车位信息确定方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本公开涉及人工智能，尤其涉及计算机视觉、深度学习、大模型等，可应用于自动驾驶、自动泊车等场景。更具体地，本公开提供了一种车位信息确定方法、装置、电子设备、存储介质以及计算机程序产品。

背景技术：

1、在自动泊车系统中，车位是否可用的判定（可停判定）是至关重要的组成部分。它的作用是在停车场内识别出适合停车的位置，帮助自动泊车系统准确、安全地完成停车操作。

技术实现思路

1、本公开提供了一种车位信息确定方法、装置、电子设备、存储介质以及计算机程序产品。

2、根据第一方面，提供了一种车位信息确定方法，该方法包括：根据车辆的采集装置采集的图像，确定车辆所在环境中的障碍物信息和车位信息；根据障碍物信息和车位信息，确定车位状态，其中，车位状态表示车位所在区域是否存在障碍物；以及响应于车位所在区域存在障碍物，根据车位区域的障碍物信息，调用大语言模型生成车位可用信息。

3、根据第二方面，提供了一种车位信息确定装置，该装置包括：信息确定模块，用于根据车辆的采集装置采集的图像，确定车辆所在环境中的障碍物信息和车位信息；车位状态确定模块，用于根据障碍物信息和车位信息，确定车位状态，其中，车位状态表示车位所在区域是否存在障碍物；以及车位可用确定模块，用于响应于车位所在区域存在障碍物，根据车位区域的障碍物信息，调用大语言模型生成车位可用信息。

4、根据第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行根据本公开提供的方法。

5、根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行根据本公开提供的方法。

6、根据第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序存储于可读存储介质和电子设备其中至少之一上，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开提供的方法。

7、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种车位信息确定方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述车位区域的障碍物信息，调用大语言模型生成车位可用信息包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述物理信息包括底盘高度；所述调用所述大语言模型基于所述提示信息，生成车位可用信息包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述图像包括鱼眼图；所述根据车辆的采集装置采集的图像，确定所述车辆所在环境中的障碍物信息和车位信息包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述鱼眼图进行坐标系转换，得到平面投影图包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述平面投影图进行深度估计，得到所述平面投影图中每个像素点的深度信息包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述平面投影图中每个像素点的深度信息，确定所述平面投影图的点云数据包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据车辆的采集装置采集的图像，确定所述车辆所在环境中的障碍物信息和车位信息包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述图像包括多个方位的鱼眼图；所述根据车辆的采集装置采集的图像，确定所述车辆所在环境中的障碍物信息和车位信息包括：

10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述障碍物信息和所述车位信息，确定车位状态包括：

11.一种车位信息确定装置，包括：

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述车位可用确定模块包括：

13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述物理信息包括底盘高度；所述可用信息生成单元包括：

14.根据权利要求11所述的装置，其中，所述图像包括鱼眼图；所述信息确定模块包括：

15.根据权利要求14所述的装置，其中，所述转换单元包括：

16.根据权利要求14所述的装置，其中，所述深度估计单元包括：

17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述点云确定单元，用于根据所述平面投影图中每个像素点的绝对深度，确定所述平面投影图的点云数据。

18.根据权利要求11所述的装置，其中，所述信息确定模块包括：

19.根据权利要求11所述的装置，其中，所述图像包括多个方位的鱼眼图；所述信息确定模块包括：

20.根据权利要求11所述的装置，其中，所述车位状态确定模块包括：

21.一种电子设备，包括：

22.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1至10中任一项所述的方法。

23.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序存储于可读存储介质和电子设备其中至少之一上，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1至10中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种车位信息确定方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习、大模型等技术领域，可应用于自动驾驶、自动泊车等场景。具体实现方案为：根据车辆的采集装置采集的图像，确定车辆所在环境中的障碍物信息和车位信息；根据障碍物信息和车位信息，确定车位状态，其中，车位状态表示车位所在区域是否存在障碍物；以及响应于车位所在区域存在障碍物，根据车位区域的障碍物信息，调用大语言模型生成车位可用信息。本公开还提供了一种车位信息确定装置、电子设备和存储介质。

技术研发人员：龚石,谭啸,王井东,丁二锐
受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/30