本技術(shù)涉及計算機，尤其涉及停車場的車位信息采集，具體涉及一種車位信息確定方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著汽車智能駕駛的不斷發(fā)展，越來越多的用戶依賴汽車的智能駕駛功能，自動泊車功能作為汽車智能駕駛功能中的重要功能，用于輔助或者代替用戶進行泊車。當前對于自動泊車功能的驗證要求也越來越高，為了實現(xiàn)高效快速地驗證車輛的智能泊車功能，需要基于車位信息驗證車輛的智能泊車功能，車位信息的精度越高，對車輛的智能泊車功能的驗證結(jié)果越準確。

2、相關(guān)技術(shù)中通過規(guī)劃采集區(qū)域，基于城市地圖獲取泊車位坐標點信息，進行抽樣輸出采集點，根據(jù)采集點輸入坐標點檢索車位并提取車位信息，從而將提取得到的車位信息提交至數(shù)據(jù)庫保存。該方法是通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取車位的坐標點，提取得到車位信息，該方法的車位信息精度較低，無法用于驗證車輛的智能泊車功能。因此，如何提高采集車位信息的精度是目前亟待解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種車位信息確定方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì)，以至少解決相關(guān)技術(shù)中車位信息的采集精度較低的技術(shù)問題。本技術(shù)的技術(shù)方案如下：

2、根據(jù)本技術(shù)涉及的第一方面，提供一種車位信息確定方法，該方法包括：獲取目標區(qū)域內(nèi)的多張車位鳥瞰圖；不同車位鳥瞰圖對應(yīng)目標區(qū)域內(nèi)的不同子區(qū)域；一個子區(qū)域包括至少一個車位；確定每張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像；目標車位圖像為車位鳥瞰圖包括的至少一個車位圖像中車位圖像面積最大的車位圖像；基于多張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像，確定目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的車位信息。

3、根據(jù)上述技術(shù)手段，將車位鳥瞰圖中車位圖像面積最大的車位圖像確定為目標車位圖像，使得目標車位圖像是每張車位鳥瞰圖中精準度最高的車位圖像，并基于多張車位鳥瞰圖的目標車位圖像，確定目標區(qū)域內(nèi)的多個車位，從而提高目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的車位信息的精準度，以便基于高精準度的車位信息對車輛進行智能泊車驗證，實現(xiàn)高效快速地驗證智能泊車功能。

4、在一種可能的實施方式中，確定每張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像，包括：針對每張車位鳥瞰圖，提取車位鳥瞰圖中每個車位圖像的頂點坐標；基于車位鳥瞰圖中每個車位圖像的頂點坐標，確定車位鳥瞰圖中的目標車位圖像。

5、根據(jù)上述技術(shù)手段，頂點坐標包含了車位鳥瞰圖對應(yīng)的子區(qū)域內(nèi)的車位的精確位置信息，基于車位鳥瞰圖中每個車位圖像的頂點坐標，可以更加精準地確定車位鳥瞰圖中車位圖像面積最大的目標車位圖像，提高了目標車位圖像的精準度，從而提高了目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的車位信息的精準度。

6、在另一種可能的實施方式中，車位鳥瞰圖中還包括：用于生成車位鳥瞰圖的采集設(shè)備的圖像；頂點坐標包括：頂點相對坐標；頂點相對坐標以車位鳥瞰圖中采集設(shè)備的圖像的位置為基準確定；基于車位鳥瞰圖中每個車位圖像的頂點坐標，確定車位鳥瞰圖中的目標車位圖像，包括：針對每張車位鳥瞰圖，基于車位鳥瞰圖中每個車位圖像的頂點相對坐標，確定車位鳥瞰圖中的每個車位圖像與采集設(shè)備的圖像之間的相對距離；確定相對距離最短的車位圖像為車位鳥瞰圖中的目標車位圖像。

7、根據(jù)上述技術(shù)手段，相對坐標可以減少由于采集設(shè)備位置變化引起的誤差，基于車位鳥瞰圖中每個車位圖像的頂點相對坐標，可以更加準確地確定相對距離，從而更加準確地確定車位鳥瞰圖中的目標車位圖像，提高目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的車位信息的精準度。

8、在又一種可能的實施方式中，頂點坐標包括：頂點絕對坐標；車位信息包括：車位長度、車位寬度和車位類型；基于多張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像，確定目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的車位信息，包括：基于多張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像的頂點絕對坐標，確定目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的頂點絕對坐標；針對目標區(qū)域內(nèi)的多個車位中的每個車位，基于每個車位的頂點絕對坐標，確定每個車位的車位長度和車位寬度；基于每個車位的車位長度和車位寬度，確定每個車位的兩條相鄰車位線之間的夾角；根據(jù)每個車位的兩條相鄰車位線之間的夾角、車位長度以及車位寬度，確定每個車位的車位類型。

