1.基于5G和毫米波雷达的自动泊车系统，其特征是，包括人机交互模块和自动泊车系统，所述人机交互模块包括信息输入单元、自动泊车启动单元和信息显示单元，用户通过信息输入单元输入待泊车的目标车位，并通过自动泊车启动单元启动自动泊车系统，所述自动泊车系统包括车位信息采集单元、雷达信息采集单元、泊车路线规划单元、泊车控制单元、图像采集单元和图像处理单元，所述车位信息采集单元用于采集车辆当前的位置信息、车辆的轮廓参数、目标车位的位置信息以及目标车位的空间参数，所述雷达信息采集单元用于根据车辆当前的位置信息和目标车位的位置信息获取车辆和目标车位之间的连接路径，并采集所述连接路径周围的障碍物信息，所述泊车路线规划单元用于根据车位信息采集单元采集的车辆的轮廓参数、目标车位的空间参数、当前车辆与目标车位的相对位置信息以及雷达信息采集单元采集的障碍物信息规划车辆的泊车路线，并将规划好的泊车路线发送到信息显示单元进行显示，所述泊车控制单元控制车辆沿着所述泊车路线进行自动泊车，所述图像采集单元用于采集自动泊车过程中的环境图像，所述图像处理单元用于对采集的环境图像进行处理，并将处理后的环境图像在信息显示单元进行显示。

2.根据权利要求1所述的基于5G和毫米波雷达的自动泊车系统，其特征是，图像处理单元用于对采集的环境图像进行去噪处理，设I表示待去噪的环境图像，I(x，y)表示环境图像I中坐标(x，y)处的像素，Ω(x，y)表示以像素I(x，y)为中心的(2n+1)×(2n+1)的局部区域，且Ω(x，y)＝{I(xk，yk)，k＝1，2，...，M(x，y)}，其中，n表示正整数，I(xk，yk)表示局部区域Ω(x，y)中坐标(xk，yk)处的像素，M(x，y)表示局部区域Ω(x，y)中的像素数，设NΩ(x，y)表示局部区域Ω(x，y)中像素的局部区域组成的集合，且NΩ(x，y)＝{Ω(xk，yk)，k＝1，2，...，M(x，y)}，其中，Ω(xk，yk)表示以像素I(xk，yk)为中心的(2n+1)×(2n+1)的局部区域，且Ω(xk，yk)＝{I(xk，n，yk，n)，n＝1，2，...，M(xk，yk)}，其中，I(xk，n，yk，n)表示局部区域Ω(xk，yk)中坐标(xk，n，yk，n)处的像素，M(xk，yk)表示局部区域Ω(xk，yk)中的像素数；

对局部区域Ω(x，y)中的像素进行筛选，具体包括：

(1)对集合NΩ(x，y)中的局部区域Ω(xk，yk)的像素进行初步去噪处理，设f′(xk，n，yk，n)表示对像素I(xk，n，yk，n)进行初步去噪处理后的灰度值，且f′(xk，n，yk，n)的表达式为：式中，Ω(xk，n，yk，n)表示以像素I(xk，n，yk，n)为中心的(2n+1)×(2n+1)的局部区域，I(xk，n，m，yk，n，m)表示局部区域Ω(xk，n，yk，n)中坐标(xk，n，m，yk，n，m)处的像素，f(xk，n，m，yk，n，m)表示像素I(xk，n，m，yk，n，m)的灰度值，f(xk，n，yk，n)表示像素I(xk，n，yk，n)的灰度值，σr是用来控制灰度范围相似度因子的标准差，且σr＝1.95σ(xk，yk)，其中，σ(xk，yk)表示局部区域Ω(xk，yk)中像素灰度值的标准差，σd是用来调整空间距离较大像素的权重值，且σd＝4；

(2)对局部区域Ω(x，y)中的像素I(xk，yk)进行筛选，设Ω(x，y，xk，yk)表示局部区域Ω(x，y)和局部区域Ω(xk，yk)之间的参考区域，且Ω(x，y，xk，yk)＝Ω(x，y)∩Ω(xk，yk)，定义S(xk，yk)表示像素I(xk，yk)对应的筛选系数，且S(xk，yk)的表达式为：式中，S1(xk，yk)表示局部区域Ω(x，y)和局部区域Ω(xk，yk)之间的比较系数，S2(xk，yk)表示局部区域Ω(x，y)和参考区域Ω(x，y，xk，yk)之间的比较系数， 表示局部区域Ω(xk，yk)的灰度信息值， 表示局部区域Ω(x，y)的灰度信息值， 表示参考区域Ω(x，y，xk，yk)的灰度信息值， 表示局部区域Ω(xk，yk)的第一结构信息值， 表示局部区域Ω(x，y)的第一结构信息值， 表示参考区域Ω(x，y，xk，yk)的第一结构信息值， 表示局部区域Ω(xk，yk)的第二结构信息值， 表示局部区域Ω(x，y)的第二结构信息值， 表示参考区域Ω(x，y，xk，yk)的第二结构信息值， 和 的值采用下列方式获得：

式中，I(xk，a，yk，a)和I(xk，b，yk，b)分别表示局部区域Ω(xk，yk)中坐标(xk，a，yk，a)和(xk，b，yk，b)处的像素，f′(xk，a，yk，a)和f′(xk，b，yk，b)分别表示像素I(xk，a，yk，a)和I(xk，b，yk，b)经初步去噪处理后的灰度值，I(xk，a+1，yk，a)和I(xk，a，yk，a+1)分别表示局部区域Ω(xk，yk)中坐标(xk，a+1，yk，a)和(xk，a，yk，a+1)处的像素，f′(xk，a+1，yk，a)和f′(xk，a，yk，a+1)分别表示像素I(xk，a+1，yk，a)和I(xk，a，yk，a+1)经初步去噪处理后的灰度值，f′max(xk，yk)和f′min(xk，yk)分别表示局部区域Ω(xk，yk)中像素经初步去噪处理后的灰度值的最大值和最小值；

和 的值同样采用上述方

式获得；

给定筛选阈值Y(x，y)，且 当筛选

系数S(xk，yk)≤Y(x，y)时，则将像素I(xk，yk)在局部区域Ω(x，y)中保留，当S(xk，yk)＞Y(x，y)时，则将像素I(xk，yk)在局部区域Ω(x，y)中删除。

3.根据权利要求2所述的基于5G和毫米波雷达的自动泊车系统，其特征是，所述目标车位的空间参数包括目标车位的右侧车位线、左侧车位线、上边界和下边界。

4.根据权利要求3所述的基于5G和毫米波雷达的自动泊车系统，其特征是，雷达信息采集单元采用毫米波雷达采集连接路径周围的障碍物信息，所述毫米波雷达安装在车辆的四周。

5.根据权利要求4所述的基于5G和毫米波雷达的自动泊车系统，其特征是，图像采集单元采用摄像头采集自动泊车过程中的环境图像，所述摄像头安装在车尾。