一种自动泊车方法、装置及电子设备与流程

1.本技术涉及车辆控制技术领域，特别是涉及一种自动泊车方法、装置及电子设备。


背景技术：

2.随着智能驾驶技术的飞速发展，自动泊车系统逐渐开始在低速智能驾驶场景中得到应用。自动泊车系统可以使汽车自动寻找并且准确停靠在适当泊车位置，通过环境感知传感器感知车辆周围车位的位置和状态，寻找合适的车位，然后规划出最优泊车路径，控制车辆自动完成泊车。
3.现有自动泊车系统的自动泊车方案主要是基于环视摄像头的地面停车位标识，来感知车位信息。但上述方案在面对有特殊车位，比如，多角度斜车位、u型车位、直线车位、植草砖车位及模块车位的场景时，对车位信息的检测存在很大的难度，从而使得现有自动泊车方案的适应性不强。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种自动泊车方法、装置及电子设备，可以解决当前自动泊车方案在面对有特殊车位场景时，对车位信息的检测存在很大的难度，从而使得现有自动泊车方案的适应性不强的问题。
5.第一方面，本技术提供了一种自动泊车方法，所述方法包括：
6.获取当前车辆各个图像采集设备采集得到的原始图像，并在各个原始图像不存在相机脏污信息时，生成所述各个原始图像对应的目标鸟瞰图；
7.在所述目标鸟瞰图中检测出各个目标车位区域，其中，所述目标车位区域中包括车位整体区域、车位角点区域、车位头区域及车位泊入方向区域，所述车位泊入方向区域为所述当前车辆泊入车位时的参考区域；
8.将所述各个目标车位区域从所述目标鸟瞰图中分割出来，得到各个目标车位图；
9.基于所述各个目标车位图和车辆可行驶区域，进行自动泊车。
10.通过上述方法，基于目标鸟瞰图进行车位区域检测和车位区域分割，得到各个目标车位图，从而在面对有特殊车位场景时，只需要对各个目标车位图中的车位整体区域、车位角点区域、车位头框区域及车位泊入方向区域进行处理，就可以获得准确性极高的车位信息。
11.在一种可能的设计中，所述在各个原始图像不存在相机脏污信息时，生成所述各个原始图像对应的目标鸟瞰图，包括：
12.在各个原始图像不存在相机脏污信息时，检测所述各个原始图像中的障碍物信息，其中，所述障碍物信息包括障碍物位置信息、障碍物类型信息及障碍物最小多维度矩形框信息中的一项或多项；
13.生成所述各个原始图像对应的原始鸟瞰图；
14.将所述各个障碍物信息输入所述原始鸟瞰图，并在所述原始鸟瞰图中标记出所述
各个障碍物信息，得到所述各个原始图像对应的目标鸟瞰图。
15.通过上述方法，可以得到各个障碍物信息，并在原始鸟瞰图中标记出各个障碍物信息，从而可以通过将各个障碍物信息与原始鸟瞰图中的障碍物信息进行结合，得到完整的各个障碍物的全景化信息。
16.在一种可能的设计中，所述生成所述各个原始图像对应的原始鸟瞰图，包括：
17.对所述各个原始图像进行畸变矫正，得到各个矫正图像；
18.根据所述各个原始图像对应的图像采集设备的标定位置，对所述各个矫正图像进行坐标映射，得到各个映射图像；
19.将所述各个映射图像进行拼接，生成所述各个原始图像对应的原始鸟瞰图。
20.通过上述方法，可以生成各个原始图像对应的原始鸟瞰图。
21.在一种可能的设计中，所述将所述各个目标车位区域从所述目标鸟瞰图中分割出来，得到各个目标车位图，包括：
22.将所述各个目标车位区域从所述目标鸟瞰图中分割出来，得到各个初始车位图；
23.在原始鸟瞰图中检测出车辆可行驶区域和车辆不可行驶区域；
24.在所述车辆可行驶区域中检测出各个车位轮档信息，并将所述车位轮档区域作为所述车辆不可行驶区域；
25.结合所述各个车位轮档信息，在所述各个初始车位图的车位角点区域中，标记出各个车位轮档位置，得到各个目标车位区域。
26.通过上述方法，将各个目标车位区域从目标鸟瞰图中分割出来，得到独立的各个初始车位图，并结合各个车位轮档信息，在各个初始车位图的车位角点区域中，标记出各个车位轮档位置，从而在自动泊车时，只需要对车位整体区域、车位角点区域、车位头框区域及车位泊入方向区域进行处理，就可以获得准确性极高、偏差极小的车位角点坐标、车位类型、车位泊入方向和可泊性等信息。
27.在一种可能的设计中，在所述得到各个车位图之后，还包括：
28.对所述各个目标车位图进行命名；
