DE112020006935T5

DE112020006935T5 - Verfahren und gerät zur parkplatzerkennung sowie vorrichtung und speichermedium

Info

Publication number: DE112020006935T5
Application number: DE112020006935.4T
Authority: DE
Inventors: Jin LV; Wei Liu; Jun Hu
Original assignee: Neusoft Reach Automotive Tech Shenyang Co; Neusoft Reach Automotive Technology Shenyang Co Ltd
Current assignee: Neusoft Reach Automotive Tech Shenyang Co; Neusoft Reach Automotive Technology Shenyang Co Ltd
Priority date: 2020-03-20
Filing date: 2020-07-17
Publication date: 2023-01-26
Also published as: CN111428616A; JP2023517365A; JP7400118B2; US20230102253A1; CN111428616B; WO2021184616A1

Abstract

Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung von Parkplätzen, sowie eine Vorrichtung und ein Speichermedium. Gemäß dem Verfahren wird ein Draufsichtbild einer Szene gelernt, um fünf Wahrscheinlichkeitskarten zu erhalten. Die fünf Wahrscheinlichkeitskarten umfassen insbesondere eine Mittelpunktwahrscheinlichkeitskarte und vier Innenwinkelpunktwahrscheinlichkeitskarten. Die Mittelpunktwahrscheinlichkeitskarte spiegelt eine Vorhersagewahrscheinlichkeit jedes Pixelpunkts im Draufsichtbild der Szene wider, die als Mittelpunkt eines Parkplatzes dient, jede Innenwinkelpunktwahrscheinlichkeitskarte spiegelt eine Vorhersagewahrscheinlichkeit jedes Pixelpunkts im Draufsichtbild der Szene wider, die als ein bestimmter Innenwinkel des Parkplatzes dient, und es gibt eine geometrische Zuordnung zwischen dem Innenwinkelpunkt und dem Mittelpunkt jedes Parkplatzes. Auf dieser Grundlage wird mit Hilfe der von einem Modell ausgegebenen Bilder ein Ergebnis der Parkplatzerkennung erzielt. Die Methode ermöglicht eine schnelle Erkennung von Parkplätzen in einem einzigen Schritt, indem sie das Draufsichtbild der Szene lernt. Darüber hinaus ist das Verfahren nicht auf die Art des Parkplatzes beschränkt, so dass mehrere Arten von Parkplätzen gleichzeitig erkannt werden können, was die Effizienz der Parkplatzerkennung verbessert

Description

Diese Anmeldung beansprucht Priorität für die chinesische Patentanmeldung Nr. 202010200852.0 mit dem Titel „PARKPLATZERKENNUNGSMETHODE UND -VORRICHTUNG SOWIE GERÄT UND SPEICHERMEDIUM“, die am 20. März 2020 bei der China National Intellectual Property Administration eingereicht wurde und durch Bezugnahme in vollem Umfang hierin enthalten ist.
FELD
Die vorliegende Offenbarung bezieht sich auf das technische Gebiet der Bildverarbeitung, insbesondere auf ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Erkennung eines Parkplatzes, eine Einrichtung und ein Speichermedium.
HINTERGRUND
Das automatische Einparken ist ein wichtiger Bestandteil der autonomen Fahrtechnik. Das automatische Einparken erfolgt in Abhängigkeit von genauen Informationen über eine Parklücke. Bei der herkömmlichen Technologie wird der Prozess der Parklückenerkennung in der Regel in mehrere Teilaufgaben unterteilt. So werden beispielsweise zunächst Schnittpunkte von Linien in einem Bild erkannt und zwei benachbarte Schnittpunkte als Schnittpunktpaar bestimmt; anschließend werden Parkplatzinformationen auf der Grundlage eines durch Schnittpunktpaare gebildeten Bereichs bestimmt, wobei die Parkplatzinformationen einen Typ eines Parkplatzes und einen Winkel des Parkplatzes umfassen; und schließlich werden zwei weitere Punkte des Parkplatzes auf der Grundlage der Parkplatzinformationen geschätzt, um vollständige Informationen über den Parkplatz zu ermitteln.
Bei der herkömmlichen Technologie wird ein Parkplatz in mehreren Schritten erkannt, was zu einer geringen Erkennungsgeschwindigkeit führt. Außerdem ist es unmöglich, mehrere Arten von Parkplätzen in einem einzigen Erkennungsprozess zu erkennen.
ZUSAMMENFASSUNG
In Anbetracht der obigen Ausführungen werden ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Erkennen eines Parkplatzes, eine Einrichtung und ein Speichermedium gemäß der vorliegenden Offenbarung zum Erkennen mehrerer Arten von Parkplätzen durch denselben Prozess bereitgestellt, um die Komplexität zu verringern und die Geschwindigkeit der Parkraumerkennung zu verbessern.
Die folgenden technischen Lösungen werden gemäß den Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung bereitgestellt.
Gemäß einem ersten Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird ein Verfahren zur Erfassung eines Parkplatzes bereitgestellt. Das Verfahren umfasst:

Das Aufnehmen eines Draufsichtbildes einer Szene;
Durchführen eines Lernprozesses auf dem Draufsichtbild , um eine Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten zu erhalten, wobei die Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit für jedes Pixel in dem Draufsichtbild umfasst, dass es ein Mittelpunkt ist, jede der Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit für jedes Pixel in dem Draufsichtbild umfasst, dass es ein Innenwinkelpunkt ist, und die vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten verschiedenen Typen von Innenwinkelpunkten eines Parkplatzes entsprechen; und
Erhalten eines Parkplatzerkennungsergebnisses für das Bild in der Draufsicht, basierend auf der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und vier Innenwinkel-Punkt-Wahrscheinlichkeitskarten.

In einer Ausführungsform umfasst das Erhalten eines Parkplatzerkennungsergebnisses für das Bild in der Draufsicht basierend auf der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und den vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten:

Bestimmen der Anzahl von einem oder mehreren Mittelpunkt(en) und der Lage jedes Mittelpunktes auf der Grundlage der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte;
Bestimmen, basierend auf den vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten, von Innenwinkelpunkten, die mit dem einen oder den mehreren Mittelpunkten in Beziehung stehen; und
Erhalten des Parkplatzerkennungsergebnisses für das Draufsichtbild auf der Grundlage der bestimmten Anzahl und Positionen der Mittelpunkte, Positionen der Innenwinkelpunkte, die mit den Mittelpunkten in Beziehung stehen, und einer Korrelation zwischen den Mittelpunkten und den Innenwinkelpunkten.

In einer Ausführungsform umfasst das Bestimmen, basierend auf der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte, die Anzahl von einem oder mehreren Mittelpunkt(en) und einen Ort von jedem der Mittelpunkt(e):

für jedes Pixel in der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte, Bestimmen, ob die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, dass das Pixel der Mittelpunkt ist, einen ersten voreingestellten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert übersteigt, und Bestimmen des Pixels als den Mittelpunkt und
Erhöhen der Anzahl der Mittelpunkte um 1 in einem Fall, dass die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, dass das Pixel der Mittelpunkt ist, den ersten voreingestellten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert übersteigt; und
Umwandeln von Koordinaten jedes Pixels, das als Mittelpunkt in einem Koordinatensystem für das Draufsichtbild bestimmt wurde, in Koordinaten in einem Koordinatensystem für die Szene gemäß einer Umwandlungsbeziehung zwischen dem Koordinatensystem für das Draufsichtbild und dem Koordinatensystem für die Szene, um eine Position des Mittelpunkts in dem Koordinatensystem für die Szene zu erhalten.

