CN109215375B - 无人机寻车位方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了无人机寻车位方法及装置，属于无人机技术领域。其中，无人机寻车位方法包括：无人机升至汽车的上方，并获取无人机相对于汽车的方位信息；通过无人机获得停车场的图片或视频信息；从图片或视频信息中识别出空车位；计算获得空车位相对于无人机的方位信息；以及根据无人机相对于汽车的方位信息及空车位相对于无人机的方位信息获得空车位相对于汽车的方位信息。本发明提供的无人机寻车位方法及装置能够辅助汽车驾乘人员在停车场寻找空车位。
Description
技术领域
本发明属于无人机技术领域，尤其涉及一种无人机寻车位方法及装置。
背景技术
家用轿车的高度较低，驾驶员的视野范围有限。在大型停车场寻找空车位时需要由驾驶员驾驶汽车并通过人眼视觉寻找车位。由于其他车辆及建筑物的遮挡，驾驶员依靠目视寻找车位较困难。
发明内容
本发明实施例提供一种无人机寻车位方法及装置，能够辅助驾驶人员寻找空车位。
第一方面，提供一种无人机寻车位方法，用于辅助汽车驾乘人员在停车场寻找空车位，包括：无人机升至汽车的上方，并获取无人机相对于汽车的方位信息；通过无人机获得停车场的图片或视频信息；从图片或视频信息中识别出空车位；计算获得空车位相对于无人机的方位信息；以及根据无人机相对于汽车的方位信息及空车位相对于无人机的方位信息获得空车位相对于汽车的方位信息。
在第一种可能的实现方式中，从图片或视频信息中获得空车位信息，包括：将图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆和/或车位的形状信息进行匹配，以确定图片或视频信息中的空车位位置信息。
结合上述可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，将图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆和/或车位的形状信息进行匹配，包括：判断图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆的形状信息是否匹配，如果匹配，则确定该区域为非空车位区域；或者，判断图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车位的形状信息是否匹配，如果匹配，则确定该区域为空车位区域。
结合上述可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，根据无人机相对于所述汽车的方位信息及空车位相对于无人机的方位信息获得空车位相对于汽车的方位信息，包括；根据图片或视频信息的图幅/视频尺寸及图片或视频信息中空车位区域的尺寸确定比例尺，根据比例尺及无人机与汽车之间的相对位置信息计算空车位相对于车辆的实际位置。
结合上述可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，无人机寻车位方法还包括，根据空车位相对于车辆的实际位置计算汽车到达空车位的路线。
第二方面，提供一种一种无人机寻车位装置，用于辅助汽车驾乘人员在停车场寻找空车位，包括：无人机本体，能够手动或自动控制升至汽车的上方；信息获取单元，设置于无人机上，用于在高于汽车的方位获得停车场的图片或视频信息；以及处理单元，用于：从图片或视频信息中识别出空车位；计算获得空车位相对于无人机的方位信息；以及根据无人机相对于汽车的方位信息及空车位相对于无人机的方位信息获得空车位相对于汽车的方位信息。
在第一种可能的实现方式中，处理单元中，从图片或视频信息中获得空车位信息，包括：将图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆和/或车位的形状信息进行匹配，以确定图片或视频信息中的空车位位置信息。
结合上述可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，处理单元中，将图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆和/或车位的形状信息进行匹配，包括：判断图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆的形状信息是否匹配，如果匹配，则确定该区域为非空车位区域；或者，判断图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车位的形状信息是否匹配，如果匹配，则确定该区域为空车位区域。