29.对各个命名后的目标车位图进行跟踪。
30.通过上述方法，在自动泊车过程中，可以根据各个命名精准的跟踪任一目标车位。
31.第二方面，本技术提供了一种自动泊车装置，所述装置包括：
32.生成模块，用于获取当前车辆各个图像采集设备采集得到的原始图像，并在各个原始图像不存在相机脏污信息时，生成所述各个原始图像对应的目标鸟瞰图；
33.检测模块，用于在所述目标鸟瞰图中检测出各个目标车位区域，其中，所述目标车位区域中包括车位整体区域、车位角点区域、车位头区域及车位泊入方向区域，所述车位泊入方向区域为所述当前车辆泊入车位时的参考区域；
34.分割模块，用于将所述各个目标车位区域从所述目标鸟瞰图中分割出来，得到各个目标车位图；
35.泊车模块，用于基于所述各个目标车位图和车辆可行驶区域，进行自动泊车。
36.在一种可能的设计中，所述生成模块包括：
37.检测单元，用于在各个原始图像不存在相机脏污信息时，检测所述各个原始图像中的障碍物信息，其中，所述障碍物信息包括障碍物位置信息、障碍物类型信息及障碍物最
小多维度矩形框信息中的一项或多项；
38.生成单元，用于生成所述各个原始图像对应的原始鸟瞰图；
39.标记单元，用于将所述各个障碍物信息输入所述原始鸟瞰图，并在所述原始鸟瞰图中标记出所述各个障碍物信息，得到所述各个原始图像对应的目标鸟瞰图。
40.在一种可能的设计中，所述生成单元具体用于：
41.对所述各个原始图像进行畸变矫正，得到各个矫正图像；
42.根据所述各个原始图像对应的图像采集设备的标定位置，对所述各个矫正图像进行坐标映射，得到各个映射图像；
43.将所述各个映射图像进行拼接，生成所述各个原始图像对应的原始鸟瞰图。
44.在一种可能的设计中，所述分割模块具体用于：
45.将所述各个目标车位区域从所述目标鸟瞰图中分割出来，得到各个初始车位图；
46.在原始鸟瞰图中检测出车辆可行驶区域和车辆不可行驶区域；
47.在所述车辆可行驶区域中检测出各个车位轮档信息，并将所述车位轮档区域作为所述车辆不可行驶区域；
48.结合所述各个车位轮档信息，在所述各个初始车位图的车位角点区域中，标记出各个车位轮档位置，得到各个目标车位区域。
49.在一种可能的设计中，所述装置还包括：
50.命名模块，用于对所述各个目标车位图进行命名；
51.跟踪模块，用于对各个命名后的目标车位图进行跟踪。
52.第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括：
53.存储器，用于存放计算机程序；
54.处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序时，实现上述的自动泊车方法步骤。
55.第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的自动泊车方法步骤。
56.基于本技术所提供的自动泊车方法，对各个图像采集设备采集到的原始图像生成的目标鸟瞰图，进行车位区域检测和车位区域分割，得到各个目标车位图，从而在面对有特殊车位场景时，只需要对各个目标车位图中的车位整体区域、车位角点区域、车位头框区域及车位泊入方向区域进行处理，就可以获得准确性极高的车位信息。
57.上述第二方面至第四方面中的各个方面以及各个方面可能达到的技术效果参照上述针对第一方面或者第一方面中的各种可能方案可以达到的技术效果说明，这里不再重复赘述。
附图说明
58.图1为本技术提供的一种自动泊车方法的流程图；
59.图2a为本技术实施例提供的一种可能的应用场景示意图之一；
60.图2b为本技术实施例提供的一种可能的应用场景示意图之二；
61.图3为本技术实施例提供的一种可能的应用场景示意图之三；
62.图4为本技术提供的一种自动泊车装置的结构示意图；
63.图5为本技术提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