In einer Ausführungsform umfasst die Bestimmung eines oder mehrerer Mittelpunkte auf der Grundlage der Karte der Mittelpunktwahrscheinlichkeit:

Bestimmung der Mittelpunkte auf der Grundlage der Karte der Mittelpunktwahrscheinlichkeit durch Anwendung eines Algorithmus zur Unterdrückung von Maximalwerten.

In einer Ausführungsform umfasst das Erhalten eines Parkplatzerkennungsergebnisses für das Draufsichtbild:

Bestimmen der Gesamtzahl von einem oder mehreren Parkplätzen in der Szene und eines Ortes für jeden der Parkplätze; oder
Bestimmen der Gesamtzahl eines oder mehrerer freier Parkplätze in der Szene und eines Ortes für jeden der freien Parkplätze; oder
Bestimmen der Gesamtzahl von einem oder mehreren freien Parkplätzen, die eine voreingestellte Anforderung in der Szene erfüllen, und einer Position jedes der freien Parkplätze, die die voreingestellte Anforderung in der Szene erfüllen.

In einer Ausführungsform umfasst die Erfassung eines Bildes einer Szene in der Draufsicht:

Aufnehmen vorläufiger Bilder der Szene mit Hilfe einer auf einem Fahrzeug montierten Kamera;
Zusammenfügen der vorläufigen Bilder der Szene, um ein Panoramabild zu erhalten; und
Umwandlung des Panoramabildes in ein Draufsichtbild .

In einer Ausführungsform umfasst das Verfahren außerdem:

Übertragen des Parkraumerfassungsergebnisses an ein automatisches Einparkhilfemodul eines Fahrzeugs, um das automatische Einparkhilfemodul zu veranlassen, einen Parkweg zu planen und eine Parksteuerung auf der Grundlage des Parkraumerfassungsergebnisses durchzuführen.
Gemäß einem zweiten Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird eine Vorrichtung zur Erfassung eines Parkplatzes bereitgestellt. Die Vorrichtung umfasst:
- ein Modul zum Aufnehmen von Draufsichtbildern, das so konfiguriert ist, dass es ein Draufsichtbild einer Szene aufnimmt;
- ein Wahrscheinlichkeitskarten-Ermittlungsmodul, das so konfiguriert ist, dass es einen Lernprozess auf dem Draufsichtbild durchführt, um eine Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten zu erhalten, wobei die Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit für jedes Pixel in dem Draufsichtbild umfasst, dass es ein Mittelpunkt ist, jede der Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit für jedes Pixel in dem Draufsichtbild umfasst, dass es ein Innenwinkelpunkt ist, und die vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten verschiedenen Typen von Innenwinkelpunkten eines Parkplatzes entsprechen; und
- ein Modul zum Ermitteln von Parkraumerkennungsergebnissen, das so konfiguriert ist, dass es ein Parkraumerkennungsergebnis für das Bild in der Draufsicht auf der Grundlage der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und der vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten erhält.

In einer Ausführungsform umfasst das Modul zum Ermitteln von Parkraumerkennungsergebnissen:

eine erste Bestimmungseinheit, die so konfiguriert ist, dass sie auf der Grundlage der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte die Anzahl von einem oder mehreren Mittelpunkt(en) und
einen Ort jedes der Mittelpunkt(e) bestimmt;
eine zweite Bestimmungseinheit, die so konfiguriert ist, dass sie auf der Grundlage der vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten Innenwinkelpunkte bestimmt, die mit dem einen oder den mehreren Mittelpunkten in Beziehung stehen; und
eine Erkennungsergebnis-Ermittlungseinheit, die so konfiguriert ist, dass sie das Parkplatz-Erkennungsergebnis für das Draufsichtbild auf der Grundlage der ermittelten Anzahl und Positionen der Mittelpunkte, der Positionen der Innenwinkelpunkte, die mit den Mittelpunkten in Beziehung stehen, und einer Korrelation zwischen den Mittelpunkten und den Innenwinkelpunkten ermittelt.

In einer Ausführungsform ist die erste Bestimmungseinheit so konfiguriert, dass sie:

für jedes Pixel in der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte bestimmt, ob die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, dass das Pixel der Mittelpunkt ist, einen ersten voreingestellten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert überschreitet, und das Pixel als den Mittelpunkt bestimmt und
die Anzahl der Mittelpunkte um 1 erhöht, falls die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, dass das Pixel der Mittelpunkt ist, den ersten voreingestellten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert überschreitet; und
Koordinaten jedes Pixels, das als Mittelpunkt in einem Koordinatensystem für das Draufsichtbild bestimmt wurde, in Koordinaten in einem Koordinatensystem für die Szene gemäß einer Umwandlungsbeziehung zwischen dem Koordinatensystem für das Draufsichtbild und dem Koordinatensystem für die Szene umwandelt, um eine Position des Mittelpunkts in dem Koordinatensystem für die Szene zu erhalten.

In einer Ausführungsform ist die erste Bestimmungseinheit konfiguriert zum:

Bestimmen der Mittelpunkte auf der Grundlage der Karte der Mittelpunktwahrscheinlichkeit durch Anwendung eines Algorithmus zur Unterdrückung des Maximalwerts.

In einer Ausführungsform ist das Modul zum Ermitteln von Parkraumerkennungsergebnissen so konfiguriert, dass es:

die Gesamtzahl von einem oder mehreren Parkplätzen in der Szene und den Standort jedes der Parkplätze bestimmt, oder
die Gesamtzahl eines oder mehrerer freier Parkplätze am Ort des Geschehens und die Lage der einzelnen freien Parkplätze bestimmt, oder
die Gesamtzahl eines oder mehrerer freier Parkplätze, die eine voreingestellte Anforderung in der Szene erfüllen, und einer Position jedes der freien Parkplätze, die die voreingestellte Anforderung in der Szene erfüllen, bestimmt.

In einer Ausführungsform umfasst das Modul zum Aufnehmen von Draufsichtbildern:

eine vorläufige Bilderfassungseinheit, die so konfiguriert ist, dass sie vorläufige Bilder der Szene unter Verwendung einer an einem Fahrzeug montierten Kameravorrichtung erfasst,
eine Bildzusammensetzungseinheit, die so konfiguriert ist, dass sie die vorläufigen Bilder der Szene zusammensetzt, um ein Panoramabild zu erhalten, und
eine Bildumwandlungseinheit, die so konfiguriert ist, dass sie das Panoramabild in das Draufsichbild umwandelt.