结合上述可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，处理单元还用于，根据图片或视频信息的图幅/视频尺寸及图片或视频信息中空车位区域的尺寸确定比例尺，根据比例尺及无人机与汽车之间的相对位置信息计算空车位相对于车辆的实际位置。
结合上述可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，处理单元还用于，根据空车位相对于车辆的实际位置计算汽车到达空车位的路线。
本发明实施例提供的无人机寻车位方法及装置，通过无人机在汽车上方获取停车场的图像或视频信息，视野更宽，能更容易发现空车位。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本发明一个实施例提供的无人机寻车位方法的流程图；
图2为根据本发明另一个实施例提供的无人机寻车位方法的流程图；
图3为根据本发明一个实施例提供的无人机寻车位装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在下面的详细描述中，提出了许多具体细节，以便提供对本发明的全面理解。但是，对于本领域技术人员来说很明显的是，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明的更好的理解。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1为根据本发明一个实施例提供的无人机寻车位方法的流程图；
现在的消费级无人机多设置有摄像装置，无人机飞行至高空后可获得良好的视野，本发明实施例通过无人机在停车场上方俯视获得停车场的图像或视频信息，进而从图像或视频信息中识别出空车位，从而向驾驶员提供驾驶参考。
无人机寻车位方法，用于辅助汽车驾乘人员在停车场寻找空车位，包括如下步骤。
S10、无人机升至汽车的上方，并获取无人机相对于汽车的方位信息。
无人机可以是在汽车的正上方，也可以是在水平方向上离开汽车一定距离，飞行至停车场上方的位置。无人机离开汽车之后，可以通过GPS或其他定位系统确定其与汽车之间的方位信息。无人机相对于汽车的方位信息包括无人机相对于汽车的高度、在汽车车头/车尾方向上与汽车的距离及在汽车侧面方向上与汽车的距离。
S20、通过无人机获得停车场的图片或视频信息。
无人机飞至目的位置后开始采集停车场的图片或视频信息。具体地，可以先随意采集部分图片或视频信息，传回至驾乘人员后先由驾乘人员判断该信息是否是所需要的停车场信息，并根据实际情况由人工调整无人机的拍照方向和/或角度，使无人机能够获取到所需的信息。
无人机就位之后可以通过摄像/摄影功能来获取停车场的图片或视频信息。无人机可以在相同的高度上采用不同的拍摄角度获取多组图片/视频信息，也可以采用相同的拍摄角度在多个高度位置上获取多组图片/视频信息。
S30、从图片或视频信息中识别出空车位。
停车场的地面颜色一般都比较一致，汽车的外形也比较相近，因此停车场中停有汽车的区域与空车位的区域有明显的区别，并且停有汽车的区域的形状大致相同，空车位的区域的形状也大致相同。基于上述相同和不同之处，可以通过类似于人脸识别的技术从图片或视频信息中筛选出两种区域并作区分。
S40、计算获得空车位相对于无人机的方位信息。
图像的图幅或视频信息中某一帧的大小是一定的，因此可以先确定出步骤S30中识别出的空车位在图像或视频信息中某一帧中的位置坐标。
在步骤S10中已获得无人机的高度以及在水平方向上无人机与车头和车侧面的距离，以及无人机拍照时的拍照角度，因此可以根据上述信息确定出图像或视频信息中空车位相对于无人机的方位。
S50、根据无人机相对于汽车的方位信息及空车位相对于无人机的方位信息获得空车位相对于汽车的方位信息。
结合空车位在图像或视频信息中某一帧中的位置坐标(相对于图幅边界的位置)及图像或视频信息中所摄区域相对于汽车的方位可进一步确定出空车位相对于汽车的大致方位。
图2为根据本发明另一个实施例提供的无人机寻车位方法的流程图。
本实施例中，无人机寻车位方法包括如下步骤。
S100、无人机升至汽车的上方，并获取无人机相对于汽车的方位信息。