64.为了使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术作进一步地详细描述。方法实施例中的具体操作方法也可以应用于装置实施例或系统实施例中。需要说明的是，在本技术的描述中“多个”理解为“至少两个”。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，并存在a和b，单独存在b这三种情况。a与b连接，可以表示：a与b直接连接和a与b通过c连接这两种情况。另外，在本技术的描述中，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。
65.下面结合附图，对本技术实施例进行详细描述。
66.现有自动泊车系统的自动泊车方案主要是基于环视摄像头的地面停车位标识，来感知车位信息。但上述方案在面对有特殊车位，比如，多角度斜车位、u型车位、直线车位、植草砖车位及模块车位的场景时，对车位信息的检测存在很大的难度，从而使得现有自动泊车方案的适应性不强。
67.为了解决上述问题，本技术实施例提供的一种自动泊车方法，通过对各个图像采集设备采集到的原始图像生成的目标鸟瞰图，进行车位区域检测和车位区域分割，得到包含车位角点区域和车位头框区域的各个目标车位图，从而在面对有特殊车位场景时，只需要对各个目标车位图中的车位整体区域、车位角点区域、车位头框区域及车位泊入方向区域进行处理，就可以获得准确性极高的车位信息。其中，本技术实施例所述方法和装置基于同一技术构思，由于方法及装置所解决问题的原理相似，因此装置与方法的实施例可以相互参见，重复之处不再赘述。
68.为了使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本技术作进一步的详细描述。
69.如图1所示，为本技术提供的一种自动泊车方法的流程图，具体包括如下步骤：
70.s11，获取当前车辆各个图像采集设备采集得到的原始图像，并在各个原始图像不存在相机脏污信息时，生成各个原始图像对应的目标鸟瞰图；
71.在本技术实施例中，当前车辆具有自动泊车功能，车身设有多个图像采集设备，比如，设置在当前车辆前、后、左和右四周的鱼眼相机，并标定出各个图像采集设备相对于当前车辆的位置。通过各个图像采集设备获取到车身周围的各个原始图像，通过图像分类算法检测出各个原始图像是否存在相机脏污信息，若否，则启动当前车辆的自动泊车功能，具体的：
72.在各个原始图像不存在相机脏污信息时，一方面，检测各个原始图像中的障碍物信息，其中，障碍物信息包括障碍物位置信息、障碍物类型信息及障碍物最小多维度矩形框信息中的一项或多项。示例性的，通过对各个原始图像进行二维障碍物检测和三维障碍物检测，可以得到各个障碍物信息。另一方面，生成各个原始图像对应的原始鸟瞰图。具体过程为：首先，对各个原始图像进行畸变矫正，得到各个矫正图像，然后，根据各个原始图像对应的图像采集设备的标定位置，对各个矫正图像进行坐标映射，得到各个映射图像，最后，将各个映射图像进行拼接，生成各个原始图像对应的原始鸟瞰图。
73.在通过上述方法得到各个障碍物信息和各个原始图像对应的原始鸟瞰图后，将各个障碍物信息输入原始鸟瞰图，并在原始鸟瞰图中标记出各个障碍物信息，得到各个原始图像对应的目标鸟瞰图，其中，目标鸟瞰图中的各个障碍物信息是结合了原始鸟瞰图及各个原始图像中的各个障碍物信息，从而使得目标鸟瞰图中的各个障碍物信息的更加精准。
74.s12，在目标鸟瞰图中检测出各个目标车位区域；
75.在得到目标鸟瞰图后，进一步，在目标鸟瞰图中检测出各个目标车位区域。具体过程为：
76.首先，在目标鸟瞰图中检测出各个初始车位区域，其中，车位区域包括车位整体区域、车位角点区域、车位头框区域及车位泊入方向区域，车位泊入方向区域为当前车辆泊入车位时的参考区域，参考图2a，车辆a为当前车辆，实线区域a为车位整体区域，b1、b2、b3和b4为车位的四个角点区域，c为车位头框区域，d为车位泊入方向区域。当车辆a想要泊入图2a中的车位区域时，通过车位泊入方向区域d能够使得车辆a精准地泊入该车位，如图2b所示。
77.然后，在各个初始车位区域的车位头框区域中，标记出车位的属性信息，得到各个目标车位区域，其中，属性信息至少包括车位的可泊性及类型，属性信息的标记方法可以是，通过检测各个车位区域是否存在障碍物，若不存在，则表征当前车辆可泊入；若存在，则表征当前车辆不可泊入，从而将车位的可泊性在车位头框区域标记出来。属性信息的标记方法还包括：通过目标鸟瞰图确定出各个车位的类型，比如，u型车位、多角度斜车位，从而将车位的类型在车位头框区域标记出来。
