【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习、大模型等，可应用于自动驾驶、自动泊车等场景。
技术介绍
1、随着科技的快速发展，车辆可以借助道路地图来实现自动驾驶功能。在实现自动驾驶功能的过程中，车辆定位技术能够帮助车辆进行导航和决策，是自动驾驶的重要环节。
技术实现思路
1、本公开提供了一种车辆定位方法、装置、电子设备、存储介质、程序产品及自动驾驶车辆。
2、根据本公开的一方面，提供了一种车辆定位方法，包括：对采集的道路图像进行特征提取，得到图像特征；基于图像特征进行车道线排序检测，得到车道线排序信息，车道线排序信息表征道路图像中至少一个车道线的排列顺序；基于车道线排序特征和图像特征进行车道线检测，得到车道线信息，车道线排序特征表征车道线排序信息；基于车道线信息进行车辆定位，得到与目标车辆相关的目标车道线信息。
3、根据本公开的另一方面，提供了一种车辆定位装置，包括：提取模块，用于对采集的道路图像进行特征提取，得到图像特征；排序模块，用于基于图像特征进行车道...
【技术保护点】
1.一种车辆定位方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于车道线排序特征和所述图像特征进行车道线检测，得到车道线信息包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述车道线融合特征进行检测，得到所述车道线信息包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述融合所述车道线排序特征和所述图像特征，得到融合特征包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述车道线信息进行车辆定位包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述车道线信息包括以下至少一项：
7.一种车辆定位装
<...【技术特征摘要】
1.一种车辆定位方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于车道线排序特征和所述图像特征进行车道线检测，得到车道线信息包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述车道线融合特征进行检测，得到所述车道线信息包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述融合所述车道线排序特征和所述图像特征，得到融合特征包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述车道线信息进行车辆定位包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述车道线信息包括以下至少一项：
7.一种车辆定位装置，包括：
8.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：毕晓鹏，张伟，谭啸，刘红星，王井东，丁二锐，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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