[发明专利]一种泊车位预测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种泊车位预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标停车范围的鸟瞰图；

基于泊车位预测模型的编码网络对所述鸟瞰图进行编码处理，得到编码特征图，以及基于所述泊车位预测模型的解码网络对所述编码特征图进行解码处理，得到解码特征图；

将所述编码特征图输入至所述泊车位预测模型的局部特征分支网络进行泊车位角点预测，得到第一预测结果；所述第一预测结果指示所述鸟瞰图中泊车位角点的位置信息；

将所述解码特征图输入至所述泊车位预测模型的全局特征分支网络进行泊车位预测，得到第二预测结果；所述第二预测结果指示所述鸟瞰图中泊车位的候选位置信息；

根据对所述第一预测结果和所述第二预测结果的融合处理，确定所述鸟瞰图中泊车位的目标位置信息。

2.根据权利要求1所述的泊车位预测方法，其特征在于，所述将所述编码特征图输入至所述泊车位预测模型的局部特征分支网络进行泊车位角点预测，得到第一预测结果，包括：

将所述编码特征图输入至所述泊车位预测模型的局部特征分支网络，通过卷积核处理，得到第一局部特征图和第二局部特征图；所述第一局部特征图和所述第二局部特征图尺寸相同、通道数相同且已划分多个像素网格；

基于所述第一局部特征图和所述第二局部特征图进行泊车位角点预测，得到所述第一预测结果。

3.根据权利要求2所述的泊车位预测方法，其特征在于，所述基于所述第一局部特征图和所述第二局部特征图进行泊车位角点预测，得到所述第一预测结果，包括：

基于所述第一局部特征图，得到第一局部预测结果；所述第一局部预测结果指示所述鸟瞰图中泊车位角点所在的像素网格；

基于所述第二局部特征图，得到第二局部预测结果；所述第二局部预测结果指示所述鸟瞰图中泊车位角点相对于所在像素网格的中心点的横纵坐标偏离量；

根据对所述第一局部预测结果和所述第二局部预测结果的融合处理，得到所述第一预测结果。

4.根据权利要求1所述的泊车位预测方法，其特征在于，所述将所述解码特征图输入至所述泊车位预测模型的全局特征分支网络进行泊车位预测，得到第二预测结果，包括：

将所述解码特征图输入至所述泊车位预测模型的全局特征分支网络，通过卷积核处理，得到第一全局特征图和第二全局特征图；所述第一全局特征图和所述第二全局特征图尺寸相同、通道数不同且已划分多个像素网格；

基于所述第一全局特征图和所述第二全局特征图进行泊车位预测，得到所述第二预测结果。

5.根据权利要求4所述的泊车位预测方法，其特征在于，所述基于所述第一全局特征图和所述第二全局特征图进行泊车位预测，得到所述第二预测结果，包括：

基于所述第一全局特征图，得到第一全局预测结果；所述第一全局预测结果指示所述鸟瞰图中泊车位中心点所在的像素网格；所述鸟瞰图中泊车位中心点是所述鸟瞰图中泊车位角点的对角线交点；

基于所述第二全局特征图，得到第二全局预测结果；所述第二全局预测结果指示所述鸟瞰图中泊车位角点相对于所述鸟瞰图中泊车位中心点的横纵坐标偏离量；

根据对所述第一全局预测结果和所述第二全局预测结果的融合处理，得到所述第二预测结果。

6.根据权利要求1所述的泊车位预测方法，其特征在于，所述鸟瞰图中泊车位的候选位置信息包括预设数量个候选角点的位置信息；所述根据对所述第一预测结果和所述第二预测结果的融合处理，确定所述鸟瞰图中泊车位的目标位置信息，包括：

遍历所述第二预测结果中的泊车位，对于遍历到的当前泊车位执行第一操作，所述第一操作包括：

针对所述当前泊车位对应的每个候选角点，根据所述候选角点的位置信息与所述第一预测结果中各泊车位角点的位置信息，计算所述候选角点与所述第一预测结果中各泊车位角点之间的距离；

当存在小于预设距离的目标距离时，将所述候选角点替换为所述目标距离对应的所述第一预测结果中的泊车位角点；

将遍历结束时所述第二预测结果中各泊车位的位置信息作为相应泊车位的目标位置信息。