无人机可以是在汽车的正上方，也可以是在水平方向上离开汽车一定距离，飞行至停车场上方的位置。无人机离开汽车之后，可以通过GPS或其他定位系统确定其与汽车之间的方位信息。无人机相对于汽车的方位信息包括无人机相对于汽车的高度、在汽车车头/车尾方向上与汽车的距离及在汽车侧面方向上与汽车的距离。
S200、通过无人机获得停车场的图片或视频信息。
无人机飞至目的位置后开始采集停车场的图片或视频信息。具体地，可以先随意采集部分图片或视频信息，传回至驾乘人员后先由驾乘人员判断该信息是否是所需要的停车场信息，并根据实际情况由人工调整无人机的拍照方向和/或角度，使无人机能够获取到所需的信息。
无人机就位之后可以通过摄像/摄影功能来获取停车场的图片或视频信息。无人机可以在相同的高度上采用不同的拍摄角度获取多组图片/视频信息，也可以采用相同的拍摄角度在多个高度位置上获取多组图片/视频信息。
S300、将图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆和/或车位的形状信息进行匹配，以确定图片或视频信息中的空车位位置信息。
停车场的地面颜色一般都比较一致，汽车的外形也比较相近，因此停车场中停有汽车的区域与空车位的区域有明显的区别，并且停有汽车的区域的形状大致相同，空车位的区域的形状也大致相同。基于上述相同和不同之处，可以通过类似于人脸识别的技术从图片或视频信息中筛选出两种区域并作区分。
判断图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆的形状信息是否匹配，如果匹配，则确定该区域为非空车位区域。确定非空车位区域后，其余区域则为空车位区域，可以从空车位区域中选择距离最近或最方便的位置作为目标空车位，可将其作为可选位置提供给驾乘人员参考选择。
在可选实施例中，该步骤还可以为，判断图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车位的形状信息是否匹配，如果匹配，则确定该区域为空车位区域。空车位数量较少是导致空车位较难寻找的主要原因，因此，图片或视频信息中的空车位区域会比较少，确定出图片或视频信息中的空车位区域的计算量比较小。
S400、计算获得空车位相对于无人机的方位信息。
根据无人机相对于汽车的方位信息及空车位相对于无人机的方位信息获得空车位相对于汽车的方位信息。
具体地，图像的图幅或视频信息中某一帧的大小是一定的，因此可以先确定出步骤S300中识别出的空车位在图像或视频信息中某一帧中的位置坐标。
在步骤S100中已获得无人机的高度以及在水平方向上无人机与车头和车侧面的距离，以及无人机拍照时的拍照角度，因此可以根据上述信息确定出图像或视频信息中空车位相对于无人机的方位。
S500、根据图片或视频信息的图幅/视频尺寸及图片或视频信息中空车位区域的尺寸确定比例尺，根据比例尺及无人机与汽车之间的相对位置信息计算空车位相对于车辆的实际位置。
无人机拍摄时，其镜头相对于水平面的俯仰角、镜头高度、光圈大小和变焦倍数等信息均可获取，辅以透视(空间透视物体的轮廓线中上、下、左、右、前、后不同距离形的变化和缩小的现象)中几何形变关系，可以计算出被拍摄物体相对于镜头的距离、角度和方位等信息。另外，停车位和汽车等物体的实际尺寸一般都有国家标准，其位于某一很小的数值范围内，才取用平均值或最小方差值作为基准计算比例尺。
结合空车位在图像或视频信息中某一帧中的位置坐标(相对于图幅边界的位置)及图像或视频信息中所摄区域相对于汽车的方位可进一步确定出空车位相对于汽车的大致方位。
S600、根据空车位相对于车辆的实际位置计算汽车到达空车位的路线。
图3为根据本发明一个实施例提供的无人机寻车位装置的结构示意图。
无人机寻车位装置10用于辅助汽车驾乘人员在停车场寻找空车位，包括无人机本体11、信息获取单元12和处理单元13。
无人机本体11能够被以手动或自动控制的方式升至汽车的上方。无人机本体11可以为例如四轴飞行器或直升机的可滞空的飞行装置。
信息获取单元12设置于无人机上，用于在高于汽车的方位获得停车场的图片或视频信息。信息获取单元12可以为照相机或摄像机等装置，还可以设置云台等装置，以便从合适的角度获取所需的图片或视频信息。
处理单元13用于从图片或视频信息中识别出空车位，计算获得空车位相对于无人机的方位信息，以及根据无人机相对于汽车的方位信息及空车位相对于无人机的方位信息获得空车位相对于汽车的方位信息。
