[发明专利]一种智能泊车车位识别方法及装置、汽车

权利要求书

1.一种智能泊车车位识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

在寻找停车位过程中获取车辆单侧环境的广角图像和深度图像；

根据所述广角图像确定是否存在疑似线车位，根据所述深度图像确定是否存在疑似空间车位和疑似障碍物；其中，所述根据所述深度图像确定疑似障碍物包括：在获取车辆单侧环境的深度图像过程中，对接收到的反射像素点距离数据进行大小排序；根据排序结果找出最小数值的像素点坐标；以及，根据所述最小数值的像素点坐标，将其与相邻的像素点的距离数据进行比较得到差值；若所述差值小于等于预设第三阈值，则相邻的像素点与所述最小数值的像素点属于相邻障碍切面，两个像素点划分至同一个相邻区域，否则为非相邻区域，所述相邻区域为疑似障碍物；

若存在疑似线车位和疑似空间车位，则计算所述疑似线车位和所述疑似空间车位的尺寸，根据所述疑似线车位的尺寸确定所述疑似线车位是否为可用线车位，并根据所述疑似空间车位的尺寸确定所述疑似线车位是否为可用空间车位；

若存在疑似障碍物和可用空间车位，则判断所述疑似障碍物是否位于所述可用空间车位；

进行可用停车位判断；其中，若存在可用线车位和可用空间车位，且所述可用空间车位内不存在疑似障碍物，则判断所述可用线车位为可用停车位；若不存在可用线车位，但存在可用空间车位，且所述可用空间车位内不存在疑似障碍物，则判断所述可用空间车位为可用停车位。

2.如权利要求1所述的智能泊车车位识别方法，其特征在于，所述根据所述广角图像确定疑似线车位包括：提取所述广角图像的线性特征并根据所述线性特征确定疑似线车位。

3.如权利要求2所述的智能泊车车位识别方法，其特征在于，所述提取所述广角图像的线性特征并根据所述线性特征确定疑似线车位包括：

对所述广角图像进行车位轮廓检测得到车位轮廓特征；

对所述车位轮廓特征进行识别，若所述车位轮廓特征满足四边形特征条件，则确定该车位轮廓为疑似线车位。

4.如权利要求3所述的智能泊车车位识别方法，其特征在于，所述计算疑似线车位的尺寸包括计算疑似线车位的周长和面积；

所述根据所述疑似线车位的尺寸确定所述疑似线车位是否为可用线车位包括：若所述周长大于等于预设第一阈值且所述面积大于等于预设第二阈值，则确定所述疑似线车位为可用线车位。

5.如权利要求1所述的智能泊车车位识别方法，其特征在于，所述根据所述深度图像确定疑似空间车位和障碍物包括：提取所述深度图像的空间特征，根据所述空间特征确定疑似空间车位和障碍物。

6.如权利要求5所述的智能泊车车位识别方法，其特征在于，所述提取所述深度图像的空间特征包括：在获取车辆单侧环境的深度图像过程中，对接收到的反射像素点距离数据进行分析获取其空间特征。

7.如权利要求1所述的智能泊车车位识别方法，其特征在于，所述判断所述疑似障碍物是否位于所述可用空间车位包括：

将所述相邻区域中的反射像素点距离数据进行排序，确定区域中最短反射像素点距离；

进行疑似空间车位内障碍物判断，若其最短反射像素点距离大于预设第四阈值，则疑似障碍物不在疑似空间车位内；若其最短反射像素点距离小于等于预设第四阈值，则疑似障碍物位于可用空间车位中。