平行泊车中停车位边线视觉检测的.ppt

平行泊车中停车位边线视觉检测汇报人：日期:

contents目录引言平行泊车系统概述停车位边线视觉检测算法实验结果和分析技术改进和展望

01引言

研究背景和意义平行泊车技术是自动驾驶车辆的重要应用之一，通过视觉检测停车位边线进行准确的平行泊车能够提高泊车的效率和安全性。现有的视觉检测方法主要基于传统的图像处理技术，但这些方法在复杂场景下容易受到光照变化、阴影、遮挡等因素的干扰，难以准确检测停车位边线。因此，研究一种能够适应复杂场景、准确检测停车位边线的视觉检测方法具有重要的理论和实践意义。

现有的视觉检测方法主要包括基于边缘检测、基于轮廓提取、基于小波变换等传统图像处理技术。近年来，深度学习技术在图像处理领域得到了广泛应用，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像分类、目标检测、语义分割等方面取得了显著成果。发展趋势是结合深度学习技术，尤其是卷积神经网络和循环神经网络，研究一种能够适应复杂场景、准确检测停车位边线的视觉检测方法。研究现状和发展趋势

研究内容主要包括1）分析复杂场景下停车位边线检测的难点和挑战；2）研究基于深度学习的停车位边线检测算法；3）实现一个平行泊车系统并进行实验验证。研究目的通过本研究，旨在提出一种能够适应复杂场景、准确检测停车位边线的视觉检测方法，为自动驾驶车辆的平行泊车应用提供技术支持和理论依据。研究内容和目的

02平行泊车系统概述

平行泊车的基本原理平行泊车系统利用传感器和计算机视觉技术，通过识别停车位和车辆姿态，计算出车辆的平行移动路径，实现平行泊车。平行泊车的特点平行泊车系统具有高精度、高效率、高自动化程度等优点，同时对传感器和算法的要求也较高。平行泊车的基本原理和特点

平行泊车系统一般分为感知、决策和控制三个环节。感知环节通过传感器获取车辆周围环境信息，决策环节根据感知信息计算出车辆的平行移动路径，控制环节根据决策结果控制车辆的行驶和转向。平行泊车的过程平行泊车一般包括以下几个步骤：1）识别停车位；2）计算车辆姿态；3）计算平行移动路径；4）控制车辆行驶和转向；5）完成泊车。平行泊车的步骤平行泊车的过程和步骤

平行泊车的技术要求平行泊车系统需要具备高精度、高效率、高自动化程度等技术要求，同时对传感器和算法的要求也较高。平行泊车的难点平行泊车的难点主要在于对传感器和算法的要求较高，同时需要解决车辆在行驶和转向过程中的动态平衡问题。此外，环境因素如光照、遮挡等也会对感知环节产生影响。平行泊车的技术要求和难点

03停车位边线视觉检测算法

使用中值滤波器去除图像中的噪声，以增强图像质量。去噪灰度化边缘检测将彩色图像转换为灰度图像，以减少计算量和提高处理速度。使用Canny边缘检测算法，检测出图像中的边缘，为后续的边缘检测提供基础。03图像预处理0201

边缘检测算法使用Sobel算子计算图像的水平和垂直方向上的边缘强度，得到边缘检测结果。基于Sobel算子的边缘检测使用Canny算子对图像进行边缘检测，能够更准确地检测出图像的边缘。基于Canny算子的边缘检测

VS将边缘检测结果转换为极坐标系，通过霍夫变换检测出停车位边线的直线段。基于直角坐标的霍夫变换将边缘检测结果转换为直角坐标系，通过霍夫变换检测出停车位边线的直线段。基于极坐标的霍夫变换霍夫变换算法

基于最小二乘法的直线拟合使用最小二乘法对检测出的直线段进行拟合，得到停车位边线的直线方程。要点一要点二基于多项式拟合的曲线拟合使用多项式对检测出的曲线进行拟合，得到停车位边线的曲线方程。停车位边线的拟合算法

04实验结果和分析

实验所使用的图像数据集来源于真实场景下的停车场环境，包括白天和夜晚不同光线条件下的停车场图像。对收集到的图像数据进行预处理，包括图像增强、去噪、标注等操作，以便于模型训练和测试。数据来源数据准备实验数据来源和准备

结果展示模型在测试数据集上的预测结果以图像的形式展示，将预测的停车位边线与真实边线进行对比，并计算预测误差。评估指标采用准确率、召回率、F1分数等指标对模型性能进行评估，同时对比不同模型之间的性能表现。实验结果展示和评估

分析通过对实验结果的分析，我们可以得出所提出的方法在平行泊车位边线视觉检测任务上的性能表现。分析不同因素对模型性能的影响，如光照条件、图像质量、模型参数等。讨论根据实验结果和分析，我们可以讨论所提出的方法在实际应用中的可行性和优劣，为后续的改进和优化提供参考。同时，也可以探讨该方法在其他相关任务中的应用前景。结果分析和讨论

05技术改进和展望

技术改进方案和实施细节优化硬件设备使用更高性能的相机和计算设备，提高视觉检测系统的响应速度和实时性。精细化参数调整对算法参数进行精细化的调整和优化，以适应不同环境下的光照、视角等因素的变化。使用更先进的图像处理算法采用深度学习等先进的图像处