Das Ergebnis der Parklückenerkennung kann auf dem Gebiet des automatischen Parkens angewendet werden. Mit dem Ergebnis der Parkplatzerkennung, das schnell und genau bereitgestellt wird, bietet eine automatische Parkfunktion eines Fahrzeugs den Benutzern einen sichereren und zuverlässigeren automatischen Parkservice. In einer Ausführungsform umfasst die Vorrichtung daher außerdem ein Übertragungsmodul.
Das Übertragungsmodul ist so konfiguriert, dass es das Ergebnis der Parklückenerkennung an ein automatisches Einparkhilfemodul eines Fahrzeugs überträgt, um das automatische Einparkhilfemodul zu veranlassen, einen Parkweg zu planen und eine Einparkkontrolle auf der Grundlage des Ergebnisses der Parklückenerkennung durchzuführen.
Gemäß einem dritten Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird ein Gerät bereitgestellt, das einen Prozessor und einen Speicher enthält.
Der Speicher ist so konfiguriert, dass er ein Computerprogramm speichern kann.
Der Prozessor ist so konfiguriert, dass er das Computerprogramm ausführt, um das Verfahren zur Erkennung einer Parklücke gemäß dem ersten Aspekt zu implementieren.
Gemäß einem vierten Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird ein computerlesbares Speichermedium bereitgestellt. Das computerlesbare Speichermedium speichert ein Computerprogramm. Das Computerprogramm ist so konfiguriert, dass es das Verfahren zum Erkennen eines Parkplatzes gemäß dem ersten Aspekt durchführt.
Nachfolgend werden die vorteilhaften Wirkungen beschrieben, die durch die Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung im Vergleich zu einer herkömmlichen Technologie erzielt werden.
Ein Verfahren und ein Gerät zum Erkennen eines Parkplatzes, eine Vorrichtung und ein Speichermedium werden gemäß der vorliegenden Offenbarung bereitgestellt. Mit den technischen Lösungen in den Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung wird ein Draufsichtbild einer Szene gelernt, um fünf Wahrscheinlichkeitskarten zu erhalten, d.h. eine Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten. Die Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte spiegelt die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit wider für jedes Pixel im Draufsichtbild der Szene ein Mittelpunkt eines Parkplatzes zu sein. Jede der Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten spiegelt die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit widerfür jedes Pixel in der Draufsicht der Szene ein Innenwinkelpunkt eines Parkplatzes zu sein. Für jeden Parkplatz gibt es eine geometrische Beziehung (Ortsbeziehung) zwischen Innenwinkelpunkten des Parkplatzes und dem Mittelpunkt des Parkplatzes. Daher kann ein Parkplatzerkennungsergebnis durch Verwendung der fünf Wahrscheinlichkeitskarten, die von einem Modell ausgegeben werden, erhalten werden. Die Ausführungsformen der vorliegenden Offenlegung ermöglichen eine schnelle Erkennung von Parkplätzen in einem einzigen Schritt, indem ein Lernprozess auf einem Draufsichtbild einer Szene durchgeführt wird. Darüber hinaus ist die Parkplatzerkennung in den Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung nicht auf bestimmte Arten von Parkplätzen beschränkt und kann daher zur Erkennung mehrerer Arten von Parkplätzen durch einen einzigen Prozess verwendet werden, was die Effizienz der Parkplatzerkennung verbessert.
Figurenliste
Zur besseren Veranschaulichung der technischen Lösungen gemäß den Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung oder der konventionellen Techniken werden im Folgenden kurz die Zeichnungen beschrieben, die bei Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung oder der konventionellen Techniken anzuwenden sind. Offensichtlich sind die Zeichnungen in den folgenden Beschreibungen sind nur einige Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung, und andere Zeichnungen können von den Fachleuten auf der Grundlage der bereitgestellten Zeichnungen ohne kreative Bemühungen erhalten werden.

