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申请/专利权人：安徽蔚来智驾科技有限公司
申请日：2022-05-17
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN114882472B
主分类号：G06V20/58
分类号：G06V20/58;G06N20/00
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2022.08.26#实质审查的生效;2022.08.09#公开
摘要：本发明涉及自动驾驶领域，具体提供一种车位检测方法、计算机可读存储介质及车辆，旨在解决现有车位检测模型对环境中其他与车位相似的物体辨识能力较差的问题。为此目的，本发明的车位检测方法包括：根据无标签样本的置信度集和预设车位数量，确定出与每个无标签样本对应的含车位衡量值，根据含车位衡量值和含车位衡量阈值从当前待筛选无标签样本子集中筛选出难负样本并利用难负样本扩充有标签训练样本集，基于扩充后的有标签训练样本集对待训练车位检测模型进行训练，得到训练好的车位检测模型。利用训练好的车位检测模型对待检测驾驶环境图像进行车位检测，得到待检测驾驶环境图像的车位检测结果，有效提高了车位检测的准确度。
主权项：1.一种车位检测方法，其特征在于，包括：获取待检测驾驶环境图像；利用预先训练好的车位检测模型对所述待检测驾驶环境图像进行车位检测，得到所述待检测驾驶环境图像的车位检测结果；其中，所述车位检测模型通过以下步骤得到：获取车位场景图像的有标签训练样本集和无标签样本集；从所述无标签样本集中选取部分无标签样本构建当前待筛选无标签样本子集，所述当前待筛选无标签样本子集中包括至少一个所述无标签样本；获取每个所述无标签样本的车位置信度集，根据所述车位置信度集和预设车位数量，确定与每个所述无标签样本对应的含车位衡量值，并至少基于所述含车位衡量值和含车位衡量阈值从所述当前待筛选无标签样本子集中筛选出难负样本；利用所述难负样本扩充所述有标签训练样本集，基于扩充后的有标签训练样本集对待训练车位检测模型进行训练，得到所述车位检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽蔚来智驾科技有限公司 一种车位检测方法、计算机可读存储介质及车辆
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