一种车辆朝向获取方法及相关装置制造方法及图纸

本申请公开了一种车辆朝向获取方法及相关装置。首先获取车辆的俯视图像，所述俯视图像中包含所述车辆所在的车道的指向信息；其后利用深度神经网络对所述俯视图像进行分割处理，获得处理后的图像，所述处理后的图像中包括代表所述车辆的闭合区域；根据所述闭合区域获得一个矩形；最终利用所述矩形和所述车道的指向信息，确定所述车辆的朝向。利用深度神经网络分割处理图像时，不受图像中车辆位姿的影响，相比于现有技术，该方法识别车辆的应用范围更广，即对非水平或非竖直位姿的车辆的朝向也能够实现准确识别。另外，结合车道的指向信息，将矩形所代表的车辆与实际路况中车道的指向相匹配，所获得的车辆朝向准确性得到有效提高。

A Vehicle Orientation Acquisition Method and Related Devices

This application discloses a vehicle orientation acquisition method and related devices. Firstly, the overhead image of the vehicle is acquired, which contains the pointing information of the lane where the vehicle is located; then, the overhead image is segmented by depth neural network, and the processed image is obtained. The processed image includes the closed area representing the vehicle; according to the closed area, a rectangle is obtained; finally, the rectangle and the closed area are used. The direction information of the lane determines the direction of the vehicle. When using depth neural network to segment and process images, it is not affected by the position and posture of the vehicle in the image. Compared with the existing technology, this method has a wider range of applications, that is, the orientation of the vehicle with non-horizontal or non-vertical posture can also be accurately recognized. In addition, combined with the direction information of the lane, the vehicle represented by the rectangle is matched with the direction of the lane in the actual road condition, and the vehicle orientation accuracy obtained is effectively improved.

