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自动驾驶系统中的泊车场景语义理解与车位状态检测.docx
资料介绍
自动驾驶系统中的泊车场景语义理解与车位状态检测
摘要：泊车场景语义理解与车位状态检测是自动泊车系统的核心技术，通过理解泊车场景的语义信息，检测车位的占用状态，为泊车规划提供输入。本文系统分析了泊车场景语义理解与车位状态检测的技术方法，涵盖车位线检测、车位占用检测、泊车场景分类、语义分割以及多传感器融合，深入探讨了泊车场景理解在自动泊车系统量产中的工程实践。
一、引言
在自动泊车系统中，系统需要理解泊车场景的语义信息，包括车位的类型、车位的占用状态、车位周围的障碍物等。传统的自动泊车系统通过超声波雷达检测车位，在车位线不清晰或车位被占用时，检测效果不佳。泊车场景语义理解通过环视摄像头与深度学习技术，理解泊车场景的语义信息，提升车位检测的精度与可靠性。2026年，基于深度学习的泊车场景语义理解已在自动泊车系统中广泛应用，在复杂泊车场景中表现出色。
二、车位线检测
2.1 语义分割
车位线检测通过语义分割，从环视摄像头的鸟瞰图像中分割出车位线，输出车位线的像素级掩码。语义分割在车位线清晰时精度较高，在车位线磨损或被遮挡时精度下降。
2.2 实例检测
车位线检测通过实例检测，直接检测出每个车位的角点与边界，输出车位的参数化表示。实例检测在车位线不完整时，仍然可以检测出车位的位置。
三、车位占用检测
3.1 视觉占用检测
车位占用检测通过视觉分析，判断车位内是否有车辆。视觉占用检测通过分析车位区域内的图像特征，检测车辆的存在。
3.2 超声波辅助
车位占用检测通过超声波雷达辅助，超声波雷达检测车位内是否有障碍物。超声波辅助在视觉检测不确定时提供补充信息。
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