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申请/专利权人：纽劢科技(上海)有限公司

摘要：本发明提供了基于深度学习的自动泊车障碍物接地线的检测方法、系统，包括如下方法步骤：S1、获取车辆所处位置的不同时刻的拼接俯视图；S2、利用训练的深度神经网络模型获取拼接俯视图中，每个像素点所属的接地线类别，得到不同时刻的接地线特征图；S3、将前一帧接地线特征图投影至后一帧接地线特征图进行匹配，生成分割特征图；S4、对分割特征图进行骨架线提取；S5、利用聚类算法对骨架线进行聚类，生成每个障碍物接地线的实例；S6、对每个障碍物接地线的实例进行点稀疏化，同时进行线段拟合将障碍物接地线的表达形式由点集转化为线段的集合；将障碍物接地线以线段的形式输出。本发明可以有效识别较难识别的类别。

主权项：1.一种基于深度学习的自动泊车障碍物接地线的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括如下方法步骤：S1、获取车辆所处位置的不同时刻的拼接俯视图；S2、训练至少一个深度神经网络模型，利用训练的深度神经网络模型获取所述拼接俯视图中，每个像素点所属的接地线类别，得到不同时刻的接地线特征图；S3、将前一帧接地线特征图投影至后一帧接地线特征图进行匹配，生成分割特征图，包括如下方法步骤：S301、记录车辆由当前时刻行驶至t时刻的车身坐标xt，yt，yawt，以及车辆由t时刻行驶至t+1时刻的车身坐标xt+1，yt+1，yawt+1，其中，xt为当前时刻至t时刻车身x轴坐标的变化，yt为当前时刻至t时刻车身y轴坐标的变化，yawt为当前时刻至t时刻车身航线角的变化；xt+1为t时刻至t+1时刻车身x轴坐标的变化，yt+1为t时刻至t+1时刻车身y轴坐标的变化，yawt+1为t时刻至t+1时刻车身航线角的变化；S302、将车辆由当前时刻行驶至t时刻的车身坐标xt，yt，yawt投影至t+1时刻的车身坐标xt+1，yt+1，yawt+1；将步骤S2获取的t时刻的接地线特征图、t+1时刻的接地线特征图，由像素坐标系投影至车身坐标下，使t时刻的接地线特征图投影至t+1时刻的接地线特征图；S303、在车身坐标下，t时刻的接地线特征图投影至t+1时刻的接地线特征图后，对t时刻的接地线特征图与t+1时刻的接地线特征图进行像素级别的匹配，生成分割特征图；S4、对所述分割特征图进行骨架线提取，其中，所述骨架线是指障碍物接地线在地面垂直投影的点的集合；S5、利用聚类算法对所述骨架线进行聚类，生成每个障碍物接地线的实例；S6、对每个障碍物接地线的实例进行点稀疏化，同时进行线段拟合将障碍物接地线的表达形式由点集转化为线段的集合；将障碍物接地线以线段的形式输出。

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