车位识别方法、装置、车辆及存储介质与流程

本申请涉及自动驾驶，更具体地，涉及一种车位识别方法、装置、车辆及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、交通智能化需求日益增长，自动泊车是实现智能出行、自动驾驶中强有力的一环，在自动泊车系统中，当有效的车位被识别出来之后，系统结合车辆的位姿，规划泊车路径，并在泊车过程中不断根据车位的感知结果动态更新泊入车位的位置，从而实现自动泊车。

2、目前，可以手动设计车位角点特征来表达车位角点，通过特征提取算子及图像处理手段，获取车位角点以及线段，再根据车位角点以及线段行边缘检测，并利用边缘检测后的几何特征，获得潜在的停车位边界线，最终重构完整车位。

3、但是，采用该方法，得到的车位的准确率较低，导致自动泊车的成功率较低。

技术实现思路

1、本申请提出了一种车位识别方法、装置、车辆及计算机可读存储介质，以改善上述缺陷。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种车位识别方法，方法包括：获取针对目标车位的拍摄图像；将目标拍摄图像输入骨干网络进行特征提取，得到目标特征图；将目标特征图输入车位角点检测网络进行注意力机制运算，得到目标空间注意图；对目标空间注意图进行卷积处理，得到目标车位角点坐标预测图；将目标特征图以及目标车位角点坐标预测图输入车位线检测网络，得到针对目标车位的车位识别结果。

3、第二方面，本申请实施例还提供了一种车位识别装置，装置包括：

4、第一获取模块，用于获取针对目标车位的拍摄图像；

5、提取模块，用于将目标拍摄图像输入骨干网络进行特征提取，得到目标特征图；

6、运算模块，用于将目标特征图输入车位角点检测网络进行注意力机制运算，得到目标空间注意图；

7、处理模块，用于对目标空间注意图进行卷积处理，得到目标车位角点坐标预测图；

8、输出模块，用于将目标特征图以及目标车位角点坐标预测图输入车位线检测网络，得到针对目标车位的车位识别结果。

9、第三方面，本申请实施例还提供了一种车辆，其特征在于，车辆包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于执行上述方法。

10、第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有处理器可执行的程序代码，程序代码被处理器执行时使处理器执行上述方法。

11、本申请提供的一种车位识别方法、装置、车辆及计算机可读存储介质，通过将目标车位的目标拍摄图像输入骨干网络进行特征提取，得到目标特征图，先将目标特征图输入车位角点检测网络进行注意力机制运算，得到目标空间注意图，然后对目标空间注意图进行卷积处理，得到目标车位角点坐标预测图，从而使得进行注意力机制运算以及卷积处理得到的目标车位角点坐标预测图能够在车位线缺损、障碍物遮挡、光线模糊等情况下反映真实车位角点的信息，最后将目标特征图以及目标车位角点坐标预测图输入车位线检测网络，得到车位识别结果，在通过车位线检测网络得到车位识别结果时引入车位角点识别的特征，从而使得确定目标车位的车位识别结果的准确率较高，提高了自动泊车的成功率。

12、本申请实施例的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例而了解。本申请实施例的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

技术特征：

1.一种车位识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车位角点检测网络包括第一压缩激励模块以及关系感知注意力模块，所述将所述目标特征图输入车位角点检测网络进行注意力机制运算，得到目标空间注意图，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述骨干网络包括骨干网络模块以及第二压缩激励模块，所述将所述目标拍摄图像输入所述骨干网络进行特征提取，得到目标特征图，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述骨干网络包括多个依次串联的特征提取单元，每个所述特征提取单元包括一个骨干网络模块以及一个第二压缩激励模块；

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车位线检测网络包括第一特征编码器、网格采样模块以及第二特征编码器，所述车位角点检测网络后连接有车位角点信息编码器；

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标车位角点坐标预测图包括多个拍摄图像各自的目标车位角点坐标预测图；

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述车位线融合结果以及所述角点融合结果，确定针对所述目标车辆的车位识别结果，包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标拍摄图像输入骨干网络进行特征提取，得到目标特征图，之前包括：

9.一种车位识别装置，其特征在于，所述装置包括：

10.一种车辆，其特征在于，包括：

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有处理器可执行的程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时使所述处理器执行权利要求1-8任一项所述方法。

技术总结
本申请公开了一种车位识别方法、装置、车辆及可读存储介质，方法包括：获取针对目标车位的目标拍摄图像；将目标拍摄图像输入骨干网络进行特征提取，得到目标特征图；将目标特征图输入车位角点检测网络进行注意力机制运算，得到目标空间注意图；对目标空间注意图进行卷积处理，得到目标车位角点坐标预测图；将目标特征图以及目标车位角点坐标预测图输入车位线检测网络，得到针对目标车位的车位识别结果。在本申请中，提高了可见车位角点的检测率及被遮挡车位角点的预测效果，提高了车位识别的准确性，从而提高了自动泊车的成功率。

技术研发人员：周卫林,覃小艺,张剑锋,王丹,张坤雷,陈学文
受保护的技术使用者：广州汽车集团股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23