智能泊车位体系的车位辨认技能主要有两种
第一种由驾驭员经过按键选择泊车位类型，然后体系决策模块按照驾驭员选择的泊车位类型，剖析环境感知模块探测的智能泊车位体系空间参数是否满意条件，如法国学者Laugier、韩国学者park、吉林大学尚世亮等经过研讨基于超声波传感器的检测算法，来判别车位参数是否满意设定的泊车位类型要求。
第二种是在有规范车位线的场景下，体系决策模块依托摄像头对车位线进行辨认和检测，判别智能泊车位体系类型。如德国学者Daxwanger、英国剑桥大学Ozkul、台湾学者Chao、浙江大学张聪等研讨不同的视觉检测车位线算法，经过核算4条车位线包络形成的形状，实现对泊车位类型的判别。但上述两种车位辨认方法均有局限性，第一种车位辨认方法的智能化程度不高，仍需求依托驾驭员肉眼观测来选择车位类型。第二种车位辨认方法的应用场景必须要有规范车位线，在没有规范车位线的情况下，摄像头无法辨认出泊车位的类型。
智能泊车位体系感知技能基本原理
在现实生活中，由于每个驾驭员泊车水平和驾驭习惯存在差异，导致泊车姿态各不相同，因此经常会出现不规则泊车位。在没有规范车位线的辅助下，不规则泊车位的鸿沟特征较为杂乱，现有的无感智能泊车位体系辨认技能无法辨认出泊车位类型，使很多不规则泊车位资源难以使用，驾驭技能不太好的驾驭员只好经过巡游来寻找规则或宽阔的泊车位，然后造成燃油和时
