一种基于深度神经网络的停车位检测算法开发

• 作者: 王俊毅 周小兵
• 来源期刊: 上海汽车
• 关键词: 环视摄像头 划线停车位 深度学习 Parking IS 残差块 注意力机制 泊车场景 汽车
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 技术导向
• 页码范围: 20-27
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-4554.2021.06.04

摘要

基于车载环视摄像头的自动泊车辅助系统,使用了4个高清鱼眼摄像头,分别安装在整车的左/右外后视镜下方、前/后牌照框上方,该系统基于深度学习图像处理算法可以实现不同类型、不同颜色的地面划线停车位可靠识别和高精度定位,这种基于深度神经网络的停车位检测算法在算法主干网络中创新地引入了残差模块和注意力机制模块,大幅提升了划线停车位检测的成功率和准确率,基于深度神经网络的停车位检测算法使得自动泊车辅助系统变得更高效、更可靠,并已在各种停车场景中得到了证明,且不额外增加自动泊车辅助系统硬件成本,同时也兼容传统的360.全景影像监控功能.