[发明专利]基于全景视觉辅助系统的自动泊车停车位检测与识别系统

权利要求书

1.一种基于全景视觉辅助系统的自动泊车停车位检测与识别系统，包括：

全景拍摄单元，用于采集车身周围图像，并通过摄像机标定、畸变矫正、俯视图变换和图像拼接生成无缝拼接的360°俯视图，传送至嵌入式单元；

嵌入式单元，用于对全景拍摄模块采集的全景图像进行处理，完成停车位的检测并判定停车位是否被占用，并将检测结果发送至车载电子控制单元ECU和车载中控显示屏；

车载中控显示屏，用于显示嵌入式模块所传送的停车位检测结果；

其特征在于：所述嵌入式单元包括：

接口模块，用于将嵌入式模块检测结果发送至车载电子控制单元ECU；

图像处理模块，其包括检测子模块和识别子模块，

该检测子模块，对无缝拼接的360°俯视图先进行图像预处理，再运用线段检测算法提取出俯视图中的停车位标记线，其实现如下：

1)计算图像中每个像素点的梯度值和梯度方向，并生成直线支撑区域；

2)对直线支撑区域进行矩形近似，计算矩形的中心点，方向的角度，长度和宽度，并利用矩形表示线段；

3)基于亥姆霍兹原理，通过区域内总像素点数目n以及与矩形区域方向一致的像素点数目k计算出错误报警数NFA，当NFA小于完美噪声图像平均值ε，判定该直线支撑域矩形是否有意义，即为所检测到的直线；

4)在步骤3)所检测到的所有直线中，根据国标GB50067-2014，查找具有物理距离约0.2米的一条平行线段对；

5)在步骤4)所检测到的所有具有固定距离的平行线段对中，根据国标GB50067-2014，查找两条平行线段对之间的物理距离约为2.5米或5.5米的两条平行线段对，即为停车位的标记线；

并计算停车位标记线的周长，根据周长判定停车位标记线是否完整：如不完整则运用图像分割算法将停车位标记线补全，再判定是否为可选停车位；

该识别子模块，对检测子模块检测出的目标停车位，通过计算停车位内部灰度变化差异值，判定可选停车位内部是否存在阴影或障碍物，如存在障碍物再计算障碍物高度，从而判定可选停车位是否被占用；

图像显示子模块，用于将嵌入式单元可选停车位检测结果在车载中控显示屏中显示。

2.如权利要求1中所述的系统，其特征在于：全景拍摄单元包括4个摄像头，这些摄像头分别安装在车辆四周，即前置摄像头安装在车辆进气格栅车标下方，两侧摄像头安装车辆B柱上方，后摄像头安装在牌照架上方，分别采集车辆周围前后左右地面的实时图像。

3.如权利要求1中所述的系统，其特征在于：嵌入式单元检测子模块对无缝拼接的360°俯视图首先进行图像预处理，是将全景拍摄单元采集的彩色图像转化为灰度图像，再利用Canny边缘检测算法生成边缘图像，以提高图像处理效率。

4.如权利要求1中所述的系统，其特征在于：嵌入式单元检测子模块针对停车线标记，是利用全景拍摄单元中摄像头内外参数及停车标记线在图像坐标系和世界坐标系的映射关系，计算出停车位标记线各线段所围成的周长P₁。

5.如权利要求1中所述的系统，其特征在于：嵌入式单元检测子模块对于停车位存在标记线不全情况下的车位准确检测，是先设置停车线周长的两个阈值，即高阈值P_h和平均阈值P_m，再将停车位标记线各线段所围成的周长P₁与高阈值P_h和平均阈值P_m进行比较：

若停车线周长P₁＞P_h，则判定为停车位标记线完全；

若停车线周长P_h＞P₁＞P_m，则判定为停车位标记线不完全，并利用图像分割技术将缺失的停车线补全，形成闭合矩形、完成车位检测。

6.如权利要求1中所述的系统，其特征在于：嵌入式单元识别子模块针对停车位存在阴影或障碍物场景下，识别停车位是否被占用，其实现如下：

首先，对检测子模块检测出的停车位利用停车位区域内部灰度直方图，计算出灰度变化差异值T₁；

然后，设置车位未被占用时灰度变化差异平均阈值T，将停车位区域内部灰度变化差异值T₁与车位未被占用时灰度变化差异平均阈值T进行比较：

若灰度变化差异值T₁＜T时，则停车位区域内无阴影或障碍物，判定为可选停车位；

若灰度变化差异值T₁＞T时，则停车位区域内有阴影或障碍物，需进行障碍物高度检测；

最后，利用图像分割算法对停车位区域内障碍物进行提取，并利用立体视觉算法计算出障碍物高度H₁，并将计算出的障碍物高度H₁与车辆平均最小离地间隙为H进行比较：

若障碍物高度H₁＜H时，则判定为车位未被占用；

若障碍物高度H₁＞H时，则判定为车位被占用。