其中，处理单元13从图片或视频信息中获得空车位信息时，可以将图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆和/或车位的形状信息进行匹配，以确定图片或视频信息中的空车位位置信息。
具体地，处理单元13将图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆和/或车位的形状信息进行匹配时，可以通过判断图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆的形状信息是否匹配，如果匹配，则确定该区域为非空车位区域；或者，判断图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车位的形状信息是否匹配，如果匹配，则确定该区域为空车位区域。
在另外一些实施例中，处理单元13还用于根据图片或视频信息的图幅/视频尺寸及图片或视频信息中空车位区域的尺寸确定比例尺，根据比例尺及无人机与汽车之间的相对位置信息计算空车位相对于车辆的实际位置。
在另外一些实施例中，处理单元13还用于，根据空车位相对于车辆的实际位置计算汽车到达空车位的路线。
为了更好地说明本发明的技术方案，以下以无人机寻车位装置10为例说明其工作过程。
首先，设置有信息获取单元12的无人机本体11升至汽车的上方，并获取无人机相对于汽车的方位信息。无人机可以是在汽车的正上方，也可以是在水平方向上离开汽车一定距离，飞行至停车场上方的位置。无人机离开汽车之后，可以通过GPS或其他定位系统确定其与汽车之间的方位信息。无人机相对于汽车的方位信息包括无人机相对于汽车的高度、在汽车车头/车尾方向上与汽车的距离及在汽车侧面方向上与汽车的距离。
其次，通过信息获取单元12获得停车场的图片或视频信息。具体地，可以先随意采集部分图片或视频信息，传回至驾乘人员后先由驾乘人员判断该信息是否是所需要的停车场信息，并根据实际情况由人工调整无人机的拍照方向和/或角度，使无人机能够获取到所需的信息。
无人机就位之后可以通过摄像/摄影功能来获取停车场的图片或视频信息。无人机可以在相同的高度上采用不同的拍摄角度获取多组图片/视频信息，也可以采用相同的拍摄角度在多个高度位置上获取多组图片/视频信息。
再次，处理单元13将图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆和/或车位的形状信息进行匹配，以确定图片或视频信息中的空车位位置信息。具体地，停车场的地面颜色一般都比较一致，汽车的外形也比较相近，因此停车场中停有汽车的区域与空车位的区域有明显的区别，并且停有汽车的区域的形状大致相同，空车位的区域的形状也大致相同。基于上述相同和不同之处，可以通过类似于人脸识别的技术从图片或视频信息中筛选出两种区域并作区分。判断图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆的形状信息是否匹配，如果匹配，则确定该区域为非空车位区域。确定非空车位区域后，其余区域则为空车位区域，可以从空车位区域中选择距离最近或最方便的位置作为目标空车位，可将其作为可选位置提供给驾乘人员参考选择。
然后，处理单元13计算获得空车位相对于无人机的方位信息。具体地，图像的图幅或视频信息中某一帧的大小是一定的，因此可以先确定出前述步骤中识别出的空车位在图像或视频信息中某一帧中的位置坐标。前述步骤中已获得无人机的高度以及在水平方向上无人机与车头和车侧面的距离，以及无人机拍照时的拍照角度，因此可以根据上述信息确定出图像或视频信息中空车位相对于无人机的方位。
之后，处理单元13根据图片或视频信息的图幅/视频尺寸及图片或视频信息中空车位区域的尺寸确定比例尺，根据比例尺及无人机与汽车之间的相对位置信息计算空车位相对于车辆的实际位置。无人机拍摄时，其镜头相对于水平面的俯仰角、镜头高度、光圈大小和变焦倍数等信息均可获取，辅以透视(空间透视物体的轮廓线中上、下、左、右、前、后不同距离形的变化和缩小的现象)中几何形变关系，可以计算出被拍摄物体相对于镜头的距离、角度和方位等信息。另外，停车位和汽车等物体的实际尺寸一般都有国家标准，其位于某一很小的数值范围内，才取用平均值或最小方差值作为基准计算比例尺。结合空车位在图像或视频信息中某一帧中的位置坐标(相对于图幅边界的位置)及图像或视频信息中所摄区域相对于汽车的方位可进一步确定出空车位相对于汽车的大致方位。
最后，根据空车位相对于车辆的实际位置计算汽车到达空车位的路线。
