[发明专利]基于车位主方向及模板响应点的车位组合算法和介质

说明书

本发明提供一种基于车位主方向及响应点的车位组合算法和介质，获取捕获图像，经过预处理得到捕获图像上各个像素点的要素；将亮度对比度响应值X按照大小顺序排列各个像素点的优先级；根据像素点的优先级逐一遍历像素点，并按照车位宽度阈值及主方向寻找与其匹配的像素点，得到停车位角点从而得到停车位。本发明与传统的识别车位方法相比减小了车位线、车位角点组合的计算量，提高了车位线角点识别的准确度。

技术领域

本发明涉及车载电子技术领域，特别是涉及一种基于车位主方向及响应点的车位组合算法和介质。

背景技术

汽车保有量的增加促进了大型停车场的发展，在迈入二十一世纪以来，我们的大型停车场越来越多，而停车场规模的日益扩大，带来一系列的泊车与取车的问题，已经成为世界范围内每个大中型城市普遍面临的社会问题。

在自主泊车的过程中，如何依据环境感知信息、检测到准确的停车位且在检测过程中减小设备计算量，快速、准确识别车位线角点成为当前亟待解决的问题。

现有的识别车位的方法是，在捕获图像上根据像素亮度差识别出线段，通过线段找出符合条件的水平亮线条和垂直亮线条，求出水平亮线条的两个侧边的中线与垂直亮线条的两个侧边中线的交点，判定为车位线的角点。然后将所有符合车位线车位的宽度、高度的亮线条和它们的角点找出，然后逐一匹配，找到符合车位线的亮线条和角点组合信息，形成组合车位。但是这种车位线的组合规则计算量大，其中存在多个不必要的亮线条和角点的组合计算。

发明内容

为了解决上述的以及其他潜在的技术问题，本发明提供了一种基于车位主方向及响应点的车位组合算法和介质，先获取捕获图像中所有像素点的亮度对比度响应值X，再根据亮度对比度响应值X的大小序列排列各个像素点的优先级，根据优先级逐一配对像素点找出疑似停车位，由于这样识别出的疑似停车位是可信度最高的，所以以该疑似停车位为基础寻找旁边的连续车位，与传统的识别车位方法相比减小了车位线组合的计算量。

一种基于车位主方向及响应点的车位组合算法，包括以下步骤：

S01：获取捕获图像，经过预处理得到捕获图像上各个像素点的要素；提取捕获图像中具

有L或T型角点特征的像素点的亮度对比度响应值X，将亮度对比度响应值X按照大小

顺序排列；将亮度对比度响应值X按照大小顺序排列各个像素点的优先级，

S02：对亮度对比度响应值X大于一定阈值的像素点P，根据像素点的优先级逐一遍历像素点，并按照车位宽度阈值及主方向寻找与其匹配的像素点，得到P1(x1,y1)和P2(x2,y2) 作为可疑车位的两个角点；

S03：判断像素点P1(x1,y1)和P2(x2,y2)的反方向是否有像素点P3，若有像素点P3，则判断P1、P2和P3是否满足下列a、b条件：

a:Min(e(p1),e(p2),e(p3))≥1；

b:Max(e(p1),e(p2),e(p3))≥2；

其中像素点p存在对应线段的方向个数标记为e(p)，e(p)取值范围为0，1，2；

若满足则P1、P2和P3判断为两个停车位。

进一步地，所述步骤S02中取对亮度对比度响应值X大于一定阈值的像素点P时，所述亮度对比度响应值X的阈值为20。

还包括步骤S04，若像素点P1(x1,y1)和P2(x2,y2)的反方向没有像素点P3或在步骤 S03中存在像素点P3但不满足a、b条件没有组成两个停车位，则判断P1和P2是否构成一个停车位，判断条件如下：

是否是清晰图像：