【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车辆，特别涉及一种摄像系统标定方法、装置、车辆和存储介质。
技术介绍
1、车辆在生产制造的过程中需要进行各种参数标定，其中包括对车辆中所安装的摄像系统的标定。对摄像系统的标定主要是调整和校准摄像头的参数，以确保摄像头能够准确捕捉图像信息。
2、相关技术中，在对车辆的摄像系统进行标定时，是工作人员先将车辆驾驶至指定的标定车间，标定车间中设置有气动装置。之后，通过气动装置对车辆进行矫正，以使车辆的车轮落在指定位置。之后工作人员将通信设备与车载主机进行连接，并点击执行标定按钮，从而实现后续对摄像系统的标定。
3、然而，上述方式中，对车辆的摄像系统进行标定时，需要工作人员一直参与其中，整个过程过于依赖人力，从而导致人力成本增加，降低标定效率。
技术实现思路
1、本申请提供了一种摄像系统标定方法、装置、车辆和存储介质，可以在对车辆的摄像系统的参数进行标定时，自动识别车辆是否处于规定的标定场景，从而降低人力依赖，提高对摄像系统的标定效率。技术方案如下：
2、第一方面，提供了一种摄像系统标定方法，所述方法包括：
3、响应于对目标车辆的摄像系统的标定指令，控制所述目标车辆向目标位置行驶，所述目标位置是指在标定场地中对所述摄像系统进行标定时规定所述目标车辆所处的位置；
4、在所述目标车辆向所述目标位置行驶的过程中，获取所述目标车辆周围的环境信息；
5、基于所述环境信息，确定所述目标车辆当前所处场景是否为目标标定场景，所
6、在所述目标车辆当前所处场景为所述目标标定场景的情况下，对所述摄像系统的参数进行标定。
7、在本申请中，在对目标车辆的摄像系统进行标定时，先控制目标车辆向目标位置行驶。也即是控制目标车辆向对摄像系统进行标定时的规定位置行驶。后续在目标车辆向目标位置行驶的过程中，获取目标车辆周围的环境信息，并基于环境信息，确定目标车辆当前所处场景是否为目标标定场景，也即是判断目标车辆当前所处场景是否为目标位置对应的场景，也即是判断目标车辆当前是否到达目标位置。之后，在目标车辆当前所处场景为目标标定场景的情况下，对摄像系统的参数进行标定。如此，通过在目标车辆向目标位置行驶的过程，基于环境信息，检测目标车辆是否处于目标标定场景，从而实现对标定场景的自动识别，这可以降低对人工的依赖，降低人力成本，进而提高对摄像系统的标定效率。
8、可选地，所述基于所述环境信息，确定所述目标车辆当前所处场景是否为目标标定场景，包括：
9、将所述环境信息输入场景识别模型中，通过所述场景识别模型对所述环境信息进行处理，得到所述目标车辆当前所处场景为所述目标标定场景的概率；
10、在所述概率大于或等于预设概率阈值的情况下，确定所述目标车辆当前所处场景为所述目标标定场景；
11、在所述概率小于所述预设概率阈值的情况下，确定所述目标车辆当前所处场景不为所述目标标定场景。
12、可选地，所述场景识别模型包括多个卷积块、卷积层、池化层和全连接层，所述卷积块由至少两个卷积层构成，所述将所述环境信息输入场景识别模型中，通过所述场景识别模型对所述环境信息进行处理，得到所述目标车辆当前所处场景为所述目标标定场景的概率，包括：
13、通过所述卷积层对所述环境信息进行特征提取，得到第一特征；
14、通过所述池化层对所述第一特征进行池化，得到第二特征；
15、将所述第一特征和所述第二特征进行融合，得到第三特征；
16、通过所述多个卷积块对所述第三特征进行特征提取，得到第四特征；
17、通过所述池化层对所述第四特征进行池化，得到第五特征；
18、通过所述全连接层对所述第五特征进行分类，得到所述目标车辆当前所处场景为所述目标标定场景的概率。
19、可选地，所述环境信息包括所述目标车辆周围的图像，所述方法还包括：
20、在所述目标车辆当前所处场景不为所述目标标定场景的情况下，获取所述目标车辆的车辆状态；
21、在所述目标车辆的车辆状态为停车状态的情况下，基于所述图像和标准场景图像，确定所述目标车辆当前所处场景不为所述目标标定场景的原因，所述标准场景图像为所述目标标定场景下的图像；
22、在所述目标车辆的车辆状态为行驶状态的情况下，获取所述目标车辆的当前位置；基于所述当前位置，控制所述目标车辆行驶至所述目标位置；在所述目标车辆行驶至所述目标位置的情况下，重新执行获取所述目标车辆周围的环境信息的步骤及其后续步骤。
23、可选地，所述在所述目标车辆的车辆状态为停车状态的情况下，基于所述图像和标准场景图像，确定所述目标车辆当前所处场景不为所述目标标定场景的原因，包括：
24、在所述目标车辆的车辆状态为停车状态的情况下，分别获取所述图像和所述标准场景图像中各个像素的像素值；
25、基于所述图像和所述标准场景图像中各个像素的像素值，确定所述图像与所述标准场景图像之间的像素相似度；
26、在所述像素相似度小于预设相似度阈值的情况下，确定所述图像的图像画质不合格。
27、可选地，所述在所述目标车辆的车辆状态为停车状态的情况下，基于所述图像和标准场景图像，确定所述目标车辆当前所处场景不为所述目标标定场景的原因，包括：
