基于全景环视图像的停车位检测算法

摘要

为解决自主泊车过程中的停车位识别问题，该文基于全景环视图，提出了融合改进Transformer模块和卷积的混合编码-解码结构网络模型.使用上述模型对全景环视图中停车位上的“T”形和“L”形角点进行检测，并回归得到角点的位置、方向以及类型信息.然后把提取出的角点输入推理模块，根据角点对之间的种类和几何关系完成停车位检测并计算得到停车位位置.最后，使用ps2.0数据集在多个情景下进行了实验，停车位检测的精确率和召回率分别到达了99.27%和99.22%,角点位置误差RMSE在2 cm以下.对每张图片角点检测的计算量约2.71 GFLOP,对应的检测时间约40 ms.

关键词

停车位检测 / 卷积神经网络 / 全景图像 / Transformer / 自动泊车

基金资助

国家自然科学基金项目(52172372)