一种基于半监督学习的自动编码器在自动泊车中车位探测的方法

摘要

本发明提供了一种基于半监督学习的自动编码器在自动泊车中车位探测的方法。该包括以下步骤：车载超声波传感器采集车位检测数据；数据预处理模块；构建初始的半监督学习自动编码器结构；模型训练阶段；模型测试及车位边界检测坐标确定模块。所述编码器采用四种目标约束，即权重衰减约束、稀疏正则化约束、重构损失约束、标签约束。该模型在无监督学习下能获得更加独特，局部的特征；此外在有监督下能生成输出与期望输出反馈有效地提取特征从属类别，已调整优化进度。编码器能提取数据集中有效特征，并通过分类网络以较高准确率和召回率分出边界点，最终以边界点密度最高处确定车位左右边界。因此，本发明能准确确定车位边界的需求。