ist ein Flussdiagramm eines Verfahrens zur Erkennung eines Parkplatzes gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung,
ist eine schematische Darstellung der Anwendung eines gestapelten Netzmodells gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung;
3 ist ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Erkennen eines Packraums gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung; und
ist ein schematisches Strukturdiagramm einer Vorrichtung zur Erfassung eines Parkplatzes gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Wie oben beschrieben, umfasst die herkömmliche Methode zur Erkennung eines Parkplatzes mehrere Schritte und ist daher kompliziert und langsam in der Ausführung. Darüber hinaus kann das herkömmliche Verfahren nicht zur Erkennung verschiedener Arten von Parkplätzen in einem einzigen Erkennungsprozess verwendet werden. In Anbetracht dieser Probleme werden in der vorliegenden Offenbarung ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Erkennung eines Parkplatzes, ein Gerät und ein Speichermedium bereitgestellt. Gemäß der vorliegenden Offenbarung werden eine Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten durch Ausführen eines Lernprozesses auf einem Draufsichtbild einer Szene erhalten, und ein dem Draufsichtbild entsprechendes Parkplatzerkennungsergebnis wird auf der Grundlage der einen Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und der vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten bestimmt. Mit der Lösung der vorliegenden Offenbarung wird ein Prozess der Erkennung eines Parkplatzes vereinfacht, und die Geschwindigkeit der Erkennung eines Parkplatzes wird verbessert. Da der Parkplatz in der Szene auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitskarte für den Mittelpunkt und der Wahrscheinlichkeitskarten für die Innenwinkelpunkte bestimmt wird, ist die Erkennung des Parkplatzes nicht durch die Art des Parkplatzes begrenzt, und daher können mehrere Arten von Parkplätzen durch einen einzigen Erkennungsprozess erkannt werden, und die Erkennungseffizienz wird verbessert.
Zum besseren Verständnis der technischen Lösungen der vorliegenden Offenbarung durch den Fachmann werden im Folgenden die technischen Lösungen der Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen, die für die Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung verwendet werden, klar und vollständig beschrieben. Offensichtlich sind die beschriebenen Ausführungsformen nur ein Teil der Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung, und nicht alle. Alle anderen Ausführungsformen, die von Fachleuten auf der Grundlage der Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung ohne schöpferischen Aufwand erzielt werden, fallen unter den Schutzbereich der vorliegenden Offenbarung.
Ausgestaltung der Methode
Es wird auf 1 verwiesen, die ein Flussdiagramm eines Verfahrens zur Erkennung eines Parkplatzes gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung darstellt. Wie in dargestellt, umfasst das Verfahren die Schritte 101 bis 103.
In Schritt 101 wird ein Draufsichtbild der Szene aufgenommen.
In einer Ausführungsform kann eine Szene, in der ein Parkplatz erkannt werden muss, ein Parkplatz, eine Straße oder ein Raum in der Nähe eines Geschäfts sein, auf dem Parkplätze angeordnet sind. Um einen Parkplatz zu erkennen, muss ein Draufsichtbild der Szene aufgenommen werden. Das Draufsichtbild wird aufgenommen, weil ein Schild für einen Parkplatz am Boden aus der Luftperspektive genauer identifiziert werden kann und das Schild in der Draufsicht weniger wahrscheinlich verzerrt oder verformt ist. Daher ist die Verwendung des Draufsichtbildes von Vorteil, um die Genauigkeit und Präzision der Parkplatzerkennung zu verbessern.
Das Draufsichtbild der Szene kann auf verschiedene Weise erfasst werden.
Das Draufsichtbild wird zum Beispiel von einer Drohne aufgenommen, die die Szene von oben betrachtet.
Ein weiteres Beispiel: Vorläufige Bilder der Szene werden mit einer auf einem Fahrzeug montierten Kamera aufgenommen. Es versteht sich von selbst, dass die auf dem Fahrzeug montierte Kamera nicht in der Lage ist, Bilder in einer Richtung aufzunehmen, die genau senkrecht zum Boden steht. Um das Draufsichtbild zu erhalten, können die vorläufigen Bilder der Szene zu einem Panoramabild zusammengesetzt werden, und das Panoramabild wird in das Draufsichtbild umgewandelt. Das Zusammenfügen der vorläufigen Bilder kann auf verschiedene Arten erfolgen, die hier nicht beschränkt sind.
In Schritt 102 wird ein Lernprozess für das Bild in der Draufsicht durchgeführt, um eine Wahrscheinlichkeitskarte für den Mittelpunkt und vier Wahrscheinlichkeitskarten für Innenwinkelpunkte zu erhalten.
In einer Implementierung wird das Bild in der Draufsicht unter Verwendung eines gestapelten Netzwerkmodells verarbeitet, um die Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten zu erhalten. In einer Implementierung wird das gestapelte Netzwerkmodell vor der Ausführung des Verfahrens gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung trainiert, und das Modell ist so konfiguriert, dass es fünf Karten als Grundlage für die Parkplatzerkennung erzeugt, einschließlich einer Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte (auch als Mittelpunkt-Karte bezeichnet) und vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten (auch als Innenwinkelpunkt-Karten bezeichnet).
Ein Parkplatz kann die Form eines Rechtecks oder Parallelogramms haben. Zum leichteren Verständnis werden im Folgenden der Mittelpunkt und der innere Winkelpunkt erläutert.
Jeder Parkplatz umfasst vier verschiedene Arten von Innenwinkelpunkten, die hier der Einfachheit halber als ein erster Innenwinkelpunkt, ein zweiter Innenwinkelpunkt, ein dritter Innenwinkelpunkt und ein vierter Innenwinkelpunkt bezeichnet werden. Beispielsweise befinden sich der erste Innenwinkelpunkt und der zweite Innenwinkelpunkt an einer vorderen Kante des Parkplatzes, und der dritte Innenwinkelpunkt und der vierte Innenwinkelpunkt befinden sich an einer hinteren Kante des Parkplatzes. Eine Verbindungslinie zwischen dem ersten Innenwinkelpunkt und dem zweiten Innenwinkelpunkt und eine Verbindungslinie zwischen dem dritten Innenwinkelpunkt und dem vierten Innenwinkelpunkt verlaufen parallel zueinander und haben die gleiche Länge. Eine Verbindungslinie zwischen dem ersten Innenwinkelpunkt und dem dritten Innenwinkelpunkt und eine Verbindungslinie zwischen dem zweiten Innenwinkelpunkt und dem vierten Innenwinkelpunkt verlaufen parallel zueinander und sind gleich lang. Die Linie, die den ersten Innenwinkelpunkt und den zweiten Innenwinkelpunkt verbindet, ist kürzer als die Linie, die den ersten Innenwinkelpunkt und den dritten Innenwinkelpunkt verbindet.
Jede Parklücke hat einen geometrischen Mittelpunkt. Beispielsweise sind der erste Innenwinkelpunkt und der vierte Innenwinkelpunkt Scheitelpunkte eines Paares von gegenüberliegenden Winkeln des Parkplatzes; und der zweite Innenwinkelpunkt und der dritte Innenwinkelpunkt sind Scheitelpunkte des anderen Paares von gegenüberliegenden Winkeln des Parkplatzes. Ein Schnittpunkt der Linie, die den ersten Innenwinkelpunkt und den vierten Innenwinkelpunkt verbindet, und der Linie, die den zweiten Innenwinkelpunkt und den dritten Innenwinkelpunkt verbindet, wird als Mittelpunkt des Parkplatzes bestimmt.
Das gestapelte Netzmodell ist von unten nach oben aufgebaut. Es wird auf verwiesen, die ein schematisches Diagramm der Anwendung eines gestapelten Netzwerkmodells gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung darstellt. Wie in 2 gezeigt, ist eine Eingabe des gestapelten Netzwerkmodells das Draufsichtbild der Szene; eine Ausgabe des gestapelten Netzwerkmodells sind die fünf Wahrscheinlichkeitskarten. Ein Verfahren zur Verwendung des gestapelten Netzwerkmodells zur Verarbeitung des Draufsichtbildes umfasst das Extrahieren von Merkmalen des Draufsichtbildes.