28、在所述目标车辆的车辆状态为停车状态的情况下，分别获取所述图像和所述标准场景图像中各个像素的rgb值；
29、分别将所述图像和所述标准场景图像中各个像素的rgb值转化为hsv值；
30、分别基于所述图像和所述标准场景图像中各个像素的hsv值，确定第一直方图和第二直方图，所述第一直方图为所述图像在hsv空间下的直方图，所述第二直方图为所述标准场景图像在hsv空间下的直方图；
31、确定第一直方图和第二直方图之间的直方图相似度；
32、在所述直方图相似度不满足预设条件的情况下，确定所述图像的图像颜色不合格。
33、可选地，所述摄像系统中包括多个摄像头，所述控制所述目标车辆向目标位置行驶之前，还包括：
34、通过所述多个摄像头拍摄图像；
35、在接收到所述多个摄像头拍摄的图像的情况下，确定所述摄像系统的当前状态满足目标标定条件，所述目标标定条件用于指示所述摄像系统是否正常工作；
36、可选地，所述控制所述目标车辆向目标位置行驶，包括：
37、在所述摄像系统的当前状态满足所述目标标定条件的情况下，控制所述目标车辆行驶至所述目标位置。
38、可选地，所述摄像系统的参数包括摄像头的焦距、旋转方向和平移位置，所述在所述目标车辆当前所处场景为所述目标标定场景的情况下，对所述摄像系统的参数进行标定，包括：
39、在所述目标车辆当前所处场景为所述目标标定场景的情况下，通本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种摄像系统标定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境信息，确定所述目标车辆当前所处场景是否为目标标定场景，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述场景识别模型包括多个卷积块、卷积层、池化层和全连接层，所述卷积块由至少两个卷积层构成，所述将所述环境信息输入场景识别模型中，通过所述场景识别模型对所述环境信息进行处理，得到所述目标车辆当前所处场景为所述目标标定场景的概率，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境信息包括所述目标车辆周围的图像，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述目标车辆的车辆状态为停车状态的情况下，基于所述图像和标准场景图像，确定所述目标车辆当前所处场景不为所述目标标定场景的原因，包括：
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述目标车辆的车辆状态为停车状态的情况下，基于所述图像和标准场景图像，确定所述目标车辆当前所处场景不为所述目标标定场景的原因，包括：
7.如权利要求1所
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述摄像系统包括多个摄像头，所述摄像系统的参数包括摄像头的焦距、旋转方向和平移位置，所述在所述目标车辆当前所处场景为所述目标标定场景的情况下，对所述摄像系统的参数进行标定，包括：
9.一种摄像系统标定装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括：
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种摄像系统标定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境信息，确定所述目标车辆当前所处场景是否为目标标定场景，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述场景识别模型包括多个卷积块、卷积层、池化层和全连接层，所述卷积块由至少两个卷积层构成，所述将所述环境信息输入场景识别模型中，通过所述场景识别模型对所述环境信息进行处理，得到所述目标车辆当前所处场景为所述目标标定场景的概率，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境信息包括所述目标车辆周围的图像，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述目标车辆的车辆状态为停车状态的情况下，基于所述图像和标准场景图像，确定所述目标车辆当前所处场景不为所述目标标定场景的原因，包括：
6.如权利要求4所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙万千，王光甫，李维，
申请(专利权)人：长城汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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