【技术实现步骤摘要】
一种车辆朝向获取方法及相关装置
本申请涉及智能交通
，特别是涉及一种车辆朝向获取方法及相关装置。
技术介绍
随着人们生活水平的提高，日常生活中人们出行使用的车辆数量也在不断增长。为给人们出行和泊车提供更加便捷的服务，目前已有一些地图系统和停车场系统通过智能识别行车场景中的车辆为用户提供自车的行车路径规划。然而，车辆的朝向信息对于行车路径规划非常重要。这是由于车辆朝向与车道的方向可能存在偏差，并且车辆的朝向往往与车辆后续的行驶行为存在联系。因此，如果获得的车辆朝向不准确，容易影响路径规划等应用。目前存在一些确定车辆朝向的方法，例如通过装设雷达确定朝向，然而雷达造价昂贵，在探测范围内容易受到障碍物的干扰。另外还有fast-rcnn、yolo等目标检测方法，但是这些方法对图像中水平或竖直位姿的车辆的朝向加以识别，无法对图像中倾斜位姿的车辆的朝向加以识别。由于车辆在图像中的位姿是多变的，因此该方法的应用场景十分有限。由此可见，已有的一些方法无法对车辆朝向进行准确识别，如何获取准确的车辆朝向成为本领域急需解决的技术问题。
技术实现思路
基于上述问题，本申请提供了一种车辆朝向获取方法及相关装置，以实现对不同位姿车辆的朝向的准确识别。本申请实施例公开了如下技术方案：第一方面，本申请提供一种车辆朝向获取方法，包括：获取车辆的俯视图像，所述俯视图像中包含所述车辆所在的车道的指向信息；利用深度神经网络对所述俯视图像进行分割处理，获得处理后的图像，所述处理后的图像中包括代表所述车辆的闭合区域；根据所述闭合区域获得一个矩形；利用所述矩形和所述车道的指向信息，确定所述车辆的朝向。可选地，所述根据所述闭合区域获得一个矩形，具体包括：获取所述闭合区域的边缘像素的坐标值；根据所述边缘像素的坐标值，获得所述闭合区域的最小外接矩形或最大内接矩形。可选地，所述利用所述矩形和所述车道的指向信息，确定所述车辆的朝向，具体包括：获取所述矩形的一条长边上任意两个像素的坐标值；根据所述车道的指向信息，确定以所述两个像素分别为起点和终点的车辆朝向矢量；根据所述两个像素的坐标值，利用反三角函数获取所述车辆朝向矢量与坐标轴的夹角，确定所述车辆的朝向。可选地，所述方法还包括：根据所述坐标轴在地理坐标系中代表的方向和所述夹角，确定所述车辆在所述地理坐标系中的朝向。可选地，在所述根据所述闭合区域获得一个矩形之后，所述方法还包括：获取所述矩形的多个顶点的坐标值；所述多个顶点中至少包括两个对角顶点；根据所述多个顶点的坐标值，获得所述车辆的质心的坐标值；对所述质心的坐标值进行坐标转化，获得所述车辆在地理坐标系中的位置。可选地，在所述确定所述车辆的朝向之后，所述方法还包括：根据所述车辆的朝向，模拟所述车辆的行驶状况。第二方面，本申请提供一种车辆朝向获取装置，包括：图像获取模块，用于获取车辆的俯视图像，所述俯视图像中包含所述车辆所在的车道的指向信息；图像分割模块，用于利用深度神经网络对所述俯视图像进行分割处理，获得处理后的图像，所述处理后的图像中包括代表所述车辆的闭合区域；矩形获取模块，用于根据所述闭合区域获得一个矩形；车辆朝向确定模块，用于利用所述矩形和所述车道的指向信息，确定所述车辆的朝向。可选地，所述矩形获取模块，具体包括：坐标值第一获取单元，用于获取所述闭合区域的边缘像素的坐标值；矩形获取单元，用于根据所述边缘像素的坐标值，获得所述闭合区域的最小外接矩形或最大内接矩形。可选地，所述车辆朝向确定模块，具体包括：坐标值第二获取单元，用于获取所述矩形的一条长边上任意两个像素的坐标值；车辆朝向矢量确定单元，用于根据所述车道的指向信息，确定以所述两个像素分别为起点和终点的车辆朝向矢量；车辆朝向确定单元，根据所述两个像素的坐标值，利用反三角函数获取所述车辆朝向矢量与坐标轴的夹角，确定所述车辆的朝向。可选地，所述装置还包括：车辆地理朝向确定模块，用于根据所述坐标轴在地理坐标系中代表的方向和所述夹角，确定所述车辆在所述地理坐标系中的朝向。可选地，所述装置还包括：顶点坐标值获取模块，用于获取所述矩形的多个顶点的坐标值；所述多个顶点中至少包括两个对角顶点；质心坐标值计算模块，用于根据所述多个顶点的坐标值，获得所述车辆的质心的坐标值；车辆地理位置获取模块，用于对所述质心的坐标值进行坐标转化，获得所述车辆在地理坐标系中的位置。可选地，所述装置还包括：车辆行驶状况模拟模块，用于根据所述车辆的朝向，模拟所述车辆的行驶状况。相较于现有技术，本申请具有以下有益效果：本申请提供的车辆朝向获取方法，首先获取车辆的俯视图像，所述俯视图像中包含所述车辆所在的车道的指向信息；其后利用深度神经网络对所述俯视图像进行分割处理，获得处理后的图像，所述处理后的图像中包括代表所述车辆的闭合区域；根据所述闭合区域获得一个矩形；最终利用所述矩形和所述车道的指向信息，确定所述车辆的朝向。利用深度神经网络分割处理图像时，不受图像中车辆位姿的影响，即使车辆在图像中并不是水平或竖直的位姿，也能够分割获得代表车辆的闭合区域，因此，相比于现有技术，该方法识别车辆的应用范围更广，即对非水平或非竖直位姿的车辆的朝向也能够实现准确识别。另外，结合车道的指向信息，将矩形所代表的车辆与实际路况中车道的指向相匹配，所获得的车辆朝向准确性得到有效提高。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的一种车辆朝向获取方法的流程图；图2为本申请实施例提供的俯视图像示意图；图3为本申请实施例提供的输入于MultiNet分割网络的俯视图像；图4为本申请实施例提供的MultiNet分割网络对图3分割处理后输出的图像；图5为本申请实施例提供的处理闭合区域得到的矩形的示意图；图6为本申请实施例提供的另一种车辆朝向获取方法的流程图；图7a为本申请实施例提供的第一种车辆朝向示意图；图7b为本申请实施例提供的第二种车辆朝向示意图；图7c为本申请实施例提供的第三种车辆朝向示意图；图7d为本申请实施例提供的第四种车辆朝向示意图；图8为本申请实施例提供的一种车辆朝向获取装置的结构示意图。具体实施方式根据前文描述，目前已有的一些车辆朝向识别方法存在识别准确性不足的问题。fast-rcnn、yolo等目标检测方法或是难以识别车辆朝向，或是仅仅能够对特殊位姿的车辆的朝向加以识别，即无法识别车辆处于其他位姿时的朝向。基于上述问题，专利技术人经过研究，提供了一种车辆朝向获取方法和装置。先后通过获取车辆的俯视图像、利用深度神经网络分割图像、根据分割后代表车辆的闭合区域识别一个代表车辆的矩形、最终利用矩形和俯视图像中原本包含的车道的方向信息确定车辆的朝向。该方法不受图像中车辆的位姿限制。另外，利用深度神经网络分割图像，分割得到的闭合区域的准确性较高，进而，矩形与车辆的匹配度极高。此外，该方法参考车道的方向信息，将矩形与车道方向相匹配，因此，最终确定的车辆朝向与实际路况的匹配性较高。可见，该方法获得的车辆朝向准确性得到有效提高。为了使本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆朝向获取方法，其特征在于，包括：获取车辆的俯视图像，所述俯视图像中包含所述车辆所在的车道的指向信息；利用深度神经网络对所述俯视图像进行分割处理，获得处理后的图像，所述处理后的图像中包括代表所述车辆的闭合区域；根据所述闭合区域获得一个矩形；利用所述矩形和所述车道的指向信息，确定所述车辆的朝向。

