车位与静态障碍物检测定位算法详解

车位与静态障碍物检测定位算法详解

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/checkpaper/article/details/142407803

随着新能源汽车的普及，智能泊车系统成为汽车技术发展的关键领域之一。为了提升泊车系统的自动化和精确性，基于鱼眼相机的车位与静态障碍物检测定位算法得到了广泛应用。鱼眼相机由于其广角视野，能够在复杂环境下提供更为广泛的视觉信息，但其图像畸变问题为检测和定位带来了挑战。本文设计并实现了一种基于鱼眼相机的车位与静态障碍物检测与定位算法，旨在解决鱼眼图像的畸变问题，实现车位检测和静态障碍物的高精度识别和定位。本文的核心工作可分为以下几个方面：

基于高斯融合的鱼眼环视拼接算法

鱼眼相机的广角特性使其能够捕捉到大范围的图像信息，但鱼眼镜头带来的图像畸变必须经过校正才能进一步处理。首先，本文基于鱼眼相机的成像模型，使用标定靶标的方法计算相机的内外参，准确描述相机的成像几何。通过鱼眼图像的畸变系数校正，将原本畸变的鱼眼图像还原为俯视图，并逆透视变换为平面视角，使得图像的尺度和位置信息更加直观。

在拼接鱼眼相机的多视图时，常常会出现图像重影的问题，这是由于图像的拼接区域无法完美匹配导致的。为了解决这一问题，本文提出了一种基于高斯融合的鱼眼环视拼接算法。高斯融合算法通过在图像拼接区域引入高斯权重，逐步减弱边界的突兀感，平滑过渡不同视角的图像部分，从而减少重影和缝隙。实验结果表明，基于高斯融合的拼接算法相比传统的加权融合算法，平均误差减少了0.75毫米，在实际测试平台（如地平线J3平台）上运行时，拼接误差控制在26.87毫米，单张图像的拼接耗时为35.72毫秒，具有较高的实时性和精度。

车位与静态障碍物检测网络及多帧定位算法的设计与实现

车位检测和静态障碍物检测是自动泊车系统中的核心任务之一。为了提高系统的检测效率和准确率，本文设计了一种专门用于车位和静态障碍物检测的深度神经网络。首先，针对车位检测，提出了一种基于俯视图输入的单Head车位检测网络。传统车位检测算法通常依赖于多Head结构进行多尺度物体检测，但这增加了计算复杂度。本文通过简化为单Head网络，不仅降低了计算量，还能够保持对固定尺寸车位的检测精度，从而提高了推理速度。

对于静态障碍物的检测，鱼眼相机由于其视角的特殊性，常常在纵向检测时出现检测框不贴合目标的问题。为此，本文提出了一种柱面输入的CyfeDet静态障碍物检测网络。通过柱面映射方法，将鱼眼图像中的目标转化为更加符合实际尺寸的纵向映射，保证检测框能够准确包围静态障碍物。在该模型中，障碍物如锥桶、地锁、立柱等物体均能够被精确识别，并根据障碍物的几何形态进行定位。

在完成单帧的车位与静态障碍物检测后，本文进一步提出了多帧定位算法。单帧定位可能会因为视觉噪声、鱼眼畸变等因素导致不准确，而多帧定位通过融合多帧图像信息，能够更好地平滑掉这些误差。本文使用匈牙利算法进行跨帧目标跟踪，通过多个时刻的信息匹配，对车位和障碍物的位置进行优化，确保检测和定位的精度在动态泊车过程中保持一致性。实验表明，多帧定位能够显著提高X轴和Y轴方向的检测精度，有效减少误差。

仿真实验与算法性能评估

为了验证本文所提出的检测网络和多帧定位算法的性能，本文在地平线J3平台上开展了仿真实验，并从车位检测性能、静态障碍物检测性能以及多帧定位精度等角度进行评估。

车位检测性能

车位检测网络在实际运行中表现出较高的角点召回率，达到了70.59%，这说明网络能够准确识别出大部分车位的边缘和角点。单张图片的平均推理速度为25毫秒，足以满足实时泊车系统的需求。

