CN109299686A - 一种车位识别方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种车位识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：根据检测到的车位识别请求，从当前全景图像中提取出与所述车位识别请求对应的单边俯视图像；根据预设算法从所述单边俯视图像中提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线；根据所述至少一对车位水平分割线及所述车位竖直分割线确定所述车位的位置。本发明实施例所提供的车位识别方法根据车位识别请求选取与单边俯视图像进行计算，提高了计算效率，并且能够计算出车位的具***置。

Description

一种车位识别方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明实施例涉及汽车电子领域，尤其涉及一种车位识别方法、装置、设备及介质。

背景技术

基于视觉技术的全景环视***可以为驾驶员提供车辆周边情况，辅助驾驶员安全行驶，因此应用广泛。目前全景环视***的自动泊车技术中，车位的识别有超声波雷达技术以及图像处理两种方式。基于超声波雷达技术的自动泊车技术主要根据超声波障碍物的检测，进行自动泊车的导航。在环视***中基于图像处理技术的停车位识别主要根据对整幅环视俯视图像，进行边缘检测等算法，确定停车位的位置。

但是，基于超声波雷达技术的停车位识别在空旷场景中不能准确识别出车位，难以准确确定停车位的具***置。在环视***中基于图像处理技术的停车位识别计算效率较低，并且停车场中存在的停车引导线与停车位分割线位置相似度非常高，也没有准确区分，难以准确确定停车位的具***置。

发明内容

本发明实施例提供了一种车位识别方法、装置、设备及介质，以实现提高车位识别的计算效率，准确确定停车位的具***置。

第一方面，本发明实施例提供了一种车位识别方法，包括：

根据检测到的车位识别请求，从当前全景图像中提取出与所述车位识别请求对应的单边俯视图像；

根据预设算法从所述单边俯视图像中提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线；

根据所述至少一对车位水平分割线及所述车位竖直分割线确定所述车位的位置。

第二方面，本发明实施例还提供了一种车位识别装置，包括：

图像确定模块，用于根据检测到的车位识别请求，从当前全景图像中提取出与所述车位识别请求对应的单边俯视图像；

分割线确定模块，用于根据预设算法从所述单边俯视图像中提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线；

位置确定模块，用于根据所述至少一对车位水平分割线及所述车位竖直分割线确定所述车位的位置。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所提供的车位识别方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的车位识别方法。

本发明实施例所提供的车位检测方法根据检测到的车位识别请求，从当前全景图像中提取出与所述车位识别请求对应的单边俯视图像，根据车位识别请求选取与单边俯视图像进行计算，提高了计算效率；根据预设算法从所述单边俯视图像中提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线；根据所述至少一对车位水平分割线及所述车位竖直分割线确定所述车位的位置，确定出了停车位的具***置。

附图说明

图1a是本发明实施例一所提供的车位检测方法的流程图；

图1b是本发明实施例一所提供的车辆行驶速度计算示意图；

图2a是本发明实施例二所提供的车位检测方法的流程图；

图2b是本发明实施例二所提供的停车位竖直分割线搜索示意图；

图3是本发明实施例三所提供的车位检测方法的流程图；

图4是本发明实施例四所提供的车位检测装置的结构示意图；

图5是本发明实施例五所提供的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1a是本发明实施例一所提供的车位检测方法的流程图，本实施例可适用于在自动泊车时进行停车位识别时的情形，尤其适用于在空旷场景中自动泊车时进行停车位识别时的情形。该方法可以由车位检测装置执行，该车位检测装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，例如，该车位检测装置可配置于计算机设备中。如图1a所示，该方法具体包括：

S110、根据检测到的车位识别请求，从当前全景图像中提取出与所述车位识别请求对应的单边俯视图像。

可选的，车位识别请求可以为用户触发的，用于请求进行车位识别的指令。在本实施例中，车位识别请求可以为包含有车位识别区域的车位识别指令。一般的，当驾驶员驾驶车辆进入停车场或可停车区域进行停车位的寻找时，停车位位于车辆行驶方向的左侧和/或右侧。在本实施例中，车位识别区域为车辆行驶方向的左侧或右侧。

在本实施例中，基于全景环视***进行车位的识别。当检测到车位识别请求时，根据车位识别请求中包含的车位识别区域从全景图像中提取出与车位识别区域对应的单边俯视图像。从全景图像中提取与车位识别区域所对应的单边俯视图像进行车位的识别，能够使获得的图像所对应的视野较宽，使用于车位识别的区域更宽。

