基于图像的车辆定位方法和装置、存储介质以及电子设备制造方法及图纸

公开了一种基于图像的车辆定位方法和装置、存储介质以及电子设备，方法包括：确定道路监控设备拍摄的至少一历史帧图像中关于车辆的至少一历史检测框；确定当前帧图像中车辆的当前检测框；基于至少一历史检测框和当前检测框确定车辆的当前行驶方向；基于当前行驶方向，以及车辆与道路监控设备的相对位置关系，确定当前检测框上的第一参考点；基于第一参考点，确定目标坐标系中的定位基准点；根据定位基准点、当前行驶方向，以及车辆的尺寸参数，确定车辆在目标坐标系中的当前位置。基于多帧图像确定车辆的行驶方向，基于预定策略确定定位基准点，再结合车辆的尺寸参数，确定车辆的位置，从而无需使用雷达等传感器即可实现车辆的定位，降低了成本。

【技术实现步骤摘要】
基于图像的车辆定位方法和装置、存储介质以及电子设备
本申请涉及智能驾驶
，具体涉及基于图像的车辆定位方法和装置、存储介质以及电子设备。
技术介绍
随着科技技术的革新，智慧交通成为了未来发展的必然趋势，车路协同作为智慧交通的核心技术之一，备受关注。在车路协同中，精确定位车辆在地图中的位置信息，能够为车辆扫除驾驶视野中的盲区，实现车路、车车、车人之间的实时动态信息交互，有效避免拥挤路口车辆碰撞等交通事故的发生。已有技术利用雷达等传感器获取车辆的深度信息，再基于深度信息对车辆进行三维建模来实现对车辆的定位，成本较高。如何以低成本实现车辆在地图中的精确定位，成为车路协同技术中一个亟待解决的难题。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种和装置、存储介质，以及电子设备。根据本申请的第一个方面，提供了一种基于图像的车辆定位方法，包括：确定道路监控设备拍摄的至少一历史帧图像中关于车辆的至少一历史检测框；确定当前帧图像中车辆的当前检测框；基于至少一历史检测框和当前检测框确定车辆的当前行驶方向；基于当前行驶方向，以及车辆与道路监控设备的相对位置关系，确定当前检测框上的第一参考点；基于第一参考点，确定目标坐标系中的定位基准点；根据定位基准点、当前行驶方向，以及车辆的尺寸参数，确定车辆在目标坐标系中的当前位置。根据本申请的第二方面，提供了一种车辆定位装置，包括：第一确定模块，用于确定道路监控设备拍摄的至少一历史帧图像中关于车辆的至少一历史检测框；第二确定模块，用于确定当前帧图像中车辆的当前检测框；方向确定模块，用于基于所述至少一历史检测框和所述当前检测框确定所述车辆的当前行驶方向；参考点确定模块，用于基于当前行驶方向，以及车辆与道路监控设备的相对位置关系，确定当前检测框上的第一参考点；基准点确定模块，用于基于第一参考点，确定目标坐标系中的定位基准点；定位模块，用于根据定位基准点、当前行驶方向，以及目标车辆的尺寸参数，确定车辆在目标坐标系中的当前位置。根据本申请的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储由计算机程序，计算机程序用于执行本申请提供的基于图像的车辆定位方法。根据本申请的第四方面，提供了一种电子设备，包括：处理器和用于存储处理器可执行指令的存储器。其中，处理器用于执行本申请提供的基于图像的车辆定位方法。根据本申请提供的基于图像的车辆定位方法和装置、存储介质，以及电子设备，基于道路监控设备拍摄的多帧图像确定车辆的当前行驶方向；再根据预定策略从当前帧图像中的当前检测框上选择第一参考点来近似车辆上的点，即定位基准点；然后，根据当前行驶方向、定位基准点，以及车辆自身的尺寸参数，来确定车辆的当前位置，由于第一参考点可以基于当前行驶方向以及车辆与道路监控设备的相对位置关系来选取，且映射到目标坐标系中得到了定位基准点，而根据车辆自身的参数可以确定车辆的大小，因此，可以确保车辆在目标坐标系中的定位精度，另外，由于通过图像的方式对车辆进行定位，无需使用雷达等传感器即可实现车辆的定位，降低了成本。附图说明通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。图1是本申请提供的基于图像的车辆定位方法所适用的场景图。图2是本申请一示例性实施例提供的基于图像的车辆定位方法的流程示意图。图3所示为本申请一示例性实施例提供的多帧图像叠加后的示意图。图4为本申请另一示例性实施例提供的基于图像的车辆定位方法的流程示意图。图5a为本申请一示例性实施例提供的当前帧图像的示意图。图5b为本申请另一示例性实施例提供的当前帧图像的示意图。图5c为本申请又一示例性实施例提供的当前帧图像的示意图。图6为图3中的多帧图像的多个第二参考点在目标坐标系中的位置关系示意图。图7为本申请又一示例性实施例提供的基于图像的车辆定位方法的流程示意图。图8为本申请一示例性实施例提供图3中当前帧图像对应的车辆和道路监控设备在目标坐标系中的相对位置关系。图9为本申请再一示例性实施例提供的基于图像的车辆定位方法的流程示意图。图10为本申请一示例性实施例提供的车辆在目标坐标系中的位置示意图。图11为本申请一示例性实施例提供的车辆定位装置的结构框图。图12为本申请另一示例性实施例提供的车辆定位装置的结构框图。图13图示了根据本申请实施例的电子设备的框图。具体实施方式下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。申请概述目前，在车路协同领域，为了实现车辆定位，通常采用基于三维包围框(3DboudingBox，简称为3DBox)检测的车辆定位技术。然而，基于3DBox检测的车辆定位技术需要利用激光雷达获取车辆的深度信息，再基于深度信息对车辆进行三维建模，存在成本高、计算量大的问题。基于此种现状，本申请提供了一种基于图像的车辆定位方法，通过对道路监控设备拍摄的图像的分析和处理，利用当前帧图像和至少一历史帧图像中包围同一车辆的检测框的位移推算车辆的当前行驶方向；再根据预定策略选定当前检测框上的一个点来近似车辆上的一个点，即定位基准点；最后，结合当前行驶方向、定位基准点，以及车辆自身的尺寸参数，来确定车辆的当前位置。可见，根据本申请实施例提供的基于图像的车辆定位方法，由于第一参考点可以基于当前行驶方向以及车辆与道路监控设备的相对位置关系来选取，且映射到目标坐标系中得到了定位基准点，而根据车辆自身的参数可以确定车辆的大小，因此，可以确保车辆在目标坐标系中的定位精度，另外，由于通过图像的方式对车辆进行定位，无需使用雷达等传感器即可实现车辆的精确定位，降低了成本。示例性系统图1是本申请提供的基于图像的车辆定位方法所适用的场景图。该基于图像的车辆定位方法适用于自动驾驶领域，如图1所示，无人驾驶车辆1行驶于预定道路2上，道路2周边设置有道路监控设备3。道路监控设备3可对经过其视野范围内的物体进行拍照或录制视频。根据本申请提供的基于图像的车辆定位方法可由定位装置执行，定位装置可以集成在道路监控设备3中，或者集成在与道路监控设备3通信连接的服务器(图中未示出)中，也可以作为车载装置置于车辆1中。当道路监控设备3拍摄到车辆2的图像后，基于图像的车辆定位方法的具体执行过程包括：先对道路监控设备3拍摄的图像进行分析和处理，根据当前帧图像和至少一历史帧图像中包围同一车辆的检测框的位移推算车辆的当前行驶方向；再根据预定策略选定当前检测框上的参考点来近似车辆上的一个点，即定位基准点；最后，结合当前行驶方向、定位基准点以及车辆自身本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像的车辆定位方法，包括：/n确定道路监控设备拍摄的至少一历史帧图像中关于车辆的至少一历史检测框；/n确定所述道路监控设备拍摄的当前帧图像中所述车辆的当前检测框；/n基于所述至少一历史检测框和所述当前检测框确定所述车辆的当前行驶方向；/n基于所述当前行驶方向，以及所述车辆与所述道路监控设备的相对位置关系，确定所述当前检测框上的第一参考点；/n基于所述第一参考点，确定目标坐标系中的定位基准点；/n根据所述定位基准点、所述当前行驶方向，以及所述车辆的尺寸参数，确定所述车辆在所述目标坐标系中的当前位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像的车辆定位方法，包括：
确定道路监控设备拍摄的至少一历史帧图像中关于车辆的至少一历史检测框；
确定所述道路监控设备拍摄的当前帧图像中所述车辆的当前检测框；
基于所述至少一历史检测框和所述当前检测框确定所述车辆的当前行驶方向；
基于所述当前行驶方向，以及所述车辆与所述道路监控设备的相对位置关系，确定所述当前检测框上的第一参考点；
基于所述第一参考点，确定目标坐标系中的定位基准点；
根据所述定位基准点、所述当前行驶方向，以及所述车辆的尺寸参数，确定所述车辆在所述目标坐标系中的当前位置。


