停车位检测数据集PSV。

基于深度学习的停车位检测.zip

OpenCV中的停车位检测 对于一个有趣的周末项目，我决定使用python中的OpenCV（开源计算机视觉）库。 OpenCV是一个广泛的开源库（可在python，Java和C ++中使用），用于图像分析，并且非常简洁。 我的OpenCV实验的远大目标是要拍摄停车场的任何静态图像或视频，并能够在停车场可用或有人占用时自动进行检测。 通过研究和探索，我发现这个目标多么崇高（至少在一个周末范围内）。 我能够完成的工作是，仅需用户做一点前期工作，就可以检测出停车场中有多少个可用的停车位。 此页面是我的过程以及我在此过程中学到的内容的演练。 我将首先进行概述，然后讨论我的过程，最后给出一些有关将来工作的想法。 概述 上面的链接将您带到正在运行的停车位检测程序的视频。 跑步： python main . py - - image images / parking_lot_1 . pn

基于全景视觉自动泊车的停车位检测与识别方法.caj

业分类-物理装置-一种停车位检测方法及自动泊车方法.zip

该集合是停车场检测的论文集合，包含2000到最新的论文

首先，采用张正友标定法对四路鱼眼相机进行标定，利用基于鱼眼标定的畸变矫正 模型对鱼眼图进行畸变矫正。实验结果表明，标定参数准确，畸变矫正效果良好；研究像素坐标系与车辆坐标系之间的转换关系，实现基于坐标转换的单目相机平面测距，测距误差在 5cm 以内，达到自动泊车系统要求。 针对空停车位检测任务，设计适用于空停车位检测任务的深度卷积神经网络并构建 空停车位数据集，该数据集由 16000 张 RGB 彩色鱼眼图像组成，包括空停车位、T 型车位角、L 型车位角三种类别，并进行人工标注。在空停车位数据集上训练空停车位检测模型，并在测试集中进行检测实验。实验结果表明，空停车位检测模型检测的准确率为 98.7%，漏检率为 0.9%，单张图片的检测速度为 19ms，模型具有良好的检测效果。 针对车位角中心点定位任务，基于对单个像素点进行回归的思想，提出用于车位角 中心点定位的浅层卷积神经网络，并制作车位角中心点数据集。车位角中心点数据集包括 10000 张彩色图片，并进行人工标注。在车位角中心点数据集上训练车位角中心点检测模型，并进行检测定位实验。实验结果表明，对数平均漏检率为 0.40%，单张图片检测速度为 18ms，车位角中心点定位误差在 2.5cm 以内，相对传统的检测方法，车位角中心点检测模型具有更高的检测和定位精度及更快的检测速度。 最后将鱼眼图畸变矫正、基于坐标转换的平面测距、空停车位检测模型以及车位角 中心点检测模型四个模块融合，提出自动泊车空停车位检测和定位算法，并在实车上开展实验。实验结果验证了自动泊车空停车位检测和定位算法的正确性和可行性。在实车自动泊车过程中，算法可实时地准确检测和定位空停车位，且可以检测和定位不同路面下的停车位，具有很强的泛化能力。

针对地下车库等停车点中车辆使用 GNSS 等定位方式受到信号限制，激光雷 达等传感器的价格高昂，普通后置摄像头无法获取完整的停车位信息等问题，本 文提出一种基于全景俯视图的停车位检测算法。利用四个鱼眼相机获取车辆四周 的信息，建立车身四周的全景俯视图。提出融合线性卷积层的多尺度损失函数卷 积神经网络，提高对停车位的检测准确率，降低传感器成本。对检测到的停车位， 本文提出一种基于网格的图像定位方法，实现停车位与车辆之间的相对位置定 位，排除信号影响，获得停车位的尺寸信息，再结合动态阈值的停车位空闲判断 方法，判断停车位是否满足泊车条件。 自动泊车的路径规划往往需要满足多种约束条件。针对在路宽较窄，相邻停 车位已有车辆停入的条件下自动泊车难以实现的问题，本文提出了一种窄路宽条 件下的垂直停车位泊车路径规划方法。该方法学习驾驶员在窄路宽条件下，通过 多次倒车实现泊车。从泊车过程的逆向过程出发，从最后的泊车状态到初始泊车 状态进行推导，计算泊车过程中的关键点信息，并分别计算各阶段所需的泊车路 径，最后结合各个关键点与中间的路径完成路径规划，实现车辆在窄路宽条件下 的泊车路径规划。 在系统方面，本文基于实验室移动平台设计完整的自动泊车系统，让移动平 台能在按比例缩小的停车位与相应路宽条件下完成自动泊车。

（1）全景环视感知系统设计。在车身周围布置 4 个鱼眼相机实现对车身全景感知，通过仿真场景对四个鱼眼相利用张正友标定法进行标定，之后通过逆透视变换转换为鸟瞰图。 （2）基于场景定制的 Radon 变换的停车位检测。首先对全景环视感知图像进行预 处理，通过 Canny 算子进行边缘特征提取，之后根据自动平行泊车场景的特点运用基于场景定制的 Radon 变换对停车位边线进行检测。 （3）自动平行泊车路径规划。将泊车路径分成两个阶段，由两个圆弧组成，引入 触须算法预先设置泊车路线库，通过规则约束筛选符合要求的触须，与第二段基于圆弧法设计的泊车路径结合组成泊车路径，降低了泊车起始位姿要求，利用仿真实验验证规划路径能够实现自动平行泊车功能。 （4）分布式驱动电动车差动转向跟踪补偿。当由于外因车辆无法完全按照规划路 径的转弯半径进行泊车，通过左右车轮驱动力的分配产生横摆力矩实现差动转向，对跟踪误差进行补偿。

一种基于视频的停车场车位监控算法。用户通过鼠标操作标定车位位置。监控算法基于以下三种判据: 判据一是差影的均方值, 可反映车位占用状态变化事件的发生; 判据二是差影的方差, 判据三是前景与背景比值的方差, 通过判据二、判据三可以排除干扰、确认车位状态变化。当三个判据数值稳定时, 更新车位背景。实验表明: 该算法能够快速、准确地反映车位状态变化, 易于实现。