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题名融合停车线方向的端到端停车位检测网络
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作者
汪家州
桑海峰
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机构
沈阳工业大学信息科学与工程学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期86-93,共8页
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基金
国家自然科学基金(62173078)
辽宁省自然科学基金(2022-MS-268)项目资助。
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文摘
智能汽车自动泊车功能的基本要求之一是能够快速准确地检测出未被占用的停车位。针对这一问题,设计了一种融合停车线方向与全局特征的端到端可训练的停车位检测网络。首先提取出车位关键点的坐标以及关键点对应停车线的方向,并从图像全局特征中使用关键点的坐标提取出局部特征。将关键点信息、局部特征、全局特征使用交叉注意力机制融合,利用入口线鉴别器推断出关键点的停车位构成关系。根据关键点的停车位构成关系以及停车线方向,裁剪出停车位的区域图像并送入定制的车位占用分类网络进行分类,得到车位的占用信息。本文提出的方法在公共基准数据集PS2.0上进行了实验,其中该方法对矩形停车位的检测精度为99.65%,对倾斜停车位的检测精度为99.04%,在单块GPU上能够达到80 fps的检测速率。经验证,所提出的方法可以实时高精度的检测停车位位置、方向以及占用情况。
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关键词
停车位检测
停车线方向
端到端
关键点
交叉注意力
车位占用
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Keywords
parking slot detection
direction of parking line
end-to-end
key point
cross attention
parking slot occupancy
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN98
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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