[发明专利]车位检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种车位检测方法，其特征在于，包括：

获取目标车辆的周围环境的环视图像；

将所述环视图像输入预先训练的神经网络模型，得到所述环视图像中车位对应的属性热图；

对所述属性热图进行处理，并基于处理的结果确定所述周围环境中的车位检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆的周围环境的环视图像，包括：

采集所述目标车辆的各个设定方向的环境图像；

对所述各个设定方向的环境图像进行拼接处理，得到所述目标车辆的周围环境的环视图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述属性热图进行处理，并基于处理的结果确定所述周围环境中的车位检测结果，包括：

提取所述属性热图中的车位属性，以及基于所述车位属性确定所述周围环境中的车位检测结果，其中，所述车位属性包括以下至少一种：

停车位内圈的可见停车区域；

停车位内圈的边框；

停车位内圈的四个顶点；

停车位的中心点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括预先基于以下步骤训练所述深度网络模型：

获取车辆周围环境的样本环视图像；

确定所述样本环视图像中车位对应的属性热图；

将所述样本环视图像和所述属性热图输入至目标卷积神经网络进行训练，得到训练后的神经网络模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述样本环视图像中车位对应的属性热图，包括：

标记所述样本环视图像中停车位的内角点；

采用设定类型的文档保存所述内角点的坐标；

基于所述坐标确定所述属性热图。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述属性热图进行处理，并基于处理的结果确定所述周围环境中的车位检测结果，包括：

确定目标子图像图中的子图像内角点对应于原始图像中的一个目标点，其中，所述目标子图像为在所述目标卷积神经网络进行卷积计算过程中，通过设定转化方式对所述环视图像进行转化处理所得到的子图像；

在所述环视图像中以所述目标点为中心的预设范围内找到所述子图像内角点对应的环视图像内角点；

基于所述环视图像内角点确定所述周围环境中的车位检测结果。

7.一种车位检测装置，其特征在于，包括：

环视图像获取模块，用于获取目标车辆的周围环境的环视图像；

属性热图确定模块，用于将所述环视图像输入预先训练的神经网络模型，得到所述环视图像中车位对应的属性热图；

检测结果获取模块，用于对所述属性热图进行处理，并基于处理的结果确定所述周围环境中的车位检测结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述环视图像获取模块，包括：

环境图像采集单元，用于采集所述目标车辆的各个设定方向的环境图像；

环视图像获取单元，用于对所述各个设定方向的环境图像进行拼接处理，得到所述目标车辆的周围环境的环视图像。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器；

被配置为存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取目标车辆的周围环境的环视图像；

将所述环视图像输入预先训练的神经网络模型，得到所述环视图像中车位对应的属性热图；

对所述属性热图进行处理，并基于处理的结果确定所述周围环境中的车位检测结果。

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，该程序被处理器处理时实现：

获取目标车辆的周围环境的环视图像；

将所述环视图像输入预先训练的神经网络模型，得到所述环视图像中车位对应的属性热图；

对所述属性热图进行处理，并基于处理的结果确定所述周围环境中的车位检测结果。