Die von dem gestapelten Netzwerkmodell ausgegebene Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte enthält eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeitfür jedes Pixel in dem Draufsichtbild ein Mittelpunkt zu sein. Mit anderen Worten, ein Pixelwert jedes Pixels in der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte zeigt eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit an, dass das Pixel in dem Draufsichtbild ein Mittelpunkt ist. Wenn beispielsweise der Pixelwert eines Pixels mit den Koordinaten (x1, y1) in der Karte der Mittelpunktwahrscheinlichkeit 0,85 beträgt, ist die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, dass das Pixel mit den Koordinaten (x1, y1) in dem Draufsichtbild ein Mittelpunkt eines Parkplatzes ist, 0,85. Ein größerer Pixelwert eines Pixels in der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte zeigt an, dass ein Pixel in dem Draufsichtbild mit Koordinaten, die dem Pixel in der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte entsprechen, eine größere Wahrscheinlichkeit hat, ein Mittelpunkt eines Parkplatzes zu sein; und ein kleinerer Pixelwert eines Pixels in der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte zeigt an, dass ein Pixel in dem Draufsichtbild mit Koordinaten, die dem Pixel in der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte entsprechen, eine kleinere Wahrscheinlichkeit hat, ein Mittelpunkt eines Parkplatzes zu sein.
Jede der Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten, die von dem gestapelten Netzwerkmodell ausgegeben wird, enthält eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, für jedes Pixel in dem Draufsichtbild ein Innenwinkelpunkt zu sein. Mit anderen Worten, ein Pixelwert jedes Pixels in der Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte zeigt eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit an, dass das Pixel in dem Draufsichtbild ein Innenwinkelpunkt ist. In einer Ausführungsform entsprechen der erste Innenwinkelpunkt, der zweite Innenwinkelpunkt, der dritte Innenwinkelpunkt und der vierte Innenwinkelpunkt jeweils den vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten. Wenn z.B. der Pixelwert eines Pixels mit den Koordinaten (x2, y2) in einer Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte, die dem ersten Innenwinkelpunkt entspricht, 0,01 ist, beträgt die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, dass das Pixel mit den Koordinaten (x2, y2) in dem Bild der Draufsicht ein erster Innenwinkelpunkt eines Parkplatzes ist, 0,85. In der Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte, die dem ersten Innenwinkelpunkt entspricht, zeigt ein größerer Pixelwert eines Pixels in der Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte an, dass ein Pixel in dem Draufsichtbild mit Koordinaten, die dem Pixel in der Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte entsprechen, eine größere Wahrscheinlichkeit hat, ein erster Innenwinkelpunkt eines Parkplatzes zu sein; und ein kleinerer Pixelwert eines Pixels in der Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte anzeigt, dass ein Pixel in dem Draufsichtbild mit Koordinaten, die dem Pixel in der Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte entsprechen, eine geringere Wahrscheinlichkeit hat, ein erster Innenwinkelpunkt eines Parkplatzes zu sein.
Die oben beschriebene Implementierung der Durchführung eines Lernprozesses auf dem Draufsichtbild der Szene unter Verwendung des gestapelten Netzwerkmodells ist lediglich beispielhaft. Es können auch andere Module verwendet werden, um einen Lernprozess auf dem Draufsichtbild durchzuführen und die fünf Wahrscheinlichkeitskarten zu erhalten. Eine Implementierung dieses Schritts ist hier nicht speziell eingeschränkt.
In Schritt 103 wird ein Parkplatzerkennungsergebnis für das Draufsichtbild auf der Grundlage der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und der vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten ermittelt.
Es versteht sich, dass ein Punkt mit einer großen vorhergesagten Wahrscheinlichkeit, ein Mittelpunkt eines Parkplatzes zu sein, auf der Grundlage der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte bestimmt werden kann. In ähnlicher Weise kann ein Punkt mit einer großen Wahrscheinlichkeit, ein Innenwinkelpunkt eines Parkplatzes zu sein, auf der Grundlage einer der Wahrscheinlichkeitskarten für Innenwinkelpunkte bestimmt werden. Da es eine geometrische Beziehung zwischen den vier Innenwinkelpunkten eines Parkplatzes und dem Mittelpunkt des Parkplatzes gibt, können ein Mittelpunkt eines bestimmten Parkplatzes und entsprechende Innenwinkelpunkte des Parkplatzes auf der Grundlage der geometrischen Beziehung, des bestimmten Punktes mit einer großen vorhergesagten Wahrscheinlichkeit, ein Mittelpunkt zu sein, und des Punktes mit einer großen vorhergesagten Wahrscheinlichkeit, ein Innenwinkelpunkt zu sein, bestimmt werden. So erhält man das Ergebnis der Parkplatzerkennung für das Bild in der Draufsicht.
Da ein Parkplatz einen Mittelpunkt hat, kann die Anzahl der Parkplätze anhand der Gesamtzahl der ermittelten Mittelpunkte bestimmt werden. Die Position jedes Mittelpunkts kann durch eine Position im Draufsichtbild oder eine Position in der Szene dargestellt werden. Nachdem die Position eines Mittelpunkts bestimmt wurde, können die Positionen von vier Innenwinkelpunkten, die mit dem Mittelpunkt verbunden sind, auf der Grundlage einer inhärenten Positionsbeziehung zwischen einem Mittelpunkt und Innenwinkelpunkten desselben Parkplatzes bestimmt werden.
Das Ergebnis der Parkplatzerkennung kann verschiedene Arten von Inhalten enthalten, wie z. B. die Gesamtzahl der Parkplätze in der Szene und eine Position jedes der Parkplätze, die Gesamtzahl der freien Parkplätze in der Szene und eine Position jedes der freien Parkplätze oder die Gesamtzahl eines oder mehrerer freier Parkplätze, die eine vorgegebene Anforderung in der Szene erfüllen, und eine Position jedes der freien Parkplätze, die eine vorgegebene Anforderung in der Szene erfüllen.
Die Lage eines Parkplatzes kann wie folgt ausgedrückt werden: $[L_{center}, L_{inner 1}, L_{inner 2}, L_{inner 3}, L_{inner 4}]$
Im obigen Ausdruck steht L_center für die Lage des Mittelpunkts des Parkplatzes, _Linner1 für die Lage des ersten Innenwinkelpunkts, _Linner2 für die Lage des zweiten Innenwinkelpunkts, _Linner3 für die Lage des dritten Innenwinkelpunkts und _Linner4 für die Lage des vierten Innenwinkelpunkts.
In der Praxis kann das Ergebnis der Parkplatzerkennung auch Inhalte enthalten, die eine vorgegebene Anforderung erfüllen.
Zum Beispiel ist die voreingestellte Anforderung, die Anzahl und die Standorte der freien Parkplätze zu liefern, die entlang einer horizontalen Richtung auf dem Draufsichtbild, einer vertikalen Richtung auf dem Draufsichtbild und einer diagonalen Richtung auf dem Draufsichtbild angeordnet sind, und somit umfasst das Ergebnis der Parkplatzerkennung die Anzahl und die Standorte der freien Parkplätze, die die obige Anforderung erfüllen.
Zum weiteren Beispiel ist die voreingestellte Anforderung, den Standort eines freien Parkplatzes zu ermitteln, der sich am nächsten zu einer Einfahrt/Ausfahrt eines Parkplatzes befindet, so dass das Ergebnis der Parkplatzerkennung die Standorte eines freien Parkplatzes enthält, der die voreingestellte Anforderung erfüllt.
Das oben beschriebene Verfahren zur Erkennung eines Parkplatzes entspricht einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung. Mit dem Verfahren wird eine Merkmalsextraktion für das Draufsichtbild durchgeführt, und es werden die Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und vier Innenwinkel-Punkt-Wahrscheinlichkeitskarten erhalten; und ein Parkplatz-Erkennungsergebnis für das Draufsichtbild wird auf der Grundlage der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und der vier Innenwinkel-Punkt-Wahrscheinlichkeitskarten erhalten. Die Methode ermöglicht es, mehrere Arten von Parkplätzen mit einem einzigen Prozess zu erkennen. Darüber hinaus ermöglicht das Verfahren direkt mehrere Wahrscheinlichkeitskarten zu erhalten durch die Durchführung eines Lernprozesses für das Draufsichtbild, was bequem und schnell ist und die Effizienz der Parkplatzerkennung verbessert.
Ein Verfahren zur Erkennung eines Parkplatzes wird gemäß einer weiteren Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung bereitgestellt, die im Folgenden unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben wird. Es wird auf 3 verwiesen, die ein Flussdiagramm eines Verfahrens zur Erfassung eines Parkplatzes gemäß einer anderen Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung zeigt. Das Verfahren umfasst die Schritte 301 bis 306 wie folgt.
In Schritt 301 wird ein Draufsichtbild der Szene aufgenommen.
In Schritt 302 wird ein Lernprozess für das Draufsichtbild durchgeführt, um eine Wahrscheinlichkeitskarte für den Mittelpunkt und vier Wahrscheinlichkeitskarten für Innenwinkelpunkte zu erhalten.
In Schritt 303 werden die Anzahl von einem oder mehreren Mittelpunkt(en) und die Lage jedes Mittelpunkts auf der Grundlage der Karte der Wahrscheinlichkeit des Mittelpunkts bestimmt.
Bei einer Implementierung kann Schritt 303 Folgendes umfassen:

