自动泊车之停车位检测算法（角点检测/语义分割）

来源 | 机器学习AI算法工程

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一、背景介绍

自动泊车大体可分为4个等级：

第1级，APA 自动泊车：驾驶员在车内，随时准备制动，分为雷达感知和雷达+视觉感知两种方式。

第2级，RPA 远程泊车：驾驶员在车外，通过手机APP的方式控制泊车。

第3级，HPA 记忆泊车：泊车之前先通过 SLAM对场景建模，记忆常用的路线。泊车时，从固定的起点出发，车辆自行泊入记忆的停车位。

第4级，AVP 自主泊车：泊车之前先通过 SLAM对场景建模，记忆常用的路线。泊车的起点不再固定，可以在停车场的任意位置开始，需要室内定位技术做支撑。

本文分享第1级相关的车位检测算法。

1.1 自动泊车

自动泊车

自动泊车，在21世纪20年代的今天，是智能出行、辅助驾驶的强有力的一环。自动泊车就鲁棒性和安全性而言，需要分为视觉和测距同时发生作用。其中视觉当然是用深度学习，而测距一般采用雷达。视觉在寻找车位阶段作为主力，而倒车入库时，测距（雷达）发生作用。

1.2 车位检测

车位检测的场景一般在车库、户外，而自动泊车这一应用在都市商场车库和都市户外车位实用性比较高，这样可节省时间方便出行。车位检测需要汽车进入到有车位的区域后，汽车慢速行驶的过程中，开始检测。