78.s13，将各个目标车位区域从目标鸟瞰图中分割出来，得到各个目标车位图；
79.在得到各个目标车位后，将各个目标车位区域从目标鸟瞰图中分割出来，得到各个目标车位图，其中，一个目标车位图中包括车位整体区域、车位角点区域、车位头框区域和车位泊入方向区域。具体的，由于上述得到的各个目标车位区域是在目标鸟瞰图中得到的，如果不对各个目标车位区域进行分割，则在自动泊车时，仍然需要对整张目标鸟瞰图进行处理，而目标鸟瞰图中一些非各个目标车位区域可能会对处理过程产生干扰。
80.为了解决上述问题，在申请实施例中，通过将各个目标车位区域从目标鸟瞰图中分割出来，得到独立的各个初始车位图，并结合各个车位轮档信息，在各个初始车位图的车位角点区域中，标记出各个车位轮档位置，得到各个目标车位区域。其中，各个车位轮档位置的标记方法可以是：
81.首先，通过对原始鸟瞰图进行可行驶区域freespace检测，在原始鸟瞰图中检测出车辆可行驶区域和车辆不可行驶区域，接着，在车辆可行驶区域中检测出各个车位轮档信息，其中，车位轮档区域为车辆不可行驶区域，并将各个车位轮档信息发送至各个初始车位图。各个初始车位图在接收到各个车位轮档信息时，结合各个车位轮档信息，在各个初始车位图的车位角点区域中，标记出各个车位轮档位置，得到各个目标车位区域。
82.在一种可能设计中，为了得到更为精准的车位泊入方向区域，可以不通过对目标鸟瞰图进行检测得到，而是在将各个目标车位区域从目标鸟瞰图中分割出来之后，通过预设算法，比如，智能后处理算法ai_postprocess，对分割后的各个目标车位区域进行方向回归，从而在分割后的各个目标车位区域中检测出更为精准的车位泊入方向区域。
83.通过上述方法，将各个目标车位区域从目标鸟瞰图中分割出来，得到独立的各个
初始车位图，并结合各个车位轮档信息，在各个初始车位图的车位角点区域中，标记出各个车位轮档位置，从而在自动泊车时，只需要对车位整体区域、车位角点区域、车位头框区域及车位泊入方向区域进行处理，就可以获得准确性极高、偏差极小的车位角点坐标、车位类型、车位泊入方向和可泊性等信息。
84.s14，基于各个目标车位图和车辆可行驶区域，进行自动泊车。
85.在得到各个目标车位图之后，基于各个目标车位图和车辆可行驶区域，进行自动泊车，同时，还可以对各个车位图进行命名，实现对各个命名后的车位图进行跟踪。具体来讲，基于各个目标车位图可以得到各个目标车位分别对应的车位角点坐标、车位可泊性、车位类型、车位的命名及车位长宽等车位信息，从而车辆泊车控制器可以将这些车位信息与目标鸟瞰图中的各个障碍物信息及检测出的车辆可行驶区域进行结合，在各个目标车位中确定出一个待泊入车位及泊入最优路径，并开始自动泊车。在自动泊车过程中，由于车辆的方向是在不断变化，因此就可以根据待泊入车位的命名，对待泊入车位进行准确跟踪。
86.与此同时，在自动泊车过程中，当前车辆的传感器，比如，四路鱼眼相机和雷达传感器，会实时检测泊入最优路径的预设范围，比如，1米内，是否存在运动障碍物信息，比如，行人、小猫，若是，则在第一预设时间段内暂停泊车，并鸣笛提醒运动障碍物撤离，其中，第一预设时间可以是10s，也可以说20s，具体的时间可以结合车速、刹车距离等情况来确定。并在第二预设时间段后，再次检测预设范围内是否存在运动障碍物信息，其中，第二预设时间表征等待运动障碍物撤离的时间长度，具体取值可以根据识别出的运动障碍物类型来调整，比如，若检测到运动障碍物为人体，那么可以将第二预设时间设置为t1，若检测出运动障碍物为宠物等，可以将第二预设时间设置为t2。
87.若检测出预设范围内不存在运动障碍物信息，则继续按照泊入最优路径行驶至待泊入车位；若检测出预设范围内仍然存在运动障碍物信息，则结合运动障碍物信息，比如，运动方向以及运动速度，对泊入最优路径进行调整，得到新的泊入最优路径，并按照新的最优泊入路径进行自动泊车，直到行驶至目标车位，完成泊车，或者直接退出自动泊车系统，并提醒驾驶员接管车辆。
88.通过上述方法，基于检测预设范围内的障碍物信息，调整最优泊入路径，从而可以避开运动障碍物，防止车辆发生碰撞问题，进而提高自动泊车的安全性。
89.在一种可能的设计中，为了能够提供更多的车位选择，同时为车位选择提供更多的待选对象，还可以添加一个车位管理模块，用于保存一定时间段和一定距离内的车位信息。