可选的，当检测到车位识别请求时，基于车位识别请求所对应的车辆上前后左右所设置的摄像头进行图像的获取，对各图像进行图像校正并进行透视变换后，拼接形成该车辆周边的全景图像。根据车位识别请求中所包含的车位识别区域，从拼接形成的全景图像中提取出与车位识别区域所对应的单边俯视图像。也就是说，根据用户的停车位需求(如在左边和/或右边进行停车位搜索)，提取出与停车位需求所对应的单边俯视图像。举例来说，若车位识别请求中所包含的车位识别区域为车辆行驶方向左侧，则取全景图像中位于与y轴平行的中线的左侧区域的图像作为该车位识别区域所对应的单边俯视图像。

S120、根据预设算法从所述单边俯视图像中提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线。

在本实施例中，首先根据预设算法识别单边俯视图像中所包含的车位水平分割线，再在所识别出的车位水平分割线上搜索与该车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线。可选的，车位水平分割线为与车辆行驶方向垂直的车位分割线，车位竖直分割线为与车辆行驶方向平行的车位分割线。通过本发明实施例所提供的车位识别方法进行车位的识别不需要识别出车位的所有边缘线，便可以从车位识别区域中识别出车位的具***置，并且能够避免车位引导线或车位识别区域中所包含的其他线对车位识别产生的影响，避免因伪停车位分割线识别出错误的车位。

S130、根据所述至少一对车位水平分割线及所述车位竖直分割线确定所述车位的位置。

在本实施例中，车位水平分割线为待识别车位水平方向上的边缘线，车位竖直分割线为待识别车位竖直方向上的边缘线。可选的，可以根据待识别车位水平方向上的一对边缘线及竖直方向上的至少一条边缘线确定待识别车位的具***置。例如，可根据待识别车位边缘线的直线方程计算待识别车位的角点位置坐标。

可选的，在确定车位位置后，可以根据车位的具***置进行路径规划，引导驾驶员进行停车。

本发明实施例根据检测到的车位识别请求，从当前全景图像中提取出与所述车位识别请求对应的单边俯视图像，根据车位识别请求选取与单边俯视图像进行计算，提高了计算效率；根据预设算法从所述单边俯视图像中提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线；根据所述至少一对车位水平分割线及所述车位竖直分割线确定所述车位的位置，确定出了停车位的具***置。

在上述方案的基础上，若从所述单边俯视图像中未提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线，则根据当前停车过程中的历史车位识别结果及车辆运行速度确定所述车位的位置。

在本实施例中，若未从单边俯视图像中提取出车位水平分割线和/或车位竖直分割线，则利用前期停车位搜索的停车位信息，对停车位进行准确跟踪，根据历史搜索到的停车位及车辆运行速度确定历史搜索到的停车位在当前图像中的位置，并将历史搜索到的停车位作为车位识别结果。该方法在受光照等环境影响或其他因素影响未能识别到停车位时，利用历史车位跟踪技术，从前期停车位搜索结果中获得历史停车位的信息，较大程度上提高了停车位识别的稳定性。

可选的，用户在触发车位识别请求并进行车位识别的过程中，有可能存在已识别出车位，但用户选择继续向前行驶不在当前已识别出的车位上进行停车的情形。当用户继续向前行驶后无法识别到车位时，可以将历史识别出的车位作为车位识别结果推送给用户。可选的，若历史车位识别结果中包含多个车位，则根据各车位的识别时间将最近一次识别出的车位作为车位识别结果。将最近一次所识别出的车位作为车位识别结果可以使用户进行停车时行驶距离较短，更加方便。

可选的，当用户触发车位识别请求时，在车辆行驶过程中持续进行车位的识别及定位，并在识别出车位时记录所识别出车位时的时间、车辆位置坐标及车位的具***置。当用户选择继续向前行驶后无法识别到车位时，根据此次车位识别过程中所识别出的车位的时间，选择最近一次所识别出的车位作为车位识别结果。

可选的，所述根据当前停车过程中的历史车位识别结果及车辆运行速度确定所述车位的位置，包括：

根据历史车位识别中相邻两帧图像中所识别出的车位位置差计算车辆运行速度；

根据所述车辆运行速度及历史车位识别结果计算所述历史车位在当前图像中的位置。

可选的，车辆运行速度可以根据历史车位识别过程中前后两帧车位所包含的车位的位置差计算得出。在进行停车位搜索时车速较低且为匀速行驶，搜索停车位时前后两帧得到的停车位为同一停车位，而得到的停车位在图像中的位置变化即为两帧图像时间差的位移量，通过两帧图像的时间差，以及该位移量计算出此时车辆运动的速度。计算出车辆运行速度后，结合最近一次所识别出的车位坐标，计算出车位在当前图像中的位置。

