[发明专利]车位识别方法、装置、车载终端和存储介质

权利要求书

1.一种车位识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取对车位图进行车位检测得到的各车位检测点；

将所述各车位检测点中每一车位角点作为密度聚类的核点，并基于密度可达确定每一核点各自相邻的核点，得到所述每一车位角点各自相邻的车位角点；

基于所述每一车位角点以及所述每一车位角点各自相邻的车位角点，确定所述车位图中的车位；

所述车位图包括残缺车位组；所述各车位检测点包括多个构成所述残缺车位组的车位检测点；所述每一车位角点包括多个构成所述残缺车位组的每一车位角点；所述基于所述每一车位角点以及所述每一车位角点各自相邻的车位角点，确定所述车位图中的车位，包括：

基于所述每一车位角点以及所述每一车位角点各自相邻的车位角点，确定所述每一车位角点以及所述每一车位角点各自相邻的车位角点构成的凸包；

确定凸包内车位角点以及所述凸包内车位角点相邻的车位角点所在直线；所述凸包内车位角点为位于所述凸包内的构成所述残缺车位组的车位检测点；

将所述直线与所述凸包的交点作为车位辅助点；

基于所述车位辅助点以及可用车位角点，确定所述车位图中的所述残缺车位组对应的完整车位组；所述可用车位角点为所述多个构成所述残缺车位组的车位检测点中除所述凸包内车位角点以外的车位角点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述每一核点的密度可达的终止条件为找到首个核点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述基于密度可达确定每一核点各自相邻的核点，得到所述每一车位角点各自相邻的车位角点，包括：

获取预先构建的密度聚类模型；其中，所述密度聚类模型对所述各车位检测点进行密度聚类过程中的核点选取条件为所述每一车位角点作为核点，且针对所述每一核点的密度可达的终止条件为找到首个核点；

将所述各车位检测点输入所述密度聚类模型中，以使所述密度聚类模型按照所述核点选取条件和针对所述每一核点的密度可达的终止条件对所述各车位检测点进行密度聚类并输出所述每一核点的点集；

将所述每一核点的点集中的其他核点作为与所述每一核点相邻的核点，得到所述每一车位角点各自相邻的车位角点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述车位辅助点以及可用车位角点，确定所述车位图中的所述残缺车位组对应的完整车位组，包括：

确定所述可用车位角点中第一目标车位角点；所述第一目标车位角点为与所述凸包内车位角点相邻的车位角点；

将所述第一目标车位角点作为与所述车位辅助点相邻的车位角点；

确定所述可用车位角点中第二目标车位角点；所述第二目标车位角点为所述可用车位角点中相邻车位角点的数量仅为一个的车位角点；

将所述第二目标车位角点作为与所述车位辅助点相邻的车位角点；

基于所述车位辅助点和所述可用车位角点各自相邻的车位角点，得到所述车位图中的所述残缺车位组对应的完整车位组。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述残缺车位组至少包括共用同一残缺部分的两个残缺车位；和/或，所述残缺车位组至少包括一个残缺车位和与所述残缺车位相邻的完整车位。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述获取对车位图进行车位检测得到的各车位检测点，包括：

获取针对车辆四周的环视图；

截取所述环视图中车位检测有效区域的图像，得到所述车位图；

将所述车位图输入预先构建的神经网络中，以使所述神经网络对所述车位图进行车位检测并输出所述各车位检测点；

获取所述神经网络输出的所述各车位检测点。