大连理工大学学报

作者：李伟东,李冰,朱旭浩,李乐

关键词：车位检测语义分割深度可分离卷积非对称卷积

基金：辽宁省重点研发计划资助项目(2020JH2/10100028).

作为自动泊车系统中至关重要的一环，车位检测算法的精度直接决定自动泊车系统的好坏．目前，基于语义分割的车位检测算法主要有两个问题：一是分割网络参数量较大，难以满足移动端部署；二是后处理提取算法复杂，难以满足实时检测要求．针对这两个问题，设计一种通过检测车位线来获取停车位的车位检测算法．采用深度可分离卷积和非对称卷积相结合的方式设计车位线分割网络UFAC-Net，并提出一种更为简洁的车位线提取算法．实验结果表明：UFAC-Net模型(UFAC-Net2)分割的平均像素精度为83.07%，平均交并比为73.05%，模型参数量为3.1MB，达到目前PSVdatasets上最好的分割精度；车位检测算法可检测复杂情况下的平行、垂直、倾斜3种类型的车位，在自定义测试集中精准率为99.23%，召回率为99.12%，单张图像检测时间为32.2ms，具有良好的检测性能．

来源：2024年第1期

《大连理工大学学报》期刊编辑部

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