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龙图腾网获悉广州路派流马科技有限公司申请的专利一种面向立体车位的二阶段车位线检测方法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：CN117789520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202410014220.3，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权一种面向立体车位的二阶段车位线检测方法是由郑瑞;于宏啸设计研发完成，并于2024-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向立体车位的二阶段车位线检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于自动泊车技术领域，特别涉及一种面向立体车位的车位线检测方法。一种面向立体车位的二阶段车位线检测方法，该方法将自动泊车划分为搜车位和泊入两个阶段；搜车位阶段由基于深度学习的车位检测模型搜索、检测当前帧图像中的所有的停车位，将位于可信区间的停车位标注为有效车位，在驾驶者选择相应的目标停车位后，开始自动泊入阶段；在泊入阶段，视觉感知不再进行车位检测，仅对车位线进行检测，检测出车位线边缘后对其进行畸变修正。本发明在搜车位阶段通过设置可信区间，减小了车位误差。在泊入阶段，实时按照最新的车位线位置进行控制和修正，获得精确车位线定位。

本发明授权一种面向立体车位的二阶段车位线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向立体车位的二阶段车位线检测方法，其特征在于，该方法将自动泊车划分为搜车位和泊入两个阶段；阶段一：搜车位阶段由基于深度学习的车位检测模型搜索、检测当前帧图像中的所有的停车位，将位于可信区间的停车位标注为有效车位，在驾驶者选择相应的目标停车位后，开始自动泊入阶段；阶段二：在泊入阶段，视觉感知不再进行车位检测，仅对车位线进行检测，检测出车位线边缘后对其进行畸变修正； 所述阶段二包括以下步骤： S2.1规控返回目标车位位置； 规控记录该车位的位置，并根据自车的运动实时输出目标车位的最新位置； S2.2剪裁目标车位局部图像； 从车载的四个环视鱼眼摄像头中获取图像，通过拼接融合得到一幅BEV视角的环视拼接图像；在环视拼接图像中确定目标车位的位置，以目标车位的位置为基准，向上下左右各扩充N个像素宽度作为目标车位的局部图像；将该局部图像裁剪； S2.3车位边缘检测； 利用基于深度学习的重定位线检测模型、基于霍夫变换的车位边缘辅助检测模型分别对于该局部图像进行检测； 以重定位线检测模型的检测结果作为车位边缘辅助检测模型检测结果的筛选条件，若车位边缘辅助检测模型检测出满足筛选条件的直线，则对筛选出的直线两端坐标取均值，均值作为检测重定位线；若车位边缘辅助检测模型未检测出满足筛选条件的直线，则采用重定位线检测模型的检测结果作为车位边缘的检测重定位线； S2.4对检测重定位线的畸变进行修正； 对左侧检测重定位线或右侧检测重定位线所产生的畸变进行修正，确定实际重定位线入口线处的四个角点； S2.4.1将检测重定位线与自车x轴正向夹角的均值作为重定位线朝向θ； S2.4.2将检测重定位线入库长度与上游给定待泊车位入口长度之差，作为总误差error，error＝error1+error2；其中，error1为左侧检测重定位线与左侧实际重定位线的误差，error2为右侧检测重定位线与右侧实际重定位线的误差； S2.4.3计算error1、error2； 其中：Plx,P′lx,Prx,P′rx,Pcx分别表示实际重定位线入口线左侧点横坐标、检测重定位线左侧点横坐标、实际重定位线入口线右侧点横坐标、检测重定位线右侧点横坐标、摄像头横坐标，dist表示求距离； 同理，求得error2； S2.4.4确定角点； 将P′lx向右移error1得到实际重定位线入口线的左侧前端点Plx，将Plx沿重定位线朝向θ延长一定距离得到实际重定位线入口线的左侧后端点M； 同理，由P′rx得到实际重定位线入口线的右侧前端点Prx，将Prx沿重定位线朝向θ延长一定距离得到实际重定位线入口线的右侧后端点N； S2.5坐标转换； 将实际重定位线的四个角点从像素坐标系转化到自车坐标系，确定为目标车位的左右边线。

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