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龙图腾网获悉广州小鹏自动驾驶科技有限公司申请的专利无车位线的泊车环境感知方法、装置、车辆及计算机可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118379708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410426569.8，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权无车位线的泊车环境感知方法、装置、车辆及计算机可读存储介质是由冯谢星;杨轶林;董远强;郭睿;汪琦;蒋毅设计研发完成，并于2024-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本无车位线的泊车环境感知方法、装置、车辆及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种无车位线的泊车环境感知方法、装置、车辆及计算机可读存储介质，其方法包括：获取第一车辆的各个环视摄像头对应的第一环视图像；确定各个第一环视图像对应的可行驶区域边界；分别将各个所述可行驶区域边界投影至鸟瞰视角，获得可行驶区域。本申请在进行无车位线的路边泊车时，车辆通过多个环视图像对应的可行驶区域边界进行环境感知准确获得可行驶区域，与通过激光雷达进行环境感知相比，可以有效降低成本以及减少点云数据的计算量，进而可提升可行驶区域检测的效率以及准确性，在无车位线的路边泊车时通过可行驶区域辅助泊车以提升车辆泊车的准确性以及效率。

本发明授权无车位线的泊车环境感知方法、装置、车辆及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无车位线的泊车环境感知方法，其特征在于，包括： 获取第一车辆的各个环视摄像头对应的第一环视图像； 确定各个第一环视图像对应的可行驶区域边界； 分别将各个所述可行驶区域边界投影至鸟瞰视角，获得鸟瞰视角中的各个可行驶区域边界，将鸟瞰视角中的各个可行驶区域边界所围成的区域作为可行驶区域； 所述确定各个第一环视图像对应的可行驶区域边界的步骤包括： 分别将各个第一环视图像输入深度神经网络，通过深度神经网络确定各个第一环视图像中每一列像素的列边界点，其中，获取待训练图像以及每一个待训练图像中每一列像素的列边界点的边界点标注，将每一个待训练图像输入初始深度神经网络进行模型训练，得到每一个待训练图像中每一列像素的预测列边界点，根据预测列边界点以及对应的边界点标注确定预测列边界点的准确率，在准确率大于预设准确率时，将训练后的初始深度神经网络作为深度神经网络； 基于所述列边界点，分别确定各个第一环视图像对应可行驶区域边界的边界线，其中，可行驶区域为鸟瞰视角中各个可行驶区域边界所围成的区域，若可行驶区围成的区域为非闭合区域，则延长鸟瞰视角中的各个可行驶区域边界，以使延长后鸟瞰视角中的各个可行驶区域边界所围成的区域为一闭合区域，得到可行驶区域。

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