基于热图回归的停车位检测算法研究

实际停车场景存在环视视野受限或车位标记被遮挡等问题,现有方法难以有效地检测停车位。为提高自动驾驶车辆在复杂场景中停车位检测的可靠性,提出一种基于热图回归的停车位检测方法,将停车位简化为关键点、入口线和分隔线3个部分,首先将输入图像通过ResNet50和上采样模块提取关键点特征图;然后利用关键点估计模块生成关键点热图以及关键点坐标偏移、方向和长度属性,通过MaxPool提取热图中的峰值,输出置信度大于阈值的关键点;最后整合关键点的属性得到停车位,实现了端到端的停车位检测。实验表明:该方法在视野受限或被遮挡场景下具有良好的检测效果,在ps2.0测试集中实现99.01%的精度和98.27%的召回率,单帧检测速度为19.0 ms。