[发明专利]停车位检测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种停车位检测方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法通过对停车位线提取线段，再进行分类的方式，使每条停车位线表示为一类线段集合，并进行直线拟合的方式还原停车位线，能够屏蔽线段端点集合中因形变出现的噪声点，保证大多数点集中在拟合直线周围，减少了形变带来的定位误差，以此为基础，根据各类线段子集的最值端点和拟合直线的交点，确定停车位的关键点，提高了停车位的定位点检测的检测效果。

技术领域

本申请涉及智能驾驶和图像处理技术领域，特别是涉及一种停车位检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

停车位精确定位是智能驾驶领域的关键技术之一，目前的主要方法集中在于使用多传感器或高精地图进行小型车停车位定位。但多传感器成本较高，且有些车位并没有高精度地图，从而导致多传感器或高精度地图定位的方式使用存在限制。

基于此，利用摄像头进行停车位检测成为一种趋势。该方法通过摄像头采集停车位图像，对停车位进行检测，提取停车位的停车位线，进而提取停车位线上的交点，根据交点确定停车位的关键点。但是，在图像处理过程中，常存在因摄像头采集或图像处理(如拼接)原因，导致会出现图像形变。一旦出现形变停车位，局部线与点可能分割不出，即增加了停车位点在形变等复杂环境图像中丢失的风险，降低了关键点提取的稳定性，而不能有效对停车位进行检测。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高检测效果的停车位检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种停车位检测方法，所述方法包括：

获取停车位图像的停车位线像素点图像；

对所述停车位线像素点图像进行处理，提取停车位线；

提取所述停车位线的线段集合，获取每个线段两端点的坐标；

根据线段集合中各线段两端点的坐标，按斜率和第一距离对各线段进行分类，得到每个类别所包括的线段子集；其中，所述第一距离为任意两条线段中一条线段的中点至另一线段的距离；

根据所述线段子集中各线段的端点坐标进行直线拟合，得到各线段子集对应的拟合直线；

确定各所述拟合直线的交点；

根据各类线段子集的最值端点和所述拟合直线的交点，确定各停车位的关键点，所述最值端点包括最大端点和/或最小端点。

在其中一个实施例中，获取停车位图像的停车位线像素点图像，包括：

采集得到停车位图像；

将所述停车位图像输入训练好的生成对抗网络，通过所述生成对抗网络的生成器，生成所述停车位图像的停车位线像素点图像；其中所述生成对抗网络根据停车位图像以及标注的所述停车位图像的停车位线像素点图像训练得到。

在其中一个实施例中，所述采集得到停车位图像，包括：

获取多个摄像头采集的停车位区域图像；

对所述停车位区域图像进行匹配并拼接，得到环视的停车位图像。

在其中一个实施例中，所述对所述停车位线像素点图像进行处理，提取停车位线，包括：

对所述停车位线像素点图像进行二值化处理，得到线区域；

对所述线区域进行形态学处理后，提取线条并对线条进行

骨架化处理，得到所述停车位线。

在其中一个实施例中，所述根据线段集合中各线段两端点的坐标，按斜率和第一距离对各线段进行分类，得到每个类别所包括的线段子集，包括：