(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210392067.9 (22)申请日 2022.04.14 (71)申请人 合众新能源 汽车有限公司 地址 314500 浙江省嘉兴 市桐乡市梧桐街 道同仁路98 8号 (72)发明人 肖川　秦帅昆　杨箫　刘洋　 赵天坤　陈泽　 (74)专利代理 机构 上海波拓知识产权代理有限 公司 31264 专利代理师 刘科 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/75(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 车位检测方法、 装置及计算机存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种车位检测方法、 装置及计 算机存储介质， 包括： 获取设置于车辆的图像采 集设备采集的所述车辆周围的环视图像； 将所述 环视图像输入预先训练的神经网络模型进行车 位检测， 获取至少两个不同网络分支分别输出的 车位检测信息； 对所述至少两个不同网络分支分 别输出的车位检测 信息进行融合处理， 获取所述 车辆周围的车位信息。 如此， 通过将不同方式获 取的车位检测 信息进行融合， 以起到相互配合与 相互补充的作用， 能够避免出现车位漏检的情 况， 提高了车位检测的准确度。 权利要求书2页 说明书10页 附图6页 CN 114842446 A 2022.08.02 CN 114842446 A 1.一种车位检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括以下步骤： 获取设置 于车辆的图像采集设备采集的所述车辆周围的环视图像； 将所述环视图像输入预先训练 的神经网络模型进行车位检测， 获取至少两个不同网络 分支分别输出的车位检测信息； 对所述至少两个不同网络分支分别 输出的车位检测信 息进行融合处理， 获取所述车辆 周围的车位信息 。 2.根据权利要求1所述车位检测方法， 所述将所述环视图像输入预先训练的神经网络 模型进行 车位检测， 获取至少两个不同网络分支分别输出的车位检测信息， 包括： 将所述环视图像输入预先训练 的神经网络模型进行车位检测， 获得回归分支输出的至 少一第一车位角点信息、 分割分支输出 的关于车位线的像素分割图、 以及分类分支输出 的 至少一车位检测框和对应的旋转角度。 3.根据权利要求2所述车位检测方法， 所述对所述至少两个不同网络分支分别输出的 车位检测信息进行融合处 理， 获取所述车辆周围的车位信息， 包括以下步骤： 对所述像素分割图中关于车位线的像素进行骨架化运算处理， 并将处理后的所述像素 分割图与车位角点模板图进行匹配， 获得至少一第二车位角点信息； 利用所述旋转角度对所述车位检测框进行旋转矫正， 并通过预先训练 的卷积神经网络 模型对旋转 矫正后的所述车位检测框进行 车位检测， 获得至少一第三车位角点信息； 对所述第一车位角点信 息、 所述第 二车位角点信 息和所述第 三车位角点信 息进行融合 处理， 获得至少一目标 车位角点信息； 将所述目标车位角点信 息和预设车位角点特征进行匹配， 确定所述车辆周围的车位信 息。 4.根据权利要求3所述车位检测方法， 所述利用所述旋转角度对所述车位检测框进行 旋转矫正， 并通过预先训练的卷积神经网络模型对旋转矫正后的所述车位检测框进行车位 检测， 获得至少一第三车位角点信息， 包括以下步骤： 对所述车位检测框进行 车位区域 提取， 获得 车位区域图像； 利用所述旋转角度对所述车位 区域图像进行旋转矫正， 将旋转矫正后的所述车位区域 图像输入预 先训练的卷积神经网络模型， 获得至少一第三车位角点信息 。 5.一种车位检测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取设置 于车辆的图像采集设备采集的所述车辆周围的环视图像； 检测模块， 用于将所述环视 图像输入预先训练的神经网络模型进行车位检测， 获取至 少两个不同网络分支分别输出的车位检测信息； 处理模块， 用于对所述至少两个不同网络分支分别输出的车位检测信息进行融合处 理， 获取所述车辆周围的车位信息 。 6.根据权利要求5所述的车位检测装置， 所述检测模块， 具体用于： 将所述环视图像输入预先训练 的神经网络模型进行车位检测， 获得回归分支输出的第 一车位角点信息、 分割分支输出 的关于车位线的像素分割图、 以及分类分支输出 的至少一 车位检测框和对应的旋转角度。 7.根据权利要求6所述的车位检测装置， 所述处 理模块， 具体用于： 对所述像素分割图中关于车位线的像素进行骨架化运算处理， 并将处理后的所述像素权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114842446 A 2分割图与车位角点模板图进行匹配， 获得至少一第二车位角点信息； 利用所述旋转角度对所述车位检测框进行旋转矫正， 并通过预先训练 的卷积神经网络 模型对旋转 矫正后的所述车位检测框进行 车位检测， 获得至少一第三车位角点信息； 对所述第一车位角点信 息、 所述第 二车位角点信 息和所述第 三车位角点信进行融合处 理， 获得至少一目标 车位角点信息； 将所述目标车位角点信 息和预设车位角点特征进行匹配， 确定所述车辆周围的车位信 息。 8.根据权利要求7 所述的车位检测装置， 所述处 理模块， 具体用于： 对所述车位检测框进行 车位区域 提取， 获得 车位区域图像； 利用所述旋转角度对所述车位 区域图像进行旋转矫正， 将旋转矫正后的所述车位区域 图像输入预 先训练的卷积神经网络模型， 获得至少一第三车位角点信息 。 9.一种车位检测装置， 其特征在于， 包括： 处理器和存储有计算机程序的存储器， 在所 述处理器运行 所述计算机程序时， 实现权利要求1至4中任一项所述的车位检测方法。 10.一种计算机存储介质， 其特征在于， 存储有计算机程序， 所述计算机程序被处理器 执行时， 实现权利要求1至4中任一项所述的车位检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114842446 A 3