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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。 相似文献
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集装箱号的快速记录对于码头、港口业务至关重要.由于相机拍摄的图像常伴有严重的畸变,极大影响了字符识别算法的准确性,因此需要在识别之前对图像进行矫正.本文提出了一种快速有效地对存在畸变的集装箱号图像进行矫正的方法.首先应用基于MSER的图像分割算法对集装箱箱号区域进行检测,确定矫正的特征区域;然后根据低秩模型利用LADMAP*以及初始值热启动的方法来降低算法复杂度并矫正图像;最后,结合图像低秩和矫正前后的变换率优化算法的收敛条件,经过多次迭代后得到最终的矫正结果.实验结果表明,该方法不仅能对集装箱号进行较好的矫正,而且算法也具有稳健性. 相似文献