2.根据权利要求1所述的基于图像的车辆定位方法，其中，所述基于所述至少一历史检测框和所述当前检测框确定所述车辆的当前行驶方向，包括：
根据所述当前检测框在所述当前帧图像中的位置确定所述当前检测框上的当前第二参考点；
根据所述当前第二参考点，结合所述至少一历史检测框上的至少一历史第二参考点，确定所述车辆的当前行驶方向。


3.根据权利要求2所述的基于图像的车辆定位方法，其中，所述根据所述当前检测框在所述当前帧图像中的位置确定所述当前检测框的当前第二参考点，包括：
确定所述当前检测框所包围的像素点的数量；
当所述数量大于或等于第一数量阈值并且小于第二数量阈值时，基于用于确定所述当前检测框的横坐标和纵坐标均发生变化的相邻两个像素点，确定所述当前第二参考点；
当所述数量大于或等于第二数量阈值时，基于所述当前检测框的中心点确定所述当前第二参考点。


4.根据权利要求3所述的基于图像的车辆定位方法，还包括：
当所述数量小于所述第一数量阈值时，过滤掉所述当前检测框。


5.根据权利要求2所述的基于图像的车辆定位方法，其中，所述根据所述当前第二参考点，结合获取到的所述至少一历史检测框上的至少一历史第二参考点，确定所述车辆的当前行驶方向，包括：
基于所述当前第二参考点和所述至少一历史第二参考点中的一预定历史第二参考点，确定所述车辆的粗略行驶方向；
确定所述粗略行驶方向的方向向量和所述车辆在所述至少一历史帧图像中的至少一历史...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔兰芳，孙韶言，赵澄玥，
申请(专利权)人：地平线上海人工智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31