[发明专利]车辆及其自动泊车控制方法、装置和存储介质

说明书

本发明公开了一种车辆及其自动泊车控制方法、装置和存储介质，其中，方法包括：获取车辆停车环境图像，并根据车辆停车环境图像和停车位特征模型获取多个停车位特征数据，其中，多个停车位特征数据包括可停车位入口线、不可停车位入口线、车位角点和车位边线；根据多个停车位特征数据进行停车位检测，以获取每个停车位的停车位信息；根据停车位信息，控制车辆进行自动泊车。由此，基于车辆停车环境图像和停车位特征模型输出的多个停车位特征数据，实现停车位检测和车辆自动泊车，从而，缩短停车位检测时间，提升车辆自动泊车效率，优化用户停车体验。

技术领域

本发明涉及车辆自动泊车技术领域，尤其涉及一种车辆的自动泊车控制方法、一种计算机可读存储介质、一种车辆的自动泊车控制装置和一种车辆。

背景技术

相关技术的自动泊车通常采用的是先通过深度学习提取出停车位入口线角点的类型，进而判断出车位类型是否属于侧方停车或是倒车入库，然后根据角点信息提取出车位入口线，再判断出车位朝向，最后通过标定相机得到当前视角车库的边线长度，从而检测出整个停车位，并得到自动泊车信息。

然而，相关技术的问题在于需要按照角点、车位类型判断、入口线和朝向确定以及车位边线标定的顺序依次进行，使得需要花费较长的时间才能实现停车位的检测，造成自动泊车效率下降，用户体验不佳。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种车辆的自动泊车控制方法，能够基于车辆停车环境图像和停车位特征模型输出的多个停车位特征数据，实现停车位检测和车辆自动泊车，从而，缩短停车位检测时间，提升车辆自动泊车效率，优化用户停车体验。

本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

本发明的第三个目的在于提出一种车辆的自动泊车控制装置。

本发明的第四个目的在于提出一种车辆。

为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出的车辆的自动泊车控制方法，包括：获取车辆停车环境图像，并根据所述车辆停车环境图像和停车位特征模型获取多个停车位特征数据，其中，所述多个停车位特征数据包括可停车位入口线、不可停车位入口线、车位角点和车位边线；根据所述多个停车位特征数据进行停车位检测，以获取每个停车位的停车位信息；根据所述停车位信息，控制车辆进行自动泊车。

根据本发明实施例的车辆的自动泊车控制方法，获取车辆停车环境图像，并根据车辆停车环境图像和停车位特征模型，直接输出多个停车位特征数据，其中，多个停车位特征数据包括可停车位入口线、不可停车位入口线、车位角点和车位边线，进而，根据多个停车位特征数据进行停车位检测，以获取每个停车位的停车位信息，以及，根据停车位信息，控制车辆进行自动泊车。由此，基于车辆停车环境图像和停车位特征模型输出的多个停车位特征数据，实现停车位检测和车辆自动泊车，从而，缩短停车位检测时间，提升车辆自动泊车效率，优化用户停车体验。

另外，根据本发明上述实施例的车辆的自动泊车控制方法，还可以具有如下的附加技术特征：

根据本发明的一个实施例，所述方法包括：获取车辆停车环境样本图像，其中，所述车辆停车环境样本图像包括可停车入口线标注、不可停车位入口线标注、车位边线标注和车位角点标注；将所述车辆停车环境样本图像输入到预先建立的神经网络模型；利用所述车辆停车环境样本图像训练所述神经网络模型，获取所述停车位特征模型。

根据本发明的一个实施例，所述神经网络模型包括YOLOv7网络模型和DLA网络模型。

根据本发明的一个实施例，根据所述多个停车位特征数据进行停车位检测，包括：判断所述车位角点是否与所述可停车位入口线匹配；若所述车位角点与所述可停车位入口线匹配，则判断所述车位边线是否与所述车位角点匹配；若所述车位边线与所述车位角点匹配，则根据所述车位角点、所述车位边线和所述可停车位入口线，生成可停车车位的停车位信息。