图1b是本发明实施例一所提供的车辆行驶速度计算示意图。如图1b所示，车辆在引导线左侧由下至上行驶，车辆前进方向为虚线箭头方向，虚线表示相邻两帧识别库位中同一库位在前一帧图像中的位置，实线表示相邻两帧识别库位中同一库位在后一帧图像中的位置，可根据前后两帧库位的位置变化dy及相邻两帧时间差计算出车辆的运行速度。

实施例二

图2a是本发明实施例二所提供的车位检测方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行进一步地优化。如图2a所示，所述方法包括：

S210、根据检测到的车位识别请求，从当前全景图像中提取出与所述车位识别请求对应的单边俯视图像。

S220、从所述单边俯视图像中提取出满足第一预设条件的至少一对车位水平分割线。

在本实施例中，首先对单边俯视图像进行预处理并进行二值化，将单边俯视图像中的车位分割线候选直线显示出来。可选的，可以设定预设阈值T，将单边俯视图像中的像素值分为大于T的像素群和小于T的像素群，将大于T的像素群的像素值设定为白色(或者黑色)，将小于T的像素群的像素值设定为黑色(或者白色)，通过阈值将单边俯视图像中的车位分割线候选直线筛选出来。

可选的，筛选出单边俯视图像中的车位分割线候选直线后，利用预先设置的第一预设条件对车位分割线候选直线进行筛选。可选的，第一预设条件可以包括直线与x轴之间的夹角在第一预设角度范围内、与其他直线成对出现、和与其成对出现的直线之间的距离在预设距离范围内等。在本实施例中，将满足第一预设条件的车位分割线候选直线及与其成对出现的车位分割线候选直线确定为一对车位水平分割线。

例如，针对单边俯视图像中的每一条车位分割线候选直线，可以首先判断该车位分割线候选直线与单边俯视图像的x轴之间的夹角是否在第一预设角度范围内。若该车位分割线候选直线与单边俯视图像的x轴之间的夹角不在第一预设角度范围内，则判断该车位分割线候选直线不是车位分割线；若该车位分割线候选直线与单边俯视图像的x轴之间的夹角在第一预设角度范围内，则继续检测单边俯视图像中是否有其他车位分割线候选直线与该车位分割线候选直线平行。若单边俯视图像中不存在其他车位分割线候选直线与该车位分割线候选直线平行，则判断该车位分割线候选直线不是车位分割线；若单边俯视图像中存在其他车位分割线候选直线与该车位分割线候选直线平行，则继续判断该车位分割线候选直线和与其平行的车位分割线候选之间的距离是否在预设距离范围内，若该距离不在预设范围内，则判断该车位分割线候选直线不是车位分割线；若该距离在预设范围内，则将该车位分割线候选直线和与其平行的车位分割线候选直线确定为一对车位水平分割线。

可选的，第一预设角度范围可以为0°～5°。可选的，预设距离范围可以为2米-3米。可选的，预设距离范围还可以根据车辆类型确定，以能够满足当前车辆类型的停车面积需求为准。举例来说，若车辆为小型汽车(如轿车、吉普车、微型车、轻型客车、轻型载货汽车及小型专用汽车等不超过9人或车长6米以下的汽车)，则预设距离范围可以为2米-2.5米；若车辆为中大型车(如车长小于6米，乘坐人数大于9人的汽车)，则预设距离范围可以为2.5米-3米。根据车辆类型确定预设距离范围可以使车位识别的结果更加准确。

S230、根据所述至少一对车位水平分割线确定所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线。

在本实施例中，从确定的车位水平分割线中选出一对车位水平分割线，用于确定车位水平分割线所对应的车位竖直分割线。可选的，从确定的至少一对车位水平分割线中选取与车辆距离最近的一对车位水平分割线作为用于确定车位竖直分割线的车位水平分割线。选取与车辆距离最近的车位水平分割线确定车位竖直分割线，使所确定出的车位水平分割线及车位竖直分割线所对应的车位与车辆的距离最短，方便用户停车。

可选的，所述根据所述至少一对车位水平分割线确定所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线，包括：

