摘要
本申请公开了基于车位角点的车位检测方法和装置,方法包括:获取车辆周围多个不同方位的环境图像并拼接位鸟瞰图;采用主干网络从鸟瞰图中提取特征并生成特征图,提取车位第一角点特征;在特征金字塔模块对特征图进行特征融合,在融合阶段引入注意力机制对每个特征点进行加权求和,得到融合特征图;检测头根据融合特征图中车位第一角点特征获得车位检测基础信息;利用后处理模块对车位检测基础信息进行信息整合,生成最终的车位检测结果信息。本申请有助于生成精确且可靠的车位检测结果,减少误报和漏报,提高车位检测的可用性。本申请更关注车位角点精度,给到下游准确的车位角点位置,不需要繁琐的模板匹配,可以适用于各种类型车位。
技术关键词
车位检测方法
引入注意力机制
角点特征
融合特征
后处理模块
特征金字塔
生成特征
检测头
Softmax函数
车位检测装置
图像拼接
线段
基础
图像处理模块
置信度阈值
深度学习模型
车辆
表达式
阶段
检测车
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