[发明专利]车辆定位方法、装置、设备和存储介质

说明书

本申请提供了一种车辆定位方法、装置、设备和存储介质，涉及AI技术领域。所述方法包括：获取道路图像；调用车辆定位模型，该车辆定位模型包括分割图预测部分和位置预测部分；通过分割图预测部分获取道路图像对应的道路分割图；通过位置预测部分根据道路分割图，获取目标车辆的朝向与参考线之间的夹角，以及目标车辆与参考线之间的距离；根据夹角和距离，通过几何变换确定目标车辆的位置。相比于相关技术中，采用通过拟合的方式确定车道线参数拟合得到车道线，进一步确定车辆位置。本申请实施例在获取到道路图像之后，可以直接通过车辆定位模型确定车辆的位置，不需要进行车道线的拟合等过程，从而提高了最终确定的车辆位置的准确性。

技术领域

本申请实施例涉及AI(Artificial Intelligence，人工智能)技术领域，特别涉及一种车辆定位方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

在车辆辅助驾驶系统中，利用图像处理和计算机视觉技术，检测分割出车道和车辆，对车辆行驶的车道进行定位，来辅助车辆驾驶。

在相关技术中，确定车辆行驶在车道内的位置，可以包括如下步骤：校准摄像头畸变；将向前拍摄的画面进行透射变换投影到顶视的正射投影空间；通过深度学习进行车道线实例分割；对每条车道实例分别进行多项式拟合，得出车道线参数；根据车道线参数，计算车辆在车道内的坐标。

在上述相关技术中，采用通过拟合的方式确定车道线参数，在当部分车道缺失时，由于车道数据的不全面，会使得拟合的车道线参数不准确，进一步导致最终得到的车辆位置不准确。

发明内容

本申请实施例提供了一种车辆定位方法、装置、设备和存储介质，可用于提高车辆定位的准确性。所述技术方案如下：

一方面，本申请实施例提供了一种车辆定位方法，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，通过几何变换确定所述目标车辆的位置。

另一方面，本申请实施例提供了一种车辆定位模型的训练方法，所述车辆定位模型包括分割图预测部分和位置预测部分，所述方法包括：

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，所述参考线是指与所述样本道路所包括车道相平行的线，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，所述分割图预测部分用于获取道路分割图；

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，所述位置预测部分用于车辆定位。

又一方面，本申请实施例提供了一种车辆定位装置，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取道路图像，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；