90.基于上述自动泊车方法，对各个图像采集设备采集到的原始图像生成的目标鸟瞰图，进行车位区域检测和车位区域分割，得到各个目标车位图，从而在面对有特殊车位场景时，只需要对各个目标车位图中的角点区域和车位头框区域进行处理，就可以获得准确性极高的车位信息。
91.为了更加详细阐述本技术提供的一种自动泊车方法，下面通过具体应用场景进行说明，在本应用场景中主要有3个模块交互:输入模块、算法模块及输出模块。
92.如图3所示，为上述3个模块之间的交互流程，具体包括：
93.输入模块，用于通过设置在车辆不同方位的4路鱼眼相机，获取各个原始鱼眼图像，并通过图像分类算法检测出各个原始鱼眼图像是否存在相机脏污信息，若否，则将相机
各个原始鱼眼图输入算法模块；
94.算法模块，包括图像拼接单元、基于鱼眼图像的目标检测单元、车位检测单元、freespace检测单元、车位跟踪单元及车位管理单元，其中：
95.图像拼接单元，用于对各个原始鱼眼图像进行依次畸变矫正、坐标映射及拼接后，生成各个原始鱼眼图像对应的原始鸟瞰图；
96.基于鱼眼图像的目标检测单元，用于检测各个原始鱼眼图像中的障碍物信息，其中，障碍物信息包括障碍物位置信息、障碍物类型信息及障碍物3d矩形框信息，并在原始鸟瞰图中标记出各个障碍物信息，得到各个原始图像对应的目标鸟瞰图；
97.车位检测单元，包括基于目标鸟瞰图的车位区域检测bev_od、基于目标鸟瞰图的车位区域分割bev_sg。其中，bev_od主要用于车位整体区域检测、车位角点区域检测、车位头区域检测及车位泊入方向区域检测，同时添加可泊性和车位类型等属性信息的检测；bev_sg主要用于对bev_od检测到的各个区域进行分割。在本技术实施例中，bev_od适用于垂直型车位，通过检测车位角点区域和车位头区域等相对显著和容错性更好的图像特征，来获得准确极高的车位角点坐标、车位类型、车位泊入方向和可泊性等信息。bev_od+bev_seg适用于斜车位或者车位线型特征不明显的车位，比如，植草砖车位，只需要对车位整体区域、车位角点区域、车位头区域及车位泊入方向区域进行处理，就可以获得准确性极高、偏差极小的车位角点坐标、车位类型、车位泊入方向和可泊性等信息；
98.在一种可能的设计中，为了得到更为精准的车位泊入方向区域，可以不用通过bev_od来检测车位泊入方向区域，而是在bev_sg后，通过增加ai_postprocess单元来对分割后的各个车位区域进行方向回归，从而在分割后的各个车位区域中检测出更为精准的车位泊入方向区域。
99.freespace检测单元，用于对原始鸟瞰图进行车辆可行使区域检测和车位轮挡信息检测，从而将整个原始鸟瞰图做像素的三分类，即车辆可行使区域、车辆不可行使区域及车位轮档，然后，将车位轮挡信息作为单独项送入车位检测单元以支持检测车位角点坐标，并将车位轮挡作为不可通行区域，将车辆可行使区域和车辆不可行使区域作为freespace信息；
100.车位跟踪单元，用于为车位检测单元得到的各个车位添加一个标识id号，从而实现在自动泊车过程中，对同一车位进行id号跟踪；
101.车位管理单元，用于保存一定时间段和一定距离内各个车位对应的车位信息；将各个车位对应的车位信息和freespace信息输入输出端；
102.输出端，用于输出各个车位对应的车位信息和freespace信息，以供车辆泊车控制器使用。
103.基于同一发明构思，本技术实施例中还提供了一种自动泊车装置，如图4所示，为本技术中一种自动泊车装置的结构示意图，该装置包括：
104.生成模块41，用于获取当前车辆各个图像采集设备采集得到的原始图像，并在各个原始图像不存在相机脏污信息时，生成所述各个原始图像对应的目标鸟瞰图；
105.检测模块42，用于在所述目标鸟瞰图中检测出各个目标车位区域，其中，所述目标车位区域中包括车位整体区域、车位角点区域、车位头区域及车位泊入方向区域，所述车位泊入方向区域为所述当前车辆泊入车位时的参考区域；
106.分割模块43，用于将所述各个目标车位区域从所述目标鸟瞰图中分割出来，得到各个目标车位图；
107.泊车模块44，用于基于所述各个目标车位图和车辆可行驶区域，进行自动泊车。
108.在一种可能的设计中，所述生成模块41包括：