从所述至少一对车位水平分割线上的任一条车位水平分割线上选取一点作为搜索起点，并基于所述搜索起点确定搜索区域。

沿所述车位水平分割线从所述搜索起点进行搜索，将所述搜索区域内满足第二预设条件的直线作为所述车位竖直分割线。

在本实施例中，可以从所确定的一对车位水平分割线中选取任意一条车位水平分割线进行车位竖直分割线的搜索。可选的，将位于所选取的车位水平分割线上的，横坐标为单边俯视图像最大横坐标值的1/2所对应的坐标点确定为搜索起点，并以搜索起点为中心，建立满足预设形状的搜索区域。可选的，预设形状可以为矩形，该矩形的宽度为20-25个像素点，长度为60-70个像素点。将位于所选取的车位水平分割线上的，横坐标为单边俯视图像最大横坐标值的1/2所对应的坐标点确定为搜索起点，可以搜索到车辆附近的大部分可识别车位，并且可以减少图像中的干扰直线，提高搜索效率。

一般的，车位竖直分割线均在靠近车辆的一侧。因此，在本实施例中，搜索方向可以设置为由搜索中心向靠近车辆位置的方向。

可选的，确定搜索中心、搜索区域及搜索方向后，以确定的搜索起点为起点，以确定的搜索区域大小，以预设步长，沿车位水平分割线上的搜索方向搜索车位竖直分割线，将搜索到的第一条满足第二预设条件的直线作为车位竖直分割线。可选的，预设步长可以根据搜索区域的宽度确定，在进行搜索时覆盖到各待搜索区域即可。可选的，步长为搜索区域宽度的1/3。

可选的，第二预设条件可以为车位分割线候选直线与所选取的车位水平分割线之间在可允许的误差范围内垂直。可选的，第二预设条件可以为：车位分割线候选直线与所选取的车位水平分割线之间的夹角在第二预设角度范围内。可选的，第二预设角度范围可以为85°～95°。

图2b是本发明实施例二所提供的停车位竖直分割线搜索示意图。如图2b所示，车辆在引导线左侧由下至上行驶，车位识别区域为车辆行驶方向右侧，从提取出的车位水平分割线上确定搜索起点、搜索区域(ROI)及搜索方向(虚线箭头方向)，从搜索起点开始，以确定的搜索区域大小，沿搜索方向进行车位竖直分割线的识别，将满足第二预设条件的直线作为车位竖直分割线。

在本实施例中，若所述车位水平分割线上未搜索到满足第二预设条件的直线，则从所述至少一对车位水平分割线中的另一条车位水平分割线上重新设置搜索起点进行搜索。可选的，在另一条车位水平分割线上重新搜索车位竖直分割线的方式可详见上述实施例，在此不再赘述。

S240、根据所述至少一对车位水平分割线及所述车位竖直分割线确定所述车位的位置。

本发明实施例的技术方案，在上述实施例的基础上具体化了确定车位水平分割线及车位竖直分割线的操作，通过从单边俯视图像中提取出满足第一预设条件的至少一对车位水平分割线；根据至少一对车位水平分割线确定至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线，使得车位水平分割线及车位竖直分割线的确定更加准确，进而使车位的位置识别更加准确。

实施例三

图3是本发明实施例三所提供的车位检测方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行进一步地优化。如图3所示，所述方法包括：

S310、根据检测到的车位识别请求，从当前全景图像中提取出与所述车位识别请求对应的单边俯视图像。

S320、根据预设算法从所述单边俯视图像中提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线。

S330、将所述车位水平分割线及所述车位竖直分割线的交点位置坐标作为所述车位的角点位置坐标。

在本实施例中，根据车位水平分割线及其对应的车位竖直分割线确定所识别出的车位的角点位置坐标，计算出车位的准确位置。可选的，在从单边俯视图像中提取出车位水平分割线及车位竖直分割线时，记录了车位水平分割线及车位竖直分割线的斜率及截距。可选的，可以根据各车位水平分割线及车位竖直分割线的斜率及截距计算出各车位水平分割线及车位竖直分割线的直线方程，将计算出的车位水平分割线的直线方程与车位竖直分割线的直线方程的交点位置坐标作为车位的角点位置坐标。示例性的，若车位水平分割线为直线A及直线B，车位竖直分割线为直线C，则将直线A与直线C的交点位置坐标，及直线B与直线C的交点位置坐标作为车位的两个角点位置坐标。

