【摘 要】
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自动泊车系统作为自动驾驶领域的一个分支存在重要的应用价值,环境感知部分是其第一环节,具有关键的作用。室内停车场中复杂场景下的泊车位检测任务常面临污染、光照等环境因素引起的干扰问题,基于鱼眼摄像头和传统视觉的泊车位检测方法具有精度低、鲁棒性差和泛化能力弱等问题,而高精度深度学习网络会带来模型参数较大的压力,为克服现有车位检测技术的不足,本文重点研究了室内停车场中轻量级有效车位检测模型与泊车定位方法,
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自动泊车系统作为自动驾驶领域的一个分支存在重要的应用价值,环境感知部分是其第一环节,具有关键的作用。室内停车场中复杂场景下的泊车位检测任务常面临污染、光照等环境因素引起的干扰问题,基于鱼眼摄像头和传统视觉的泊车位检测方法具有精度低、鲁棒性差和泛化能力弱等问题,而高精度深度学习网络会带来模型参数较大的压力,为克服现有车位检测技术的不足,本文重点研究了室内停车场中轻量级有效车位检测模型与泊车定位方法,主要工作和贡献如下:（1）根据具体泊车过程分析,设计与搭建了泊车数据采集平台,确定了双目相机模块参数,对其成像模型进行了分析并进行了畸变校正,通过数据采集平台完成了车位数据集的构建与标注。（2）设计了基于深度学习的有效车位检测模型。针对YOLOv4网络准确度高但是参数量巨大的问题,分析了轻量级Mobile Net V3网络并对其替换性进行了研究,设计了基于YOLOv4-Mobile Net V3的车位检测模型,并对应用范围同样较广的SSD网络进行了替换作为参照,通过检测实验对比验证了其有效性。（3）提出了基于改进YOLOv4-Mobile Net V3网络的有效车位检测模型。针对存在路障等小障碍物于车位时的误检问题,设计了基于轻量级空车位分类网络和YOLOv4-Mobile Net V3网络的有效车位检测模型,与YOLOv4原始模型相比,参数量减少了78.4%,FPS提升37.4%,而m AP仅损失0.27%。（4）设计了室内停车场中泊车定位方法。通过立体校正后的有效车位检测模型实现了泊车过程中的动态感兴趣区域选择方法,通过预处理方法降低图像计算量与突显细节特征,对OTSU算法加入权重参数来有效的分割出车挡目标,采用了形态学滤波初步筛除干扰,并设计了连通域筛选方法拟合出车挡的外接矩形确定其中心坐标,对比分析了局部与半全局立体匹配算法,验证了SGBM算法的可行性,并设计了视差优化方法进行缺失信息的孔洞填充,最终得到坐标点的定位信息。综上,设计了基于机器视觉的泊车位检测系统的整体框架,并对车位检测网络,分别进行了参数、速度与评价指标多项对比验证,对泊车定位方法进行了目标拟合实验与实际测距对比实验。结果表明,本文提出的方法能够有效实现室内停车场中泊车位检测任务,对自动泊车系统中环境感知模块具有重要的理论和实际意义。
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