109.检测单元，用于在各个原始图像不存在相机脏污信息时，检测所述各个原始图像中的障碍物信息，其中，所述障碍物信息包括障碍物位置信息、障碍物类型信息及障碍物最小多维度矩形框信息中的一项或多项；
110.生成单元，用于生成所述各个原始图像对应的原始鸟瞰图；
111.标记单元，用于将所述各个障碍物信息输入所述原始鸟瞰图，并在所述原始鸟瞰图中标记出所述各个障碍物信息，得到所述各个原始图像对应的目标鸟瞰图。
112.在一种可能的设计中，所述生成单元具体用于：
113.对所述各个原始图像进行畸变矫正，得到各个矫正图像；
114.根据所述各个原始图像对应的图像采集设备的标定位置，对所述各个矫正图像进行坐标映射，得到各个映射图像；
115.将所述各个映射图像进行拼接，生成所述各个原始图像对应的原始鸟瞰图。
116.在一种可能的设计中，所述分割模块43具体用于：
117.将所述各个目标车位区域从所述目标鸟瞰图中分割出来，得到各个初始车位图；
118.在原始鸟瞰图中检测出车辆可行驶区域和车辆不可行驶区域；
119.在所述车辆可行驶区域中检测出各个车位轮档信息，并将所述车位轮档区域作为所述车辆不可行驶区域；
120.结合所述各个车位轮档信息，在所述各个初始车位图的车位角点区域中，标记出各个车位轮档位置，得到各个目标车位区域。
121.在一种可能的设计中，所述装置还包括：
122.命名模块，用于对所述各个目标车位图进行命名；
123.跟踪模块，用于对各个命名后的目标车位图进行跟踪。
124.基于上述的一种自动泊车装置，对各个图像采集设备采集到的原始图像生成的目标鸟瞰图，进行车位区域检测和车位区域分割，得到各个目标车位图，从而在面对有特殊车位场景时，只需要对各个目标车位图中的角点区域和车位头框区域进行处理，就可以获得准确性极高的车位信息。
125.基于同一发明构思，本技术实施例中还提供了一种电子设备，所述电子设备可以实现前述自动泊车装置的功能，参考图5，所述电子设备包括：
126.至少一个处理器51，以及与至少一个处理器51连接的存储器52，本技术实施例中不限定处理器51与存储器52之间的具体连接介质，图5中是以处理器51和存储器52之间通过总线50连接为例。总线50在图5中以粗线表示，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不引以为限。总线50可以分为地址总线、数据总线、控制总线等，为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。或者，处理器51也可以称为控制器，对于名称不做限制。
127.在本技术实施例中，存储器52存储有可被至少一个处理器51执行的指令，至少一个处理器51通过执行存储器52存储的指令，可以执行前文论述自动泊车方法。处理器51可
以实现图4所示的装置中各个模块的功能。
128.其中，处理器51是该装置的控制中心，可以利用各种接口和线路连接整个该控制设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器52内的指令以及调用存储在存储器52内的数据，该装置的各种功能和处理数据，从而对该装置进行整体监控。
129.在一种可能的设计中，处理器51可包括一个或多个处理单元，处理器51可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器51中。在一些实施例中，处理器51和存储器52可以在同一芯片上实现，在一些实施例中，它们也可以在独立的芯片上分别实现。
130.处理器51可以是通用处理器，例如中央处理器(cpu)、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本技术实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本技术实施例所公开的自动泊车方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
