[发明专利]一种基于视觉的车位线识别方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉的车位线识别方法，涉及自动泊车的车位识别领域，包括：获取环视图像，通过对环视图像进行特征提取，得到车位特征，识别槽位点以及车位类型，计算槽位点定位框的中心坐标；如果识别到环视图像中存在多个车位，根据同一个车位的两个槽位点定位框的中心坐标位于车位定位框内，对槽位点进行两两配对；根据车位类型，以及匹配好的两个槽位点定位框的中心坐标，计算同一车位剩余两个角点坐标；根据车位四角点坐标对图像进行处理，得到车位图像，提取图像特征，判断车位内是否有障碍物；若车位内无障碍物，车位可停靠，输出可停靠车位四角点坐标。本发明在面对复杂停车位，复杂光照环境时，能够准确检测停车位。

技术领域

本发明涉及自动泊车的泊车位识别领域，尤其涉及一种基于视觉的车位线识别方法。

背景技术

随着汽车技术的快速发展和汽车普及率的提高，路边泊车位的空间越来越小。在窄小的空间进行泊车操作，对很多初学者来说是一件很困难的事情，即使熟练的驾驶员也对泊车操作产生厌恶情绪，这正是自动泊车技术要解决的问题。

自动泊车系统包括三个部分，即目标车位指定、路径规划和路径跟踪。目标车位指定的方法可分为四类，即基于人机交互界面、基于车位标志线、基于车位两侧的车辆和基于基础设施。检测车位所用的传感器主要有视觉传感器和测距传感器。

目前已有的产品上都是采用超声波传感器检测有效车位，但最吸引驾驶员的是采用基于机器视觉或者深度学习的方法，因为它能使泊车环境和泊车过程可视化，使驾驶员更具安全感。同时，自动泊车系统主要应用于城区，基于车位标志线的车位检测方法是最经济和有效的。

发明内容

发明目的：针对现有自动泊车系统中车位检测不准确的问题，本发明提出一种解决自动泊车领域内车位线检测方法，在面对复杂停车位，复杂光照环境时，都能准确检测停车位。

技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于视觉的车位线识别方法，包括以下步骤：

步骤一：获取环视图像，通过对环视图像进行特征提取，得到车位特征，识别槽位点以及车位类型，计算槽位点定位框的中心坐标；

步骤二：如果识别到环视图像中存在多个车位，根据同一个车位的两个槽位点定位框的中心坐标位于车位定位框内，对槽位点进行两两配对；

步骤三：根据车位类型，以及匹配好的两个槽位点定位框的中心坐标，计算同一车位剩余两个角点坐标；

步骤四：根据车位四角点坐标对图像进行处理，得到车位图像，对车位图像进行特征提取；

步骤五：根据提取的图像特征，判断车位内是否有障碍物，若车位内无障碍物，车位可停靠，输出可停靠车位四角点坐标。

进一步的，所述步骤三，根据图像分辨率大小和实际物理距离的比例，相应车位类型的槽位点之间的距离以及车位长宽的比例，以及匹配好的两个槽位点定位框的中心坐标，结合平行四边形原理，推理计算同一车位剩余两个角点坐标。

进一步的，所述步骤四，根据车位四角点坐标对图像进行剪裁，得到不规则四边形区域图像，对图像进行透视变换，得到车位图像。

本发明还提出一种车位线识别系统，包括：

车位识别模块，用于采集环视图像，提取图像特征，识别槽位点和车位类型，计算槽位点定位框的中心坐标；

槽位点数据处理模块，用于根据同一个车位的两个槽位点定位框的中心坐标位于车位定位框内，对槽位点进行两两配对；同时用于计算同一车位剩余两个角点坐标；

车位可停靠检测模块，用于根据车位四角点坐标对图像进行裁剪和透视变换，提取图像特征，判断车位内是否有障碍物，输出可停靠车位四角点坐标。

有益效果：与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益的技术效果：