基于全景环视的端到端停车位检测方法

摘要

现有停车位检测方案大多将目标检测方案和人工设计的后处理模块进行简单结合，各阶段提取的特征存在大量冗余信息.并且，人工设计的后处理模块通常适应面窄，计算量大，最终导致停车位检测效果难以实用.针对这些问题，本文引入全景视觉，结合现有算法的优点与环视图像的特点，设计端到端的无锚框停车位检测算法.该算法对停车位进行进入线朝向建模，而非单独考虑两个入口点，省去了停车位入口点匹配和朝向判断流程，最终实现完全一体化的停车位位置、朝向和占用情况检测.考虑到实用性，在网络结构设计上进行了速度和精度的平衡、正负样本均衡，以及无后处理等多方面优化.最终，在ps2.0数据集上，本文提出的AFPSD模型以88.7的FPS（每秒帧数）达到68.7%的AP，相较VPS-Net和DMPR-PS方案精度分别提升1.2%和2.1%.由此可知，本文设计的一阶段端到端方案可以代替三阶段方案，在环视图像上实现停车位的稳定检测.

关键词

自主泊车 / 目标检测 / 停车位检测 / 环视图像