静态障碍物检测性能

针对锥桶、地锁等静态障碍物的检测网络，本文测试其平均AP值达到了74.5%，这表明网络能够对大多数静态障碍物进行准确检测。单张图片的平均推理速度为18毫秒，具有较高的实时性，能够及时反馈障碍物的位置信息，帮助车辆做出及时反应。

多帧定位精度

在车位与静态障碍物多帧定位的实验中，本文通过实际场景的仿真测试，评估了泊车过程中车位与障碍物的定位精度。在车位定位精度方面，搜索时X轴方向的多帧平均误差为10.47厘米，Y轴方向误差为8.98厘米；在泊车过程中，X轴方向的平均误差为4.27厘米，Y轴方向为10.31厘米。而针对静态障碍物的多帧定位实验，锥桶、禁停牌、地锁以及立柱等障碍物在X轴方向的平均误差为6.86厘米，Y轴方向的误差为14.9厘米。

此外，本文还比较了柱面输入与直接鱼眼输入的定位精度差异。实验结果显示，柱面输入能够提升XY方向的多帧定位精度，分别提升了2.24厘米和2.94厘米。这进一步验证了柱面映射方法在处理鱼眼图像时的有效性。

代码实现

以下是本文算法的核心代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 高斯融合拼接函数
def gaussian_blending(image1, image2, mask):
    blended = np.zeros_like(image1)
    gauss_mask = cv2.GaussianBlur(mask, (5, 5), 0)
    blended = image1 * (1 - gauss_mask) + image2 * gauss_mask
    return blended

# 鱼眼图像校正函数
def fisheye_correction(image, camera_matrix, dist_coeffs):
    h, w = image.shape[:2]
    new_camera_matrix, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(camera_matrix, dist_coeffs, (w, h), 1, (w, h))
    corrected_image = cv2.undistort(image, camera_matrix, dist_coeffs, None, new_camera_matrix)
    return corrected_image

# 单帧车位检测网络(简化示例)
def parking_spot_detection(image):
    # 模拟车位检测网络的推理结果
    detected_spots = [{'x': 100, 'y': 200, 'width': 50, 'height': 100}]
    return detected_spots

# 多帧跟踪算法 (基于匈牙利算法)
from scipy.optimize import linear_sum_assignment

def multi_frame_tracking(previous_detections, current_detections):
    cost_matrix = np.zeros((len(previous_detections), len(current_detections)))
    
    for i, prev in enumerate(previous_detections):
        for j, curr in enumerate(current_detections):
            cost_matrix[i, j] = np.linalg.norm(np.array([prev['x'], prev['y']]) - np.array([curr['x'], curr['y']]))
    
    row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost_matrix)
    
    tracked_detections = []
    for i, j in zip(row_ind, col_ind):
        tracked_detections.append(current_detections[j])
    
    return tracked_detections

if __name__ == "__main__":
    image1 = cv2.imread("fisheye_frame1.jpg")
    image2 = cv2.imread("fisheye_frame2.jpg")
    # 校正鱼眼图像
    camera_matrix = np.array([[800, 0, 400], [0, 800, 300], [0, 0, 1]])
    dist_coeffs = np.array([-0.2, 0.1, 0, 0])
    corrected_image1 = fisheye_correction(image1, camera_matrix, dist_coeffs)
    corrected_image2 = fisheye_correction(image2, camera_matrix, dist_coeffs)
    # 拼接图像
    mask = np.ones_like(corrected_image1[:, :, 0], dtype=np.float32)
    blended_image = gaussian_blending(corrected_image1, corrected_image2, mask)
    # 车位检测
    detected_spots_frame1 = parking_spot_detection(corrected_image1)
    detected_spots_frame2 = parking_spot_detection(corrected_image2)
    # 多帧跟踪
    tracked_spots = multi_frame_tracking(detected_spots_frame1, detected_spots_frame2)
    # 输出结果
    print(f"Tracked parking spots: {tracked_spots}")

本文提出的基于鱼眼相机的车位与静态障碍物检测定位算法在实际应用中具有较高的实用价值和学术价值，对于从事自动驾驶、计算机视觉和智能交通系统相关领域的研究人员和工程师具有重要的参考价值。

本文原文来自CSDN博客