131.存储器52作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。存储器52可以包括至少一种类型的存储介质，例如可以包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器、随机访问存储器(random access memory，ram)、静态随机访问存储器(static random access memory，sram)、可编程只读存储器(programmable read only memory，prom)、只读存储器(read only memory，rom)、带电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，eeprom)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器52是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。本技术实施例中的存储器52还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置，用于存储程序指令和/或数据。
132.通过对处理器51进行设计编程，可以将前述实施例中介绍的自动泊车方法所对应的代码固化到芯片内，从而使芯片在运行时能够执行图1所示的实施例的自动泊车方法的步骤。如何对处理器51进行设计编程为本领域技术人员所公知的技术，这里不再赘述。
133.基于同一发明构思，本技术实施例还提供一种存储介质，该存储介质存储有计算机指令，当该计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行前文论述自动泊车方法。
134.在一些可能的实施方式中，本技术提供的自动泊车方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在装置上运行时，程序代码用于使该控制设备执行本说明书上述描述的根据本技术各种示例性实施方式的自动泊车方法中的步骤。
135.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
136.本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程
图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
137.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
138.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
139.显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。

技术特征：
1.一种自动泊车方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前车辆各个图像采集设备采集得到的原始图像，并在各个原始图像不存在相机脏污信息时，生成所述各个原始图像对应的目标鸟瞰图；在所述目标鸟瞰图中检测出各个目标车位区域；将所述各个目标车位区域从所述目标鸟瞰图中分割出来，得到各个目标车位图；基于所述各个目标车位图和车辆可行驶区域，进行自动泊车。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在各个原始图像不存在相机脏污信息时，生成所述各个原始图像对应的目标鸟瞰图，包括：在各个原始图像不存在相机脏污信息时，检测所述各个原始图像中的障碍物信息，其中，所述障碍物信息包括障碍物位置信息、障碍物类型信息及障碍物最小多维度矩形框信息中的一项或多项；生成所述各个原始图像对应的原始鸟瞰图；将所述各个障碍物信息输入所述原始鸟瞰图，并在所述原始鸟瞰图中标记出所述各个障碍物信息，得到所述各个原始图像对应的目标鸟瞰图。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成所述各个原始图像对应的原始鸟瞰图，包括：对所述各个原始图像进行畸变矫正，得到各个矫正图像；根据所述各个原始图像对应的图像采集设备的标定位置，对所述各个矫正图像进行坐标映射，得到各个映射图像；将所述各个映射图像进行拼接，生成所述各个原始图像对应的原始鸟瞰图。