本发明实施例提供的无人机寻车位方法及装置，通过无人机在汽车上方获取停车场的图像或视频信息，视野更宽，能更容易发现空车位。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种无人机寻车位方法，用于辅助汽车的驾乘人员在停车场寻找空车位，其特征在于，包括：
所述无人机升至所述汽车的上方，并获取所述无人机相对于所述汽车的方位信息；
通过所述无人机获得停车场的图片或视频信息；
从所述图片或视频信息中识别出空车位；
计算获得所述空车位相对于所述无人机的方位信息；以及
根据所述无人机相对于所述汽车的方位信息及所述空车位相对于所述无人机的方位信息获得所述空车位相对于所述汽车的方位信息。
2.根据权利要求1所述的无人机寻车位方法，其特征在于，所述从所述图片或视频信息中获得空车位信息，包括：
将所述图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆和/或车位的形状信息进行匹配，以确定所述图片或视频信息中的空车位位置信息。
3.根据权利要求2所述的无人机寻车位方法，其特征在于，所述将所述图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆和/或车位的形状信息进行匹配，包括：
判断所述图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆的形状信息是否匹配，如果匹配，则确定该区域为非空车位区域；或者
判断所述图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车位的形状信息是否匹配，如果匹配，则确定该区域为空车位区域。
4.根据权利要求3所述的无人机寻车位方法，其特征在于，根据无人机相对于汽车的方位信息及空车位相对于无人机的方位信息获得空车位相对于汽车的方位信息，包括；
根据所述图片或视频信息的图幅/视频尺寸及所述图片或视频信息中所述空车位区域的尺寸确定比例尺，根据比例尺及所述无人机与所述汽车之间的相对位置信息计算所述空车位相对于车辆的实际位置。
5.根据权利要求4所述的无人机寻车位方法，其特征在于，还包括，根据所述空车位相对于车辆的实际位置计算所述汽车到达所述空车位的路线。
6.一种无人机寻车位装置，用于辅助汽车的驾乘人员在停车场寻找空车位，其特征在于，包括：
无人机本体，能够手动或自动控制升至所述汽车的上方；
信息获取单元，设置于所述无人机上，用于在高于所述汽车的方位获得停车场的图片或视频信息；以及
处理单元，用于
从所述图片或视频信息中识别出空车位；
计算获得所述空车位相对于所述无人机的方位信息；以及
根据所述无人机相对于所述汽车的方位信息及所述空车位相对于所述无人机的方位信息获得所述空车位相对于所述汽车的方位信息。
7.根据权利要求6所述的无人机寻车位装置，其特征在于，所述处理单元中，从所述图片或视频信息中获得空车位信息，包括：
将所述图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆和/或车位的形状信息进行匹配，以确定所述图片或视频信息中的空车位位置信息。
8.根据权利要求7所述的无人机寻车位装置，其特征在于，所述处理单元中，所述将所述图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆和/或车位的形状信息进行匹配，包括：
判断所述图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车辆的形状信息是否匹配，如果匹配，则确定该区域为非空车位区域；或者
判断所述图片或视频信息中的基于颜色的预定形状区域与预存的车位的形状信息是否匹配，如果匹配，则确定该区域为空车位区域。
9.根据权利要求8所述的无人机寻车位装置，其特征在于，所述处理单元还用于，
根据所述图片或视频信息的图幅/视频尺寸及所述图片或视频信息中所述空车位区域的尺寸确定比例尺，根据比例尺及所述无人机与所述汽车之间的相对位置信息计算所述空车位相对于车辆的实际位置。
10.根据权利要求9所述的无人机寻车位装置，其特征在于，所述处理单元还用于，根据所述空车位相对于车辆的实际位置计算所述汽车到达所述空车位的路线。
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