针对全景环视图存在拼接线段断裂的问题,本文在阅读大量国内外文献的基础上搭建了全景环视系统,分析了不同拼接区域及不同融合算法对生成全景环视图的影响,在此基础上研究了“U形”车位的检测与识别算法,为基于视觉传感器的车位检测技术提供了参考。本文工作主要分为以下几个方面:(1)介绍了鱼眼摄像机模型以及鱼眼摄像机的内外参标定原理,其中,鱼眼摄像机模型近似于等距投影模型,推导了空间中一点成像到鱼眼图像上一点的过程,采用张正友标定算法标定相机内参,计算四路环视相机图像坐标系与同一世界坐标系之间的转换关系进行相机外参的标定。(2)分析了三角函数法与棋盘格标定法的俯视变换效果,对四路环视相机进行俯视变换,获取相机俯视图。为了加快拼接速度,采用基于像素查找表的拼接方法,将全景环视图像与俯视图之间的转换关系保存,每次拼接时只需要将图像坐标系中的像素点搬运到俯视图像对应像素位置处。研究不同拼接区域选择对拼接缝的影响,最终采用加权平均融合算法对拼接区域进行融合。(3)根据车位检测算法的要求,分析了Hough变换与基于LSD(Line Segment Detector)的直线检测算法对车位检测识别精度的影响,针对停车场景中存在大量的“U形”车位,设计算法过滤干扰线、提取停车位角点、拟合有效车位。由于车辆在行驶过程中,经常会出现漏检现象,采用光流跟踪算法对车位进行跟踪,确定了车位检测系统的设计流程。(4)根据车位检测的要求搭建基于全景环视的车位检测系统,为了验证本文算法的有效性,对不同泊车场景进行实验测试,主要包括晴天与雨天、地下车位与地上车位,对检测识别效果进行实验测试与对比分析。实验结果表明,本文车位检测算法适用于大多数天气情况以及泊车场景,能够有效检测到车位并减少漏检和误检。