9、根據(jù)上述技術(shù)手段，絕對坐標提供了車位圖像中車位頂點的詳細信息，基于車位圖像的頂點絕對坐標，可以更精確地確定目標區(qū)域內(nèi)每個車位的車位長度和車位寬度，從而更加精準地確定車位類型，提高了目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的車位信息的精準度。

10、在又一種可能的實施方式中，基于每張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像的頂點絕對坐標，確定目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的頂點絕對坐標，包括：基于每張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像的頂點絕對坐標，判斷相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位是否屬于同一車位；在相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位屬于同一車位的情況下，將相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像的頂點絕對坐標的平均值，確定為目標區(qū)域內(nèi)的車位的頂點絕對坐標；在相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位不屬于同一車位的情況下，分別將相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像的頂點絕對坐標，確定為目標區(qū)域內(nèi)的車位的頂點絕對坐標。

11、根據(jù)上述技術(shù)手段，基于頂點絕對坐標判斷相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位是否屬于同一車位，避免了相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位發(fā)生車位重疊的情況，可以更準確地確定目標區(qū)域內(nèi)多個車位的車位信息，并且在相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位屬于同一車位的情況下，對同一車位進行平均坐標計算，減少了由于圖像采集角度或采集設(shè)備誤差造成的數(shù)據(jù)不一致問題。

12、在又一種可能的實施方式中，基于每張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像的頂點絕對坐標，判斷相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位是否屬于同一車位，包括：基于每張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像的頂點絕對坐標，確定相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像的相同頂點之間的目標距離；在目標距離大于預(yù)設(shè)距離的情況下，相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位不屬于同一車位；在目標距離不大于預(yù)設(shè)距離的情況下，相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位屬于同一車位。

13、根據(jù)上述技術(shù)手段，通過相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像的相同頂點之間的目標距離，判斷相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位是否屬于同一車位，提高了車位識別的準確性，避免了由于圖像重疊或車位緊密排列導(dǎo)致的車位重疊。

14、在又一種可能的實施方式中，多張車位鳥瞰圖基于采集設(shè)備在目標區(qū)域內(nèi)采集的多張圖像進行拼接處理得到。

15、根據(jù)上述技術(shù)手段，通過將采集設(shè)備在目標區(qū)域內(nèi)采集的多張圖像進行拼接得到多張車位鳥瞰圖，減少了采集設(shè)備采集的單張圖像可能存在的畸變和誤差，提高了車位鳥瞰圖的精度，并且基于多張圖像拼接得到的多張車位鳥瞰圖可以提供更豐富的細節(jié)信息，有助于識別目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的頂點和車位線，從而提高目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的車位信息的精準度。

16、在又一種可能的實施方式中，在采集設(shè)備在目標區(qū)域采集圖像過程中，采集設(shè)備的行駛速度在預(yù)設(shè)行駛速度范圍內(nèi)，采集設(shè)備與目標區(qū)域的車位線之間的距離在預(yù)設(shè)距離范圍內(nèi)，采集設(shè)備與目標區(qū)域的車位線之間的夾角在預(yù)設(shè)角度范圍內(nèi)。

17、根據(jù)上述技術(shù)手段，通過設(shè)置采集設(shè)備的行駛速度、采集設(shè)備與目標區(qū)域內(nèi)的車位線之間的距離、以及采集設(shè)備與目標區(qū)域的車位線之間的夾角，保證了采集設(shè)備在目標區(qū)域內(nèi)采集的圖像質(zhì)量一致，避免了因采集設(shè)備的行駛速度過快或過慢導(dǎo)致的圖像模糊或失真，提高了多張車位鳥瞰圖的精度，并且通過設(shè)置采集設(shè)備的行駛速度在預(yù)設(shè)行駛速度范圍內(nèi)，保證了多張車位鳥瞰圖的目標車位圖像包括目標區(qū)域內(nèi)的每個車位對應(yīng)的車位圖像，避免遺漏目標區(qū)域內(nèi)的車位，提高了目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的車位信息的完整度。

