Automatic Parking Space Detection and Tracking for Underground and Indoor Environments

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PARKING SLOT DETECTION

本文提出了一种基于并行线的车位检测方法，该方法采用了随机抽样和倒角匹配相结合的方法。Jung等人[27]和Wang等人[28]也分别提出了利用霍夫空间和氡空间特征寻找平行线对的方法，然而，这些方法受到参数分辨率的限制，这是基于投票的方法的一个基本缺陷。此外，他们忽略了一个重要的性质，即组成停车位标记的直线由两条梯度方向相反的平行线组成。由于地下和室内停车场的停车位几乎都是矩形的，所以本文将重点研究这种类型的停车位。

Guide Line Detection

由于边缘像素不可避免地会包含异常值，因此该方法采用RANSAC[36]进行鲁棒估计。然而,因为共识在RANSAC设置计数是最耗时的过程,省略当估计平行线不满足以下预定的约束:它的宽度应该是10厘米至30厘米和它的方向应该在10°从纵向方向。这些合理的约束不仅降低了计算成本，而且减少了错误检测。

Separating Line Detection

该方法利用基于距离变换(DT)的倒角匹配[37]来检测分离线。分离线垂直于导线，由两条梯度方向相反的平行线组成，因此,边缘像素的方向的指导路线分别+ 90°和-90°选择和转换为DT图像。

Parking Slot Detection

将两条分离的线结合起来检测停车位。为了减少错误检测的数量，该方法利用了两个约束条件:一是两条分离线中的一条应同时包含正负线;另一个是停车位的宽度应该在200 - 400厘米之间。
（未完待续）
注：可能本人深度还不够，看这几篇论文感觉创意不多。