[发明专利]车辆定位方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种车辆定位方法，其特征在于，所述方法包括：

获取道路图像，所述道路图像是通过目标车辆上安装的摄像设备获取的包含有目标道路的图像；

调用车辆定位模型，所述车辆定位模型包括分割图预测部分和位置预测部分；

通过所述分割图预测部分获取所述道路图像对应的道路分割图，所述道路分割图是指分割有所述目标道路所包括车道的图像；

通过所述位置预测部分根据所述道路分割图，获取所述目标车辆的朝向与参考线之间的夹角，以及所述目标车辆与所述参考线之间的距离，所述参考线是指与所述车道相平行的线；

根据所述夹角和所述距离确定所述摄像设备的视场角；

根据所述摄像设备的视场角和所述摄像设备的下倾角确定所述摄像设备的位置；

根据所述摄像设备的位置以及所述摄像设备与所述目标车辆的相对位置，确定所述目标车辆的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述分割图预测部分获取所述道路图像对应的道路分割图，包括：

对所述道路图像进行特征提取，得到所述道路图像对应的特征图；

对所述特征图中的像素进行分类，确定所述像素所属类别，所述类别包括背景、单实线、虚线和双实线；

根据所述像素所属类别得到所述道路分割图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆定位模型的训练过程如下：

获取样本道路图像以及样本位置信息，所述样本道路图像是通过样本车辆上安装的摄像设备获取的包含有样本道路的图像，所述样本位置信息包括样本夹角和样本距离，所述样本夹角是指所述样本车辆的朝向与参考线之间的夹角，所述样本距离是指所述样本车辆与所述参考线之间的距离；

对所述样本道路图像进行标注，得到所述样本道路图像对应的样本道路分割图，所述样本道路分割图是指分割有所述样本道路所包括车道的图像；

采用所述样本道路图像和所述样本道路分割图，对所述分割图预测部分进行训练；

响应于停止对所述分割图预测部分的训练，采用所述样本道路图像和所述样本位置信息，对所述位置预测部分进行训练。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取样本道路图像以及样本位置信息，包括：

获取所述样本车辆的n个样本位置信息，所述n为正整数；

通过所述样本车辆上安装的摄像设备，获取所述样本车辆在不同的所述样本位置信息下采集的n张样本道路图像；

其中，所述n张样本道路图像的环境参数各不相同，所述环境参数用于表征采集所述样本道路图像时的环境特征，所述环境参数包括以下至少一项：光照强度、色温、光照方向。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述样本道路图像和所述样本道路分割图，对所述分割图预测部分进行训练之前，还包括：

对所述样本道路图像的图像参数进行变换，得到变换后的样本道路图像，所述图像参数包括以下至少一项：色调、对比度、亮度、饱和度；

所述采用所述样本道路图像和所述样本道路分割图，对所述分割图预测部分进行训练，包括：

采用所述变换后的样本道路图像和所述样本道路分割图，对所述分割图预测部分进行训练。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述样本道路图像和所述样本道路分割图，对所述分割图预测部分进行训练之前，还包括：

对所述样本道路图像和所述样本道路分割图进行位置变换，得到变换后的样本道路图像和变换后的样本道路分割图，所述位置变换包括以下至少一项：平移变换、旋转变换；

所述采用所述样本道路图像和所述样本道路分割图，对所述分割图预测部分进行训练，包括：

采用所述变换后的样本道路图像和所述变换后的样本道路分割图，对所述分割图预测部分进行训练。