18、在又一種可能的實施方式中，上述方法還包括：基于多個車位的車位信息和三倍標準差法，剔除多個車位的車位信息中異常的車位信息。

19、根據(jù)上述技術(shù)手段，通過三倍標準差法剔除多個車位的車位信息中異常的車位信息，提高了目標區(qū)域內(nèi)多個車位的車位信息的質(zhì)量，從而提高了息對車輛進行智能泊車驗證的確性和可靠性。

20、根據(jù)本技術(shù)提供的第二方面，提供一種車位信息確定裝置，該裝置包括：獲取模塊和確定模塊。獲取模塊，用于獲取目標區(qū)域內(nèi)的多張車位鳥瞰圖；不同車位鳥瞰圖對應(yīng)目標區(qū)域內(nèi)的不同子區(qū)域；一個子區(qū)域包括至少一個車位；確定模塊，用于確定每張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像；目標車位圖像為車位鳥瞰圖包括的至少一個車位圖像中車位圖像面積最大的車位圖像；確定模塊，還用于基于多張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像，確定目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的車位信息。

21、在一種可能的實施方式中，確定模塊具體用于，針對每張車位鳥瞰圖，提取車位鳥瞰圖中每個車位圖像的頂點坐標；基于車位鳥瞰圖中每個車位圖像的頂點坐標，確定車位鳥瞰圖中的目標車位圖像。

22、在另一種可能的實施方式中，車位鳥瞰圖中還包括：用于生成車位鳥瞰圖的采集設(shè)備的圖像；頂點坐標包括：頂點相對坐標；頂點相對坐標以車位鳥瞰圖中采集設(shè)備的圖像的位置為基準確定；確定模塊具體用于，針對每張車位鳥瞰圖，基于車位鳥瞰圖中每個車位圖像的頂點相對坐標，確定車位鳥瞰圖中的每個車位圖像與采集設(shè)備的圖像之間的相對距離；確定相對距離最短的車位圖像為車位鳥瞰圖中的目標車位圖像。

23、在又一種可能的實施方式中，頂點坐標包括：頂點絕對坐標；車位信息包括：車位長度、車位寬度和車位類型；確定模塊具體用于，基于多張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像的頂點絕對坐標，確定目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的頂點絕對坐標；針對目標區(qū)域內(nèi)的多個車位中的每個車位，基于每個車位的頂點絕對坐標，確定每個車位的車位長度和車位寬度；基于每個車位的車位長度和車位寬度，確定每個車位的兩條相鄰車位線之間的夾角；根據(jù)每個車位的兩條相鄰車位線之間的夾角、車位長度以及車位寬度，確定每個車位的車位類型。

24、在又一種可能的實施方式中，確定模塊具體用于，基于每張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像的頂點絕對坐標，判斷相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位是否屬于同一車位；在相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位屬于同一車位的情況下，將相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像的頂點絕對坐標的平均值，確定為目標區(qū)域內(nèi)的車位的頂點絕對坐標；在相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位不屬于同一車位的情況下，分別將相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像的頂點絕對坐標，確定為目標區(qū)域內(nèi)的車位的頂點絕對坐標。

25、在又一種可能的實施方式中，確定模塊具體用于，基于每張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像的頂點絕對坐標，確定相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像的相同頂點之間的目標距離；在目標距離大于預(yù)設(shè)距離的情況下，相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位不屬于同一車位；在目標距離不大于預(yù)設(shè)距離的情況下，相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位屬于同一車位。

26、在又一種可能的實施方式中，多張車位鳥瞰圖基于采集設(shè)備在目標區(qū)域內(nèi)采集的多張圖像進行拼接處理得到。

27、在又一種可能的實施方式中，在采集設(shè)備在目標區(qū)域采集圖像過程中，采集設(shè)備的行駛速度在預(yù)設(shè)行駛速度范圍內(nèi)，采集設(shè)備與目標區(qū)域的車位線之間的距離在預(yù)設(shè)距離范圍內(nèi)，采集設(shè)備與目標區(qū)域的車位線之間的夾角在預(yù)設(shè)角度范圍內(nèi)。

28、在又一種可能的實施方式中，上述裝置還包括：剔除模塊；剔除模塊用于，基于多個車位的車位信息和三倍標準差法，剔除多個車位的車位信息中異常的車位信息。

29、根據(jù)本技術(shù)提供的第三方面，提供一種車輛，包括：處理器；用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；其中，處理器被配置為執(zhí)行指令，以實現(xiàn)上述第一方面及其任一種可能的實施方式的方法。

30、根據(jù)本技術(shù)提供的第四方面，提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，當計算機可讀存儲介質(zhì)中的指令由車輛的處理器執(zhí)行時，使得車輛能夠執(zhí)行上述第一方面中及其任一種可能的實施方式的方法。

