【摘 要】
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无人驾驶是交通出行的未来趋势,是汽车行业发展的最终目标。自动泊车作为无人驾驶中的重要落地场景,有助于减少交通事故的发生、解决停车困难的问题。自动泊车系统主要由环境感知、路径规划以及控制运动三个部分组成,论文针对环境感知环节展开研究。由于受到道路环境、光照条件、车位线模糊等因素影响,目前泊车位识别在效果性上仍然存在较大的改进空间。论文应用人工智能和深度学习进行停车位检测的工作,主要研究内容如下:（1
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无人驾驶是交通出行的未来趋势,是汽车行业发展的最终目标。自动泊车作为无人驾驶中的重要落地场景,有助于减少交通事故的发生、解决停车困难的问题。自动泊车系统主要由环境感知、路径规划以及控制运动三个部分组成,论文针对环境感知环节展开研究。由于受到道路环境、光照条件、车位线模糊等因素影响,目前泊车位识别在效果性上仍然存在较大的改进空间。论文应用人工智能和深度学习进行停车位检测的工作,主要研究内容如下:（1）研究鱼眼相机理论与全景图像变换实验。论文从鱼眼相机的光学特性和成像模型出发,分析相机标定和校正方法,并选用张正友标定法进行标定以及基于标定结果参数进行校正。随后对四路鱼眼图像进行俯视变换和图像拼接操作,从而得到全景图像。（2）制定停车位检测流程。根据车位的结构特性,确定先从车位标记点的检测出发。并把整个任务分为:标记点检测,车位占用检测,角点中心定位,车位推断重构。（3）基于深度学习的标记点和车位占用检测。论文采用目标检测算法来实现,选择YOLO v5s作为检测器,针对泊车位的特殊场景对通用检测器做出五点改进:把特征提取网络从CSPDark Net53改为轻量化的Ghost Net模型;添加注意力机制CBAM;把特征融合网络从PAN改为能更深入融合的BiFPN;把存在一定缺陷的损失函数从GIoU改为CIoU;把特征提取网络中的Leaky Re LU改为性能更好的Mish激活函数。（4）基于机器视觉的角点定位和车位推断。采用灰度化、边缘检测、二值化、形态学处理、骨架提取和直线检测等方式对上一阶段检测到的标记点区域进行处理,得到两条直线交点即为该标记点的角点中心。然后根据可见角点数目的不同,分情况确立车位推断的公式和流程,从而重构出车位线。最后搭建实车试验平台在校园内外进行泊车位图像采集,与开源的PS2.0数据集一起作为本文的实验数据集在标注完成后对目标检测模型进行训练。实验结果表明:本文改进YOLO v5s算法效果良好,平均精确率达到97.13%,同时检测单帧图像的推理速度为28ms,相比于YOLOv5s提升约20%,能完成不同场景下的停车位检测任务。
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