【技术特征摘要】
1.一种车辆朝向获取方法，其特征在于，包括：获取车辆的俯视图像，所述俯视图像中包含所述车辆所在的车道的指向信息；利用深度神经网络对所述俯视图像进行分割处理，获得处理后的图像，所述处理后的图像中包括代表所述车辆的闭合区域；根据所述闭合区域获得一个矩形；利用所述矩形和所述车道的指向信息，确定所述车辆的朝向。2.根据权利要求1所述的车辆朝向获取方法，其特征在于，所述根据所述闭合区域获得一个矩形，具体包括：获取所述闭合区域的边缘像素的坐标值；根据所述边缘像素的坐标值，获得所述闭合区域的最小外接矩形或最大内接矩形。3.根据权利要求1所述的车辆朝向获取方法，其特征在于，所述利用所述矩形和所述车道的指向信息，确定所述车辆的朝向，具体包括：获取所述矩形的一条长边上任意两个像素的坐标值；根据所述车道的指向信息，确定以所述两个像素分别为起点和终点的车辆朝向矢量；根据所述两个像素的坐标值，利用反三角函数获取所述车辆朝向矢量与坐标轴的夹角，确定所述车辆的朝向。4.根据权利要求3所述的车辆朝向获取方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述坐标轴在地理坐标系中代表的方向和所述夹角，确定所述车辆在所述地理坐标系中的朝向。5.根据权利要求1所述的车辆朝向获取方法，其特征在于，在所述根据所述闭合区域获得一个矩形之后，所述方法还包括：获取所述矩形的多个顶点的坐标值；所述多个顶点中至少包括两个对角顶点；根据所述多个顶点的坐标值，获得所述车辆的质心的坐标值；对所述质心的坐标值进行坐标转化，获得所述车辆在地理坐标系中的位置。6.根据权利要求1-5任一项所述的车辆朝向获取方法，其特征在于，在所述确定所述车辆的朝向之后，所述方法还包括：根据所述车辆的朝向，模拟所述车辆的行驶状况。7.一种车辆朝向获取装置，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取车辆的俯视图像，所述俯视图像中包...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏英菲，
申请(专利权)人：东软睿驰汽车技术沈阳有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21