[发明专利]一种用于自动泊车的障碍物检测方法、系统及介质

权利要求书

1.一种用于自动泊车的障碍物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：通过摄像头采集图像，基于视觉检测检测障碍物，获得障碍物信息；

步骤2：读取超声波雷达所测量的障碍物信息；

步骤3：通过结合摄像头视觉检测和超声波雷达测量所获取的障碍物信息最终确定障碍物的位置。

2.根据权利要求1所述的一种用于自动泊车的障碍物检测方法，其特征在于，步骤1具体包括以下步骤：

步骤101：构建数据集，数据集包括根据所需要的场景采集的图片数据和障碍物的标注文件；

步骤102；建立SSD网络模型，使用数据集训练SSD网络模型，得到训练好的SSD网络模型；

步骤103：对于训练好的SSD网络模型进行剪枝、量化操作；

步骤104：对摄像头进行标定，得到图像坐标系与世界坐标系及其之间的关系；

步骤105：将摄像头采集到的图片，输入到训练好的SSD网络模型中，输出检测到的图片中的障碍物，通过最小外接矩形标记障碍物；

步骤106：根据图像坐标系与世界坐标系之间的关系，将得到的障碍物的最小外接矩形转换到世界坐标系，获得世界坐标系中障碍物信息。

3.根据权利要求1所述的一种用于自动泊车的障碍物检测方法，其特征在于：在步骤3中，将通过摄像头视觉检测获取的障碍物的信息与超声波雷达测量所获取的障碍物信息进行匹配，对于匹配后信息一致的障碍物信息，以通过超声波雷达测量所获取的障碍物信息作为最终的检测结果输出；对于匹配后信息不一致的障碍物信息，以通过摄像头视觉检测获取的障碍物的信息作为最终的检测结果输出。

4.根据权利要求2所述的一种用于自动泊车的障碍物检测方法，其特征在于：在步骤101中，标注文件包括车、行人、雪糕桶在图片中的类别和位置信息；数据集按一定比例分成测试集、训练集、验证集，测试集用于训练，测试集用于测试SSD网络模型的检测是否有效，验证集用于监控SSD网络模型的训练效果；在步骤104中，对采集到的图像进行标定时，得到图像坐标系和世界坐标系的单应性矩阵，通过单应性矩阵关联图像坐标系和世界坐标系，实现关联图像坐标系和世界坐标系的坐标之间的相互转换。