31、根據(jù)本技術(shù)提供的第五方面，提供一種計算機程序產(chǎn)品，計算機程序產(chǎn)品包括計算機指令，當計算機指令在車輛上運行時，使得車輛執(zhí)行上述第一方面及其任一種可能的實施方式的方法。

32、由此，本技術(shù)的上述技術(shù)特征具有以下有益效果：

33、(1)將車位鳥瞰圖中車位圖像面積最大的車位圖像確定為目標車位圖像，使得目標車位圖像是每張車位鳥瞰圖中精準度最高的車位圖像，并基于多張車位鳥瞰圖的目標車位圖像，確定目標區(qū)域內(nèi)的多個車位，從而提高目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的車位信息的精準度，以便基于高精準度的車位信息對車輛進行智能泊車驗證，實現(xiàn)高效快速地驗證智能泊車功能。

34、(2)頂點坐標包含了車位鳥瞰圖對應(yīng)的子區(qū)域內(nèi)的車位的精確位置信息，基于車位鳥瞰圖中每個車位圖像的頂點坐標，可以更加精準地確定車位鳥瞰圖中車位圖像面積最大的目標車位圖像，提高了目標車位圖像的精準度，從而提高了目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的車位信息的精準度。

35、(3)相對坐標可以減少由于采集設(shè)備位置變化引起的誤差，基于車位鳥瞰圖中每個車位圖像的頂點相對坐標，可以更加準確地確定相對距離，從而更加準確地確定車位鳥瞰圖中的目標車位圖像，提高目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的車位信息的精準度。

36、(4)絕對坐標提供了車位圖像中車位頂點的詳細信息，基于車位圖像的頂點絕對坐標，可以更精確地確定目標區(qū)域內(nèi)每個車位的車位長度和車位寬度，從而更加精準地確定車位類型，提高了目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的車位信息的精準度。

37、(5)基于頂點絕對坐標判斷相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位是否屬于同一車位，避免了相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位發(fā)生車位重疊的情況，可以更準確地確定目標區(qū)域內(nèi)多個車位的車位信息，并且在相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位屬于同一車位的情況下，對同一車位進行平均坐標計算，減少了由于圖像采集角度或采集設(shè)備誤差造成的數(shù)據(jù)不一致問題。

38、(6)通過相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像的相同頂點之間的目標距離，判斷相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標車位圖像對應(yīng)的目標車位是否屬于同一車位，提高了車位識別的準確性，避免了由于圖像重疊或車位緊密排列導(dǎo)致的車位重疊。

39、(7)通過將采集設(shè)備在目標區(qū)域內(nèi)采集的多張圖像進行拼接得到多張車位鳥瞰圖，減少了采集設(shè)備采集的單張圖像可能存在的畸變和誤差，提高了車位鳥瞰圖的精度，并且基于多張圖像拼接得到的多張車位鳥瞰圖可以提供更豐富的細節(jié)信息，有助于識別目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的頂點和車位線，從而提高目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的車位信息的精準度。

40、(8)通過設(shè)置采集設(shè)備的行駛速度、采集設(shè)備與目標區(qū)域內(nèi)的車位線之間的距離、以及采集設(shè)備與目標區(qū)域的車位線之間的夾角，保證了采集設(shè)備在目標區(qū)域內(nèi)采集的圖像質(zhì)量一致，避免了因采集設(shè)備的行駛速度過快或過慢導(dǎo)致的圖像模糊或失真，提高了多張車位鳥瞰圖的精度，并且通過設(shè)置采集設(shè)備的行駛速度在預(yù)設(shè)行駛速度范圍內(nèi)，保證了多張車位鳥瞰圖的目標車位圖像包括目標區(qū)域內(nèi)的每個車位對應(yīng)的車位圖像，避免遺漏目標區(qū)域內(nèi)的車位，提高了目標區(qū)域內(nèi)的多個車位的車位信息的完整度。

41、(9)通過三倍標準差法剔除多個車位的車位信息中異常的車位信息，提高了目標區(qū)域內(nèi)多個車位的車位信息的質(zhì)量，從而提高了息對車輛進行智能泊車驗證的確性和可靠性。

42、需要說明的是，第二方面至第五方面中的任一種實現(xiàn)方式所帶來的技術(shù)效果可參見第一方面中對應(yīng)實現(xiàn)方式所帶來的技術(shù)效果，此處不再贅述。

43、應(yīng)當理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本技術(shù)。