[发明专利]库位修正方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本发明提供一种库位修正方法、装置、电子设备及可读存储介质，能够在复杂的环境中快速找到车辆附近的库位，并由粗到精地修正库位线及角点，明显提高库位的定位精度，得到更小误差的库位位置，从而辅助泊车功能精准泊入。本发明所需硬件结构简单，具有功能模块化、运行速度快、资源消耗低、以及鲁棒性高的优势。

技术领域

本发明涉及智能驾驶技术领域，更具体地说，涉及一种库位修正方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

基于车载360度全景摄像头的视觉搜寻库位功能作为目前超声自动泊车功能的替代品，已经逐渐步入量产轨道。

视觉搜寻库位功能拥有运行速度快、探测距离远、环境适应能力强的特点，并且成本低廉、安装简单。但是由于自动泊车场景复杂，库位线质量参差不齐，存在污染、遮挡、模糊、对比度低等各种情况，均会导致视觉搜寻库位功能存在不同程度的检测角度偏差、尺寸偏差，从而可能对自动泊车功能造成影响甚至是泊车失败。

因此，如何解决视觉搜寻库位功能在不同场景下的检测偏差问题，以保证视觉自动泊车功能的稳定性、精确性和安全性，是现阶段亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，为解决上述问题，本发明提供一种库位修正方法、装置、电子设备及可读存储介质，技术方案如下：

一种库位修正方法，所述方法包括：

获取车辆的鸟瞰图，并识别所述鸟瞰图中库位所在的库位区域；

通过粗定位所述库位区域内的角点，确定角点分布区域；

确定所述角点分布区域的连通区域，并检测所述鸟瞰图中与所述连通区域对应的子图像的库位线掩膜，所述库位线掩膜用于表征所述子图像中各像素点属于库位线的概率分布；

基于所述库位线掩膜确定所述库位的库位线，并将库位的库位线间的交点作为所述库位的角点。

优选的，所述通过粗定位所述库位区域内的角点，确定角点分布区域，包括：

调取预先训练的角点识别模型、以及与所述角点识别模型的识别误差相对应的限制性距离，所述角点识别模型是基于深度学习的定位回归算法训练得到的；

通过所述角点识别模型识别所述库位区域内角点；

根据所述角点识别模型所识别角点的位置、以及所述限制性距离，确定相应的角点分布区域。

优选的，所述检测所述鸟瞰图中与所述连通区域对应的子图像的库位线掩膜，包括：

分别采用深度学习图像分割方法和图像处理检测边界轮廓方法分别处理所述连通区域，得到各自对应的库位线分类结果；

加权融合所述深度学习图像分割方法的库位线分类结果、以及所述图像处理检测边界轮廓方法的库位线分类结果，得到库位线掩膜。

优选的，所述基于所述库位线掩膜确定所述库位的库位线之前，所述方法还包括：

采用随机条件场方法修正所述库位线掩膜。

一种库位修正装置，所述装置包括：

库位识别模块，用于获取车辆的鸟瞰图，并识别所述鸟瞰图中库位所在的库位区域；

角点粗定位模块，用于通过粗定位所述库位区域内的角点，确定角点分布区域；

掩膜检测模块，用于确定所述角点分布区域的连通区域，并检测所述鸟瞰图中与所述连通区域对应的子图像的库位线掩膜，所述库位线掩膜用于表征所述子图像中各像素点属于库位线的概率分布；

库位确定模块，用于基于所述库位线掩膜确定所述库位的库位线，并将库位的库位线间的交点作为所述库位的角点。