Bestimmen, für jedes Pixel in der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte, ob die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, dass das Pixel ein Mittelpunkt ist, einen ersten voreingestellten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert übersteigt; in einem Fall, dass die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, dass das Pixel der Mittelpunkt ist, den ersten voreingestellten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert übersteigt, Bestimmen des Pixels als den Mittelpunkt und Erhöhen der Anzahl der Mittelpunkte um 1; und für den Fall, dass die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, dass das Pixel der Mittelpunkt ist, den ersten voreingestellten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert nicht überschreitet, Bestimmen, ob die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, dass ein nächstes Pixel ein Mittelpunkt ist, einen ersten voreingestellten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert überschreitet. Der erste voreingestellte Wahrscheinlichkeitsschwellenwert kann auf der Grundlage einer tatsächlichen Anforderung festgelegt werden, zum Beispiel auf 0,7 oder 0,75.

Darüber hinaus kann ein Mittelpunkt auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitskarte des Mittelpunkts durch Anwendung eines Algorithmus zur Unterdrückung des Maximalwerts bestimmt werden. Der Algorithmus zur Unterdrückung des Maximalwerts ist ein bekannter Algorithmus auf dem Gebiet und wird hier nicht im Detail beschrieben.
Die Koordinaten des Pixels, das als Mittelpunkt in einem Koordinatensystem für das Draufsichtbild bestimmt wurde, werden in Koordinaten in einem Koordinatensystem für die Szene gemäß einer Umrechnungsbeziehung zwischen dem Koordinatensystem für das Draufsichtbild und dem Koordinatensystem für die Szene umgewandelt, um eine Position des Mittelpunkts in dem Koordinatensystem für die Szene zu erhalten. Beispielsweise ist eine Transformationsmatrix des Koordinatensystems für die Szene relativ zu dem Koordinatensystem für das Draufsichtbild eine Matrix E, und die Position P_B eines Mittelpunkts in der Szene kann durch Multiplikation der Koordinaten P_A des Mittelpunkts in dem Koordinatensystem für das Draufsichtbild mit der Transformationsmatrix E erhalten werden.
In Schritt 304 werden die Innenwinkelpunkte, die mit dem einen oder den mehreren Mittelpunkt(en) verbunden sind, auf der Grundlage der vier Wahrscheinlichkeitskarten für die Innenwinkelpunkte bestimmt.
In Schritt 305 wird ein Parkplatzerkennungsergebnis für das Draufsichtbild auf der Grundlage der ermittelten Anzahl und Positionen der Mittelpunkte, der Positionen der Innenwinkelpunkte in Bezug auf die Mittelpunkte und einer Korrelation zwischen den Mittelpunkten und den Innenwinkelpunkten erhalten.
Nach den Schritten 301 bis 305 erhält man das Ergebnis der Parklückenerkennung für das Draufsichtbild. Das Ergebnis der Parklückenerkennung kann im Bereich des automatischen Einparkens verwendet werden. Mit einem Parkplatzerkennungsergebnis, das schnell und genau geliefert wird, bietet eine automatische Parkfunktion eines Fahrzeugs den Benutzern einen sichereren und zuverlässigeren automatischen Parkservice. Daher kann das Verfahren gemäß einer Ausführungsform, nachdem das Parkplatzerkennungsergebnis erhalten wurde, weiterhin den Schritt 306 umfassen.
In Schritt 306 wird das Ergebnis der Parklückenerkennung an ein automatisches Einparkhilfemodul eines Fahrzeugs übertragen, um das automatische Einparkhilfemodul zu veranlassen, einen Parkweg zu planen und eine Parkkontrolle auf der Grundlage des Ergebnisses der Parklückenerkennung durchzuführen.
Wenn das Ergebnis der Parkplatzerkennung anzeigt, dass es einen freien Parkplatz oder einen freien Parkplatz gibt, der eine vorgegebene Anforderung erfüllt, kann davon ausgegangen werden, dass eine Parkposition für das automatische Einparkhilfemodul bereitgestellt wird. Daher kann das automatische Einparkhilfemodul auf der Grundlage der Einparkposition einen gleichmäßigeren Einparkpfad erstellen und eine Einparksteuerung auf der Grundlage des Einparkpfads durchführen, um ein Fahrzeug gleichmäßig in die freie Parklücke oder die freie Parklücke, die eine vorgegebene Anforderung erfüllt, einzuparken.
Die Einparkkontrolle kann Folgendes umfassen: Steuerung der Gangposition eines Fahrzeugs, Steuerung der Drehgeschwindigkeiten der Räder und ähnliches. Die spezifische Umsetzung der Einparkkontrolle ist hier nicht beschränkt.
Basierend auf dem Verfahren zum Erkennen eines Parkplatzes gemäß den vorangehenden Ausführungsformen wird ferner eine Vorrichtung zum Erkennen eines Parkplatzes gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung bereitgestellt. Die Vorrichtung wird im Folgenden anhand von Ausführungsbeispielen beschrieben.
Vorrichtungsausführungsform
Es wird auf verwiesen, die ein schematisches Strukturdiagramm einer Vorrichtung zur Erkennung eines Parkplatzes gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung zeigt.
Wie in dargestellt, umfasst die Vorrichtung zur Erkennung eines Parkplatzes ein Modul 401 zum Aufnehmen eines Draufsichtbildes, ein Modul 402 zum Ermitteln einer Wahrscheinlichkeitskarte und ein Modul 403 zum Ermitteln des Ergebnisses der Parkplatzerkennung.
Das Modul 401 Aufnehmen von Draufsichtbildern ist so konfiguriert, dass es ein Draufsichtbild einer Szene aufnimmt.
Das Modul 402 zum Ermitteln von Wahrscheinlichkeitskarten ist so konfiguriert, dass es einen Lernprozess für das Draufsichtbild durchführt, um eine Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten zu erhalten, die von einem gestapelten Netzwerkmodell ausgegeben werden. Die Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte enthält eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit für jedes Pixel in dem Draufsichtbild ein Mittelpunkt zu sein. Jede der Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten enthält eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeitfür jedes Pixel im Draufsichtbild um ein Innenwinkelpunkt zu sein. Die vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten entsprechen verschiedenen Arten von Innenwinkelpunkten eines Parkplatzes.
Das Modul 403 zum Ermitteln des Parkplatzerkennungsergebnisses ist so konfiguriert, dass es ein Parkplatzerkennungsergebnis für das Draufsichtbild auf der Grundlage der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und der vier Innenwinkel-Punkt-Wahrscheinlichkeitskarten ermittelt.
Es werden fünf Wahrscheinlichkeitskarten erwähnt, darunter eine Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten.
Die Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte spiegelt die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit wider, für jedes Pixel im Draufsichtbild der Szene ein Mittelpunkt eines Parkplatzes zu sein. Jede der Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten spiegelt eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit wider für jedes Pixel im Draufsichtbild der Szene ein Innenwinkelpunkt eines Parkplatzes zu sein. Für jeden Parkplatz gibt es eine geometrische Beziehung (Ortsbeziehung) zwischen Innenwinkelpunkten des Parkplatzes und dem Mittelpunkt des Parkplatzes. Daher kann ein Parkplatzerkennungsergebnis durch Verwendung der fünf Wahrscheinlichkeitskarten ermittelt werden. Im Vergleich zur herkömmlichen Technologie ermöglichen die Ausführungsformen der vorliegenden Offenlegung eine schnelle Erkennung von Parkplätzen in einem einzigen Schritt, indem sie einen Lernprozess auf einem Draufsichtbild einer Szene durchführen. Darüber hinaus ist die von der Vorrichtung durchgeführte Parkplatzerkennung nicht auf bestimmte Arten von Parkplätzen beschränkt und kann daher zur Erkennung mehrerer Arten von Parkplätzen in einem einzigen Prozess verwendet werden, was die Effizienz der Parkplatzerkennung verbessert.
In einer Ausführungsform umfasst das Modul 403 zum Ermitteln von Parkraumerkennungsergebnissen eine erste Bestimmungseinheit, eine zweite Bestimmungseinheit und eine Einheit zum Ermittelnvon Parkraumerkennungsergebnissen.
Die erste Bestimmungseinheit ist so konfiguriert, dass sie auf der Grundlage der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte die Anzahl von einem oder mehreren Mittelpunkt(en) und den Ort jedes Mittelpunkts bestimmt.
Die zweite Bestimmungseinheit ist so konfiguriert, dass sie auf der Grundlage der vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten Innenwinkelpunkte bestimmt, die mit den Mittelpunkten in Beziehung stehen.
Die Einheit zum Ermitteln von Erkennungsergebnissen ist so konfiguriert, dass sie das Parkplatz-Ermittlungsergebnis für das Draufsichtbild auf der Grundlage der ermittelten Anzahl und Positionen der Mittelpunkte, der Positionen der Innenwinkelpunkte, die mit den Mittelpunkten in Beziehung stehen, und einer Korrelation zwischen den Mittelpunkten und den Innenwinkelpunkten ermittelt.
In einer Ausführungsform ist die erste Bestimmungseinheit dazu konfiguriert:

für jedes Pixel in der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte zu bestimmen, ob die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, dass das Pixel der Mittelpunkt ist, einen ersten voreingestellten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert überschreitet, und das Pixel als den Mittelpunkt zu bestimmen und die Anzahl der Mittelpunkte um 1 zu erhöhen, wenn die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, dass das Pixel der Mittelpunkt ist, den ersten voreingestellten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert überschreitet; und
Koordinaten jedes Pixels, das als Mittelpunkt in einem Koordinatensystem für das Draufsichtbild bestimmt wurde, zu konvertieren in Koordinaten in einem Koordinatensystem für die Szene gemäß einer Konvertierungsbeziehung zwischen dem Koordinatensystem für das Draufsichtbild und dem Koordinatensystem für die Szene, um eine Position des Mittelpunkts in dem Koordinatensystem für die Szene zu erhalten.

In einer Ausführungsform ist die erste Bestimmungseinheit dazu konfiguriert:

Mittelpunkte auf der Grundlage der Karte der Mittelpunktwahrscheinlichkeit durch Anwendung eines Algorithmus zur Unterdrückung des Maximalwerts zu bestimmen.

In einer Ausführungsform ist das Modul 403 zum Ermitteln von Parkraumerkennungsergebnissen dazu konfiguriert:

die Gesamtzahl von einem oder mehreren Parkplätzen in der Szene und den Standort jedes der Parkplätze zu bestimmen, oder
die Gesamtzahl eines oder mehrerer freier Parkplätze am Ort des Geschehens und die Lage der einzelnen freien Parkplätze zu bestimmen, oder
die Gesamtzahl eines oder mehrerer freier Parkplätze, die eine voreingestellte Anforderung in der Szene erfüllen, und einer Position jedes der freien Parkplätze, die die voreingestellte Anforderung in der Szene erfüllen, zu bestimmen.

In einer Ausführungsform umfasst das Modul zum Aufnehmen von Draufsichtbildern 401 für die Draufsicht eine Einheit für die vorläufige Bildaufnahme, eine Einheit für das Zusammenfügen von Bildern und eine Bildumwandlungseinheit.
Die Einheit für die vorläufige Bildaufnahme ist so konfiguriert, dass sie vorläufige Bilder der Szene mit Hilfe einer an einem Fahrzeug montierten Kameraeinrichtung aufnimmt.
Die Einheit für das Zusammenfügen von Bildern ist so konfiguriert, dass sie die vorläufigen Bilder der Szene zusammensetzt, um ein Panoramabild zu erhalten.
Die Bildumwandlungseinheit ist so konfiguriert, dass sie das Panoramabild in das Draufsichtbild umwandelt.
Das Ergebnis der Parklückenerkennung kann auf dem Gebiet des automatischen Parkens angewendet werden. Durch ein schnelles und genaues Ergebnis der Parklückenerkennung bietet die automatische Einparkfunktion eines Fahrzeugs den Benutzern einen sichereren und zuverlässigeren automatischen Parkservice. Daher kann die Vorrichtung zur Erkennung einer Parklücke in einem Beispiel außerdem ein Übertragungsmodul 404 enthalten.
Das Übertragungsmodul 404 ist so konfiguriert, dass es das Ergebnis der Parklückenerkennung an ein automatisches Einparkhilfemodul eines Fahrzeugs überträgt, um das automatische Einparkhilfemodul zu veranlassen, einen Parkweg zu planen und eine Einparkkontrolle auf der Grundlage des Ergebnisses der Parklückenerkennung durchzuführen.
Basierend auf dem Verfahren und der Vorrichtung zur Erkennung eines Parkplatzes, die gemäß den vorangegangenen Ausführungsformen bereitgestellt werden, wird gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung ferner eine Vorrichtung zur Parkplatzerkennung bereitgestellt. Die Vorrichtung umfasst einen Prozessor und einen Speicher.
Der Speicher ist so konfiguriert, dass er ein Computerprogramm speichern kann.
Der Prozessor ist so konfiguriert, dass er das im Speicher gespeicherte Computerprogramm ausführt, um einige oder alle Schritte des Verfahrens zur Erkennung eines Parkplatzes gemäß einer der Ausführungsformen des Verfahrens zu implementieren.
Basierend auf dem Verfahren und der Vorrichtung zum Erkennen eines Parkplatzes gemäß den vorangehenden Ausführungsformen und der Vorrichtung gemäß den vorangehenden Ausführungsformen wird außerdem ein computerlesbares Speichermedium gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung bereitgestellt. Das computerlesbare Speichermedium ist so konfiguriert, dass es ein Computerprogramm speichert, und das Computerprogramm ist so konfiguriert, dass es einige oder alle Schritte in dem Verfahren zum Erkennen eines Parkplatzes gemäß einer der Ausführungsformen des Verfahrens ausführt.
Es ist zu beachten, dass die Ausführungsformen in dieser Beschreibung schrittweise beschrieben werden. Verschiedene Ausführungsformen können sich bei gleichen oder ähnlichen Teilen aufeinander beziehen, und jede Ausführungsform hebt den Unterschied zu anderen Ausführungsformen hervor. Insbesondere, da die Vorrichtung und das System, die in den Ausführungsformen offenbart werden, im Wesentlichen dem Verfahren darin ähnlich sind, ist die Beschreibung der Vorrichtung und des Systems relativ einfach, und es kann auf die Beschreibung des Verfahrens für relevante Angelegenheiten verwiesen werden. Das oben beschriebene System und die Ausführungsformen des Systems sind nur illustrativ. Eine Einheit, die als diskrete Komponente beschrieben wird, kann physisch getrennt sein oder auch nicht. Komponenten, die als Einheit dargestellt werden, können eine physische Einheit sein oder auch nicht, d. h. die Komponenten können sich an einem Ort befinden oder auf mehrere vernetzte Einheiten verteilt sein. Einige oder alle Module können je nach den tatsächlichen Anforderungen ausgewählt werden, um ein Ziel der Lösung in den Ausführungsformen zu erreichen. Der Fachmann kann die vorliegende Offenbarung ohne kreativen Aufwand verstehen und umsetzen.
Die oben beschriebenen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung sind nur spezifisch, aber der Schutzumfang der vorliegenden Offenbarung ist nicht darauf beschränkt. Alle Änderungen oder Substitutionen, die von Fachleuten innerhalb des in der vorliegenden Offenbarung offenbarten technischen Umfangs leicht vorstellbar sind, fallen unter den Schutzbereich der vorliegenden Offenbarung. Daher sollte der Schutzbereich der vorliegenden Offenbarung mit dem Schutzbereich der Ansprüche übereinstimmen.

