下停车场构建地图，以地下停车场的中心为原点，分别以停车场的长和宽构建X，Y轴，完成地下停车场地图的参考坐标系构建；将所构建的地下停车场地图均匀切割成k个地图子块，每个地图子块利用一个节点表征，所构建节点式地图集Data由一系列节点构成：Data＝{n1，n2，...，nk}式中，k为节点的数量；在每个节点处采集前视和仰视视角的图像，两个视角的图像由固定位置的车载摄像头采集得到；每个节点为Pxi,yi包含该位置的仰视视角和前视视角的图像特征：Pxi,yi＝{Fxi,yi,Dxi,yi}式中，Fxi,yi和Dxi,yi分别为节点Pxi,yi的前视视角和仰视视角图像特征，所提取的图像特征为图像局部特征，包含但不仅仅局限于SIFT，SURF，ORB，LDB图像局部特征；步骤2：将数个地图子块进行拼接形成区域，在每块区域中挑选一张具有代表性的前视图像作为锚点图像；由于车辆行驶方向为固定的方向，并且前视摄像头是刚性固定在智能车中，因此，每块区域采集的最后一张前视视角的图像特征用于表征所在的区域；步骤3：利用所构建的节点式地图，实现多尺度场景识别；所提出的多尺度场景识别分为两步：1基于锚点节点的初定位；2基于仰视图像局部特征的场景识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖北工业大学 一种基于锚点图像的地下停车场多尺度场景识别方法

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