汽车智能驾驶技术的进步与发展,推动着汽车工业的变革与转型升级。自动泊车技术作为汽车智能驾驶技术的重要组成部分,推动了城市交通中“泊车难”问题的解决,减少了城市交通的局部拥堵,节省了泊车时间,提高了城市生活效率,在一定程度上促进了城市的发展。传统的自动泊车技术利用超声波雷达对停车位进行检测识别,对目标车位周围的停驻车辆依赖严重,目标车位周围没有停驻车辆时则无法对车位进行检测识别。基于计算机视觉的自动泊车技术克服了传统自动泊车技术的缺点,拓宽了自动泊车技术的应用场景。本文对面向自动泊车的停车位视觉识别技术进行了研究总结,为实现停车位的准确识别与精确定位,提出了基于单目视觉的停车位识别算法与测距定位算法,并进行了实车测试验证。本文研究内容主要包括如下几个方面:1.对摄像机的成像模型与投影原理进行了研究,并对摄像机的标定方法进行了分析,采用张正友标定法对摄像机进行了标定,获得了摄像机的各个参数,并进行了误差分析。2.对基于单目视觉的停车位识别算法进行了研究。针对不良光照条件和环境干扰物对停车位识别的影响,提出了一种利用多种图像特征并且融合不同图像分割方法的停车位视觉识别算法。通过颜色空间转换提取停车位图像的色度特征图和亮度特征图,并分别对其进行增强,降低不良光照条件的影响。采用融合模糊C均值聚类算法与区域生长算法的方式对特征图进行图像分割,提取停车位区域,降低环境干扰物的影响。最后,提取停车位骨架,进行车位线检测,求取停车位角点,从而识别停车位。3.对停车位的测距定位算法进行了研究。在识别停车位的基础上对停车位的测距定位需求进行了分析,采用单目测距定位算法对停车位进行测距定位。通过对不同类型的单目测距定位算法进行对比分析,建立了适用于停车位的测距定位模型,并进行了试验验证。4.实车测试与结果分析。通过搭建软、硬件实验平台,对不同场景下的停车位进行识别与定位,验证了本文所提停车位识别算法与测距定位算法的有效性与可行性。