车位的检测方法及装置与流程

文档序号:41150898发布日期:2025-03-07 11:25阅读:11来源:国知局
车位的检测方法及装置与流程

本申请属于智能驾驶,尤其涉及一种车位的检测方法及装置。


背景技术:

1、目前的车位检测技术中,通常会利用安装在车辆上的距离传感器获取得到的回波信号的波形和强度,输入训练好的深度学习模型中来分析车身两侧是否存在可以停泊该车辆的空位,如果存在空位,则进一步分析该空位是否为有效车位。

2、然而,距离传感器通常为激光雷达或超声波雷达,这类雷达具有单帧信息量大和噪声大的特点。因此,基于距离传感器的回波信号来检测有效车位的算法较为复杂,通常会占用较长的时间和较高的资源,从而导致车位检测的效率较低。


技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种车位的检测方法及装置,能够解决现有的网络分析的精确性较差的问题。

2、第一方面,本申请实施例提供一种车位的检测方法,方法包括:

3、获取车辆周围的可行驶区域和障碍物信息;

4、根据所述可行驶区域和所述障碍物信息确定至少一个边缘点组;

5、根据所述至少一个边缘点组确定至少一个待选车位,其中,所述至少一个边缘点组中每一个边缘点组对应一个待选车位;

6、从所述至少一个待选车位中确定车位。

7、在一些实施例中,所述根据所述可行驶区域和所述障碍物信息确定至少一个边缘点组,包括:

8、根据所述可行驶区域和所述障碍物信息确定边缘点点集,其中,所述边缘点点集中包括多个边缘点,所述多个边缘点用于表征障碍物的位置和可行驶区域的边缘位置;

9、将所述边缘点点集中的多个边缘点划分为至少一个边缘点组。

10、在一些实施例中,所述将所述边缘点点集中的多个边缘点划分为至少一个边缘点组,包括:

11、根据所述车辆的位置确定至少一个感兴趣区域,其中,所述至少一个感兴趣区域中每一个感兴趣区域均为与所述车辆平行的长方形;

12、根据所述感兴趣区域将所述边缘点点集中的多个边缘点划分为至少一个边缘点组。

13、在一些实施例中,所述根据所述感兴趣区域将所述边缘点点集中的多个边缘点划分为至少一个边缘点组,包括:

14、对于所述至少一个感兴趣区域中任一感兴趣区域,从所述感兴趣区域中确定目标边缘点,其中,所述目标边缘点为与所述感兴趣区域的第一边的距离小于第一阈值的边缘点,所述第一边为所述感兴趣区域临近所述车辆的边;

15、在预先构建的车辆坐标系中,计算所述感兴趣区域中每两个纵轴方向上最接近的目标边缘点之间在纵轴方向上的第一距离,其中,所述车辆坐标系为以所述车辆为原点,所述车辆的行驶方向为纵轴方向的正方向,所述车辆左侧到右侧的方向为横轴方向的正方向的坐标系;

16、在存在所述第一距离大于或等于第二阈值的情况下,将所述第一距离对应的两个目标边缘点,以及所述车辆坐标系中纵坐标处于所述两个目标边缘点之间的所有边缘点确定为一个边缘点组。

17、在一些实施例中,所述根据所述至少一个边缘点组确定至少一个待选车位,包括:

18、对所述至少一个边缘点组中每一个边缘点组,在所述边缘点组中确定第一边缘点、第二边缘点和第三边缘点,其中,在车辆坐标系中,所述第一边缘点为目标边缘点之外纵坐标最大的边缘点,所述第二边缘点为目标边缘点之外纵坐标最小的边缘点,所述第三边缘点为目标边缘点之外与第一边的距离最短的边缘点;

19、根据所述第一边缘点、所述第二边缘点以及所述第三边缘点确定待选车位。

20、在一些实施例中,所述根据所述第一边缘点、所述第二边缘点以及所述第三边缘点确定待选车位,包括:

21、将所述第一边缘点的纵坐标确定为第一纵坐标,将所述第二边缘点的纵坐标确定为第二纵坐标,将所述第三边缘点的横坐标确定为第一横坐标;

22、根据所述第一纵坐标、所述第二纵坐标和所述第一横坐标确定所述边缘点组对应的车位角点;

23、根据所述车位角点确定待选车位。

24、在一些实施例中,所述在所述待选车位不与任意一对相邻边缘点的连线相交的情况下,判断所述待选车位的预设范围内是否存在停驻的车辆之前,所述方法还包括:

25、根据所述待选车位四条边的位置,确定所述待选车位在车辆坐标系中的第二横坐标、第三横坐标、第三纵坐标以及第四纵坐标;

26、对任意一对相邻边缘点,获取所述相邻边缘点的第一坐标和第二坐标;

27、根据所述第二横坐标、第三横坐标、第三纵坐标、第四纵坐标、第一坐标以及第二坐标判断所述待选车位是否相邻边缘点相交。

28、在一些实施例中,所述车位包括平行车位和垂直车位,

29、所述从所述至少一个待选车位中确定车位之后,所述方法还包括:

30、在所述车位与其他车位存在重合部分的情况下,删除重叠的至少一个车位中的目标车位,所述目标车位为平行车位和垂直车位中的任一种。

31、第二方面,本申请实施例提供一种车位的检测装置,装置包括:

32、获取模块,用于获取车辆周围的可行驶区域和障碍物信息;

33、第一确定模块,用于根据所述可行驶区域和所述障碍物信息确定至少一个边缘点组;

34、第二确定模块,用于根据所述至少一个边缘点组确定至少一个待选车位,其中,所述至少一个边缘点组中每一个边缘点组对应一个待选车位;

35、检测模块,用于从所述至少一个待选车位中确定车位。

36、第三方面,本申请实施例提供了一种车位的检测设备,设备包括:处理器以及存储有计算机程序指令的存储器;

37、处理器执行计算机程序指令时实现如上的车位的检测方法。

38、第四方面,本申请实施例提供了一种计算机存储介质,计算机存储介质上存储有计算机程序指令,计算机程序指令被处理器执行时实现如上的车位的检测方法。

39、第五方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括计算机程序指令,所述计算机程序指令被处理器执行时实现如上的车位的检测方法。

40、在本申请中,通过获取车辆周围的可行驶区域和障碍物信息;根据可行驶区域和障碍物信息确定至少一个边缘点组;根据至少一个边缘点组确定至少一个待选车位,其中,至少一个边缘点组中每一个边缘点组对应一个待选车位;从至少一个待选车位中确定车位。如此一来,本申请仅需要获知车辆的可行驶区域,以及检测车辆附近的障碍物信息,即可通过纯数学方法检测到车辆周围的车位,与相关技术中依赖模型检测相比,节省了数据标注/模型训练的费用和时间,提升了车位检测的效率。



技术特征:

1.一种车位的检测方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的车位的检测方法,其特征在于,所述根据所述可行驶区域和所述障碍物信息确定至少一个边缘点组,包括:

3.根据权利要求2所述的车位的检测方法,其特征在于,所述将所述边缘点点集中的多个边缘点划分为至少一个边缘点组,包括:

4.根据权利要求3所述的车位的检测方法,其特征在于,所述根据所述感兴趣区域将所述边缘点点集中的多个边缘点划分为至少一个边缘点组,包括:

5.根据权利要求1所述的车位的检测方法,其特征在于,所述根据所述至少一个边缘点组确定至少一个待选车位,包括:

6.根据权利要求1所述的车位的检测方法,其特征在于,所述根据所述第一边缘点、所述第二边缘点以及所述第三边缘点确定待选车位,包括:

7.根据权利要求1所述的车位的检测方法,其特征在于,所述从所述至少一个待选车位中确定车位,包括:

8.根据权利要求7所述的车位的检测方法,其特征在于,所述在所述待选车位不与任意一对相邻边缘点的连线相交的情况下,判断所述待选车位的预设范围内是否存在停驻的车辆之前,所述方法还包括:

9.根据权利要求1所述的车位的检测方法,其特征在于,所述车位包括平行车位和垂直车位,

10.一种车位的检测装置,其特征在于,所述装置包括:


技术总结
本申请公开了一种车位的检测方法及装置。该方法包括:通过获取车辆周围的可行驶区域和障碍物信息;根据可行驶区域和障碍物信息确定至少一个边缘点组;根据至少一个边缘点组确定至少一个待选车位,其中,至少一个边缘点组中每一个边缘点组对应一个待选车位;从至少一个待选车位中确定车位。根据本申请实施例,能够提升车位检测的效率。

技术研发人员:宋小军
受保护的技术使用者:北京经纬恒润科技股份有限公司
技术研发日:
技术公布日:2025/3/6
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