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述各个目标车位区域从所述目标鸟瞰图中分割出来，得到各个目标车位图，包括：将所述各个目标车位区域从所述目标鸟瞰图中分割出来，得到各个初始车位图；在原始鸟瞰图中检测出车辆可行驶区域和车辆不可行驶区域；在所述车辆可行驶区域中检测出各个车位轮档信息，并将所述车位轮档区域作为所述车辆不可行驶区域；结合所述各个车位轮档信息，在所述各个初始车位图的车位角点区域中，标记出各个车位轮档位置，得到各个目标车位区域。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述得到各个目标车位图之后，还包括：对所述各个目标车位图进行命名；对各个命名后的目标车位图进行跟踪。6.一种自动泊车装置，其特征在于，所述装置包括：生成模块，用于获取当前车辆各个图像采集设备采集得到的原始图像，并在各个原始图像不存在相机脏污信息时，生成所述各个原始图像对应的目标鸟瞰图；检测模块，用于在所述目标鸟瞰图中检测出各个目标车位区域；分割模块，用于将所述各个目标车位区域从所述目标鸟瞰图中分割出来，得到各个目标车位图；泊车模块，用于基于所述各个目标车位图和车辆可行驶区域，进行自动泊车。7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述生成模块包括：
检测单元，用于在各个原始图像不存在相机脏污信息时，检测所述各个原始图像中的障碍物信息，其中，所述障碍物信息包括障碍物位置信息、障碍物类型信息及障碍物最小多维度矩形框信息中的一项或多项；生成单元，用于生成所述各个原始图像对应的原始鸟瞰图；标记单元，用于将所述各个障碍物信息输入所述原始鸟瞰图，并在所述原始鸟瞰图中标记出所述各个障碍物信息，得到所述各个原始图像对应的目标鸟瞰图。8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述生成单元具体用于：对所述各个原始图像进行畸变矫正，得到各个矫正图像；根据所述各个原始图像对应的图像采集设备的标定位置，对所述各个矫正图像进行坐标映射，得到各个映射图像；将所述各个映射图像进行拼接，生成所述各个原始图像对应的原始鸟瞰图。9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述分割模块具体用于：将所述各个目标车位区域从所述目标鸟瞰图中分割出来，得到各个初始车位图；在原始鸟瞰图中检测出车辆可行驶区域和车辆不可行驶区域；在所述车辆可行驶区域中检测出各个车位轮档信息，并将所述车位轮档区域作为所述车辆不可行驶区域；结合所述各个车位轮档信息，在所述各个初始车位图的车位角点区域中，标记出各个车位轮档位置，得到各个目标车位区域。10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：命名模块，用于对所述各个目标车位图进行命名；跟踪模块，用于对各个命名后的目标车位图进行跟踪。11.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序时，实现权利要求1-5中任一项所述的方法步骤。12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述的方法步骤。

技术总结
本申请公开一种自动泊车方法、装置及电子设备，该方法首先，获取当前车辆各个图像采集设备采集得到的原始图像，并在各个原始图像不存在相机脏污信息时，生成各个原始图像对应的目标鸟瞰图，然后，在目标鸟瞰图中检测出各个目标车位区域，并将各个目标车位区域从目标鸟瞰图中分割出来，得到各个目标车位图，得到各个目标车位图，最后，基于各个目标车位图和车辆可行驶区域，进行自动泊车。通过上述方法，在面对有特殊车位场景时，只需要对各个目标车位图进行处理，就可以获得准确性极高的车位信息。息。息。


技术研发人员：关称心 游忍 刘杨 邱梦婷 赵静波 刘洋 陈子一
受保护的技术使用者：宁波吉利汽车研究开发有限公司
技术研发日：2023.03.24
技术公布日：2023/8/22