Claims

Verfahren zum Erkennen einer Parklücke, umfassend: Aufnehmen eines Draufsichtbildes einer Szene; Durchführen eines Lernprozesses auf dem Draufsichtbild, um eine Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten zu erhalten, wobei die Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit für jedes Pixel in dem Draufsichtbild umfasst, dass es ein Mittelpunkt ist, jede der Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit für jedes Pixel in dem Draufsichtbild umfasst, dass es ein Innenwinkelpunkt ist, und die vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten verschiedenen Arten von Innenwinkelpunkten eines Parkplatzes entsprechen; und Ermitteln eines Parkplatzerkennungsergebnisses für das Draufsichtbild, basierend auf der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und vier Innenwinkel-Punkt-Wahrscheinlichkeitskarten.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Ermitteln eines Parkplatzerkennungsergebnisses für das Draufsichtbild basierend auf der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und den vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten umfasst: Bestimmen der Anzahl von einem oder mehreren Mittelpunkt(en) und der Lage jedes Mittelpunktes auf der Grundlage der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte; Bestimmen, basierend auf den vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten, von Innenwinkelpunkten, die mit dem einen oder den mehreren Mittelpunkten in Beziehung stehen; und Ermitteln des Parkplatzerkennungsergebnisses für das Draufsichtbild auf der Grundlage der bestimmten Anzahl und Positionen der Mittelpunkte, der Positionen der Innenwinkelpunkte, die mit den Mittelpunkten in Beziehung stehen, und einer Korrelation zwischen den Mittelpunkten und den Innenwinkelpunkten.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei das Bestimmen, basierend auf der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte, der Anzahl von einem oder mehreren Mittelpunkt(en) und einer Position von jedem der Mittelpunkt(e) umfasst: für jedes Pixel in der Karte der Wahrscheinlichkeit des Mittelpunkts, Bestimmen, ob die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, dass das Pixel der Mittelpunkt ist, eine erste voreingestellte Wahrscheinlichkeitsschwelle überschreitet, und in einem Fall, in dem die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, dass das Pixel der Mittelpunkt ist, den ersten voreingestellten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert überschreitet, Bestimmen des Pixels als Mittelpunkt und Erhöhen der Anzahl der Mittelpunkte um 1; und Umwandeln von Koordinaten jedes Pixels, das als Mittelpunkt in einem Koordinatensystem für das Draufsichtbild bestimmt wurde, in Koordinaten in einem Koordinatensystem für die Szene gemäß einer Umwandlungsbeziehung zwischen dem Koordinatensystem für das Draufsichtbild und dem Koordinatensystem für die Szene, um eine Position des Mittelpunkts in dem Koordinatensystem für die Szene zu erhalten.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei das Bestimmen, basierend auf der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte, eines oder mehrerer Mittelpunkte umfasst: Bestimmung der Mittelpunkte auf der Grundlage der Karte der Mittelpunktwahrscheinlichkeit durch Anwendung eines Algorithmus zur Unterdrückung von Maximalwerten.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Ermitteln eines Parklückenerkennungsergebnisses für das Draufsichtbild umfasst: Bestimmen der Gesamtzahl von einem oder mehreren Parkplätzen in der Szene und eines Ortes für jeden der Parkplätze; oder Bestimmen der Gesamtzahl von einem oder mehreren freien Parkplätzen in der Szene und eines Standorts jedes der freien Parkplätze; oder Bestimmen der Gesamtzahl von einem oder mehreren freien Parkplätzen, die eine voreingestellte Anforderung in der Szene erfüllen, und einer Position jedes der freien Parkplätze, die die voreingestellte Anforderung in der Szene erfüllen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Aufnehmen eines Draufsichtbildes einer Szene umfasst: Aufnehmen vorläufiger Bilder der Szene mit Hilfe einer auf einem Fahrzeug montierten Kamera; Zusammenfügen der vorläufigen Bilder der Szene, um ein Panoramabild zu erhalten; und Umwandlung des Panoramabildes in das Draufsichtbild.
Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, das ferner umfasst: Übertragen des Parkraumerfassungsergebnisses an ein automatisches Einparkhilfemodul eines Fahrzeugs, um das automatische Einparkhilfemodul zu veranlassen, einen Parkweg zu planen und eine Parksteuerung auf der Grundlage des Parkraumerfassungsergebnisses durchzuführen.
Eine Vorrichtung zum Erkennen eines Parkplatzes, die Folgendes umfasst: ein Modul zum Aufnehmen von Draufsichtbildern, das so konfiguriert ist, dass es ein Draufsichtbild einer Szene aufnimmt; ein Wahrscheinlichkeitskarten-Ermittlungsmodul, das so konfiguriert ist, dass es einen Lernprozess an dem Draufsichtbild durchführt, um eine Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten zu erhalten, wobei die Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit für jedes Pixel in dem Draufsichtbild umfasst, dass es ein Mittelpunkt ist, jede der Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit für jedes Pixel in dem Draufsichtbild umfasst, dass es ein Innenwinkelpunkt ist, und die vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten verschiedenen Arten von Innenwinkelpunkten eines Parkplatzes entsprechen; und ein Modul zum Ermitteln von Parkraumerkennungsergebnissen, das so konfiguriert ist, dass es ein Parkraumerkennungsergebnis für das Draufsichtbildbild auf der Grundlage der Mittelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarte und der vier Innenwinkelpunkt-Wahrscheinlichkeitskarten erhält.
Eine Vorrichtung, umfassend: einen Speicher, der zum Speichern eines Computerprogramms konfiguriert ist; und einen Prozessor, der so konfiguriert ist, dass er das Computerprogramm ausführt, um das Verfahren zur Erkennung einer Parklücke nach einem der Ansprüche 1 bis 7 zu implementieren.
Computerlesbares Speichermedium, das ein Computerprogramm speichert, wobei das Computerprogramm so konfiguriert ist, dass es das Verfahren zum Erkennen eines Parkplatzes nach einem der Ansprüche 1 bis 7 durchführt.