[发明专利]一种基于鱼眼相机的停车检测方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种基于鱼眼相机的停车检测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取鱼眼相机采集的鱼眼图像，对所述鱼眼图像进行校正处理得到待检测图像；将所述待检测图像输入预先训练完成的车辆检测模型，基于所述车辆检测模型确定所述待检测图像中每个车辆的坐标信息；获取所述待检测图像中每个车位的车位区域坐标信息，根据所述每个车辆的坐标信息和所述每个车位的车位区域坐标信息，确定所述每个车位中是否停有车辆。本发明实施例中基于预先训练完成的车辆检测模型实现车辆检测，受环境因素影响小，即使在较差的环境下也能够保证检测的准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于鱼眼相机的停车检测方法、装置、设备及介质。

背景技术

在室内停车场中，一般通过单目相机或双目相机来进行停车检测，通过停车检测确定空闲车位和占用车位。单目相机一般只能检测两到三个车位，双目相机一般只能检测四到六个车位，车位检测数量有限，因此停车场内需要部署的单目相机或双目相机的数量较多，增加了成本。另外，现有技术在进行停车检测时，一般通过每个车位中车牌识别的置信度来确定是否停有车辆，如果车牌识别的置信度较高，则说明车位占用，否则确定车位空闲，但是该方法对相机的拍摄角度以及图像的清晰度，环境光线等要求都较高，在环境条件较差的情况下停车检测的准确性较差。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于鱼眼相机的停车检测方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中停车检测受环境因素影响较大，检测的准确性较差的问题。

本发明实施例提供了一种基于鱼眼相机的停车检测方法，所述方法包括：

获取鱼眼相机采集的鱼眼图像，对所述鱼眼图像进行校正处理得到待检测图像；

将所述待检测图像输入预先训练完成的车辆检测模型，基于所述车辆检测模型确定所述待检测图像中每个车辆的坐标信息；

获取所述待检测图像中每个车位的车位区域坐标信息，根据所述每个车辆的坐标信息和所述每个车位的车位区域坐标信息，确定所述每个车位中是否停有车辆。

进一步地，对所述鱼眼图像进行校正处理得到待检测图像包括：

对所述鱼眼图像进行校正处理得到第一候选图像，按照预设的分割规则对所述第一候选图像进行分割处理，得到每个待检测图像。

进一步地，所述按照预设的分割规则对所述第一候选图像进行分割处理，得到每个待检测图像包括：

按照预设的分割规则对所述第一候选图像进行分割处理，得到每个第二候选图像，并确定所述每个第二候选图像中的待检测区域，截取每个待检测区域并放大处理，得到每个待检测图像。

进一步地，所述方法还包括：

根据所述每个车位中是否停有车辆，统计占用车位的数量信息和空闲车位的数量信息，并输出携带所述占用车位的数量信息和空闲车位的数量信息的提示信息。

另一方面，本发明实施例提供了一种车辆检测模型的训练方法，所述方法包括：

针对第一训练集中的双目相机或单目相机采集的每个第一样本图像，将该第一样本图像和该第一样本图像对应的第一标注图像输入候选车辆检测模型，基于第一损失函数对所述候选车辆检测模型进行训练；其中，第一标注图像中标注有该第一样本图像中车辆的坐标信息；

针对第二训练集中的对鱼眼相机采集的每个第二样本图像进行校正分割处理得到的每个第三样本图像，将该第三样本图像和该第三样本图像对应的第二标注图像输入训练完成的候选车辆检测模型，基于第二损失函数对所述候选车辆检测模型进行训练，得到车辆检测模型；其中，第二标注图像中标注有该第三样本图像中车辆的坐标信息，所述第二损失函数中车辆预测结果对应的权重与背景预测结果的权重的比值，大于所述第一损失函数中车辆预测结果对应的权重与背景预测结果的权重的比值。