S340、根据预设的车位深度及所述角点位置坐标计算所述车位的其他角点位置坐标。

可选的，可以预先设置车位深度，根据预设的车位深度及已确定出的两个角点位置坐标计算车位的其他两个角点位置坐标。可选的，可以预先设置车位深度与车位宽度之间的对应关系表，当根据车位水平分割线与车位竖直分割线之间的交点确定车位的两个角点位置坐标后，获取一对车位水平分割线之间的距离，将该距离作为车位宽度，并在预先设置的对应关系表中查找车位宽度所对应的车位深度，最后根据所查找的车位深度、所确定出的两个角点位置坐标及车位水平分割线的直线方程计算车位的其他两个角点位置坐标。根据车位宽度确定车位深度可以使车位深度的确定更加准确，进而使车位的位置识别更加准确。

可选的，当车位宽度在2米-2.5米范围内时，可设置其对应的车位深度为5米；当车位宽度范围在2.5米-3米范围内时，可设置其对应的车位深度为7米。

示例性的，若车位水平分割线为直线A及直线B，车位竖直分割线为直线C，根据直线A、直线C所确定的车位角点为角点M，根据直线B、直线C所确定的车位角点为角点N，根据车位水平分割线之间的距离所确定的车位宽度为D1，则在预先设置的对应关系表中查找与车位宽度D1所对应的车位深度D2，将位于直线A上，沿搜索方向逆向且与角点M之间的距离为D2的点作为角点P，将位于直线B上，沿搜索方向逆向且与角点N之间的距离为D2的点作为角点Q，将角点M、角点N、角点P及角点Q作为车位的四个角点。

本发明实施例的技术方案，在上述实施例的基础上具体化了根据至少一对车位水平分割线及车位竖直分割线确定车位的位置的操作，通过将车位水平分割线及车位竖直分割线的交点位置坐标作为车位的角点位置坐标；根据预设的车位深度及角点位置坐标计算车位的其他角点位置坐标，使得车位的角点位置坐标的计算更加准确，进而使得车位的识别更加准确。

实施例四

图4是本发明实施例四所提供的车位识别装置的结构示意图。该车位识别装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，例如该车位识别装置可以配置于计算机设备，如图4所示，所述装置包括：

图像确定模块410，用于根据检测到的车位识别请求，从当前全景图像中提取出与所述车位识别请求对应的单边俯视图像；

分割线确定模块420，用于根据预设算法从所述单边俯视图像中提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线；

位置确定模块430，用于根据所述至少一对车位水平分割线及所述车位竖直分割线确定所述车位的位置。

本发明实施例所提供的车位识别装置通过图像确定模块根据检测到的车位识别请求，从当前全景图像中提取出与所述车位识别请求对应的单边俯视图像，根据车位识别请求选取与单边俯视图像进行计算，提高了计算效率；分割线确定模块根据预设算法从所述单边俯视图像中提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线；位置确定模块根据所述至少一对车位水平分割线及所述车位竖直分割线确定所述车位的位置，确定出了停车位的具***置。

在上述方案的基础上，所述分割线确定模块420包括：

水平分割线确定单元，用于从所述单边俯视图像中提取出满足第一预设条件的至少一对车位水平分割线；

竖直分割线确定单元，用于根据所述至少一对车位水平分割线确定所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线。

在上述方案的基础上，所述竖直分割线确定单元包括：

搜索区域子单元，用于从所述至少一对车位水平分割线上的任一条车位水平分割线上选取一点作为搜索起点，并基于所述搜索起点确定搜索区域；

竖直分割线子单元，用于沿所述车位水平分割线从所述搜索起点进行搜索，将所述搜索区域内满足第二预设条件的直线作为所述车位竖直分割线。

在上述方案的基础上，所述分割线确定模块420包括：

重新搜索单元，用于若所述车位水平分割线上未搜索到满足第二预设条件的直线，则从所述至少一对车位水平分割线中的另一条车位水平分割线上重新设置搜索起点进行搜索。

在上述方案的基础上，所述位置确定模块430包括：

角点坐标确定单元，用于将所述车位水平分割线及所述车位竖直分割线的交点位置坐标作为所述车位的角点位置坐标；

角点坐标计算单元，用于根据预设的车位深度及所述角点位置坐标计算所述车位的其他角点位置坐标。

在上述方案的基础上，所述装置还包括：

历史车位追踪模块，用于若从所述单边俯视图像中未提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线，则根据当前停车过程中的历史车位识别结果及车辆运行速度确定所述车位的位置。

在上述方案的基础上，所述历史车位追踪模块包括：

车辆速度计算单元，用于根据历史车位识别中相邻两帧图像中所识别出的车位位置差计算车辆运行速度；

历史车位计算单元，用于根据所述车辆运行速度及历史车位识别结果计算所述历史车位在当前图像中的位置。

本发明实施例所提供的车位识别装置可执行任意实施例所提供的车位识别方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例五

图5是本发明实施例五所提供的计算机设备的结构示意图。图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备512的框图。图5显示的计算机设备512仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，计算机设备512以通用计算设备的形式表现。计算机设备512的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器516，***存储器528，连接不同***组件(包括***存储器528和处理器516)的总线518。

总线518表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，***总线，图形加速端口，处理器516或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及***组件互连(PCI)总线。

计算机设备512典型地包括多种计算机***可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备512访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

***存储器528可以包括易失性存储器形式的计算机***可读介质，例如随机存取存储器(RAM)530和/或高速缓存存储器532。计算机设备512可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机***存储介质。仅作为举例，存储装置534可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM，DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线518相连。存储器528可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块542的程序/实用工具540，可以存储在例如存储器528中，这样的程序模块542包括但不限于操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块542通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机设备512也可以与一个或多个外部设备514(例如键盘、指向设备、显示器524等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备512交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备512能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口522进行。并且，计算机设备512还可以通过网络适配器520与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器520通过总线518与计算机设备512的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备512使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。

处理器516通过运行存储在***存储器528中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的车位识别方法，该方法包括：

根据检测到的车位识别请求，从当前全景图像中提取出与所述车位识别请求对应的单边俯视图像；

根据预设算法从所述单边俯视图像中提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线；

根据所述至少一对车位水平分割线及所述车位竖直分割线确定所述车位的位置。

当然，本领域技术人员可以理解，处理器还可以实现本发明任意实施例所提供的车位识别方法的技术方案。

实施例五

本发明实施例五还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所提供的车位识别方法，该方法包括：

根据检测到的车位识别请求，从当前全景图像中提取出与所述车位识别请求对应的单边俯视图像；

根据预设算法从所述单边俯视图像中提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线；

根据所述至少一对车位水平分割线及所述车位竖直分割线确定所述车位的位置。

当然，本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质，其上存储的计算机程序不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的车位识别方法中的相关操作。

本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种车位识别方法，其特征在于，包括：

根据检测到的车位识别请求，从当前全景图像中提取出与所述车位识别请求对应的单边俯视图像；

根据预设算法从所述单边俯视图像中提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线；

根据所述至少一对车位水平分割线及所述车位竖直分割线确定所述车位的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设算法从所述单边俯视图像中提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线，包括：

从所述单边俯视图像中提取出满足第一预设条件的至少一对车位水平分割线；

根据所述至少一对车位水平分割线确定所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一对车位水平分割线确定所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线，包括：

从所述至少一对车位水平分割线上的任一条车位水平分割线上选取一点作为搜索起点，并基于所述搜索起点确定搜索区域；

沿所述车位水平分割线从所述搜索起点进行搜索，将所述搜索区域内满足第二预设条件的直线作为所述车位竖直分割线。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述车位水平分割线上未搜索到满足第二预设条件的直线，则从所述至少一对车位水平分割线中的另一条车位水平分割线上重新设置搜索起点进行搜索。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一对车位水平分割线及所述车位竖直分割线确定所述车位的位置，包括：

将所述车位水平分割线及所述车位竖直分割线的交点位置坐标作为所述车位的角点位置坐标；

根据预设的车位深度及所述角点位置坐标计算所述车位的其他角点位置坐标。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若从所述单边俯视图像中未提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线，则根据当前停车过程中的历史车位识别结果及车辆运行速度确定所述车位的位置。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据当前停车过程中的历史车位识别结果及车辆运行速度确定所述车位的位置，包括：

根据历史车位识别中相邻两帧图像中所识别出的车位位置差计算车辆运行速度；

根据所述车辆运行速度及历史车位识别结果计算所述历史车位在当前图像中的位置。

8.一种车位识别装置，其特征在于，包括：

图像确定模块，用于根据检测到的车位识别请求，从当前全景图像中提取出与所述车位识别请求对应的单边俯视图像；

分割线确定模块，用于根据预设算法从所述单边俯视图像中提取出至少一对车位水平分割线及所述至少一对车位水平分割线所对应的至少一条车位竖直分割线；

位置确定模块，用于根据所述至少一对车位水平分割线及所述车位竖直分割线确定所述车位的位置。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的车位识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的车位识别方法。