车辆朝向角计算方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及智能驾驶领域，更具体地，涉及一种车辆朝向角计算方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.近年来，随着计算机硬件、人工智能技术的不断发展，汽车智能化的不断迭代升级，自动驾驶技术得到了迅速发展。自动驾驶汽车利用激光雷达、全球定位系统(global positioning system，简称gps)、摄像头等车载传感器来感知车辆周围环境信息，车辆周围环境包括道路信息、障碍物信息和车辆行人信息等，并根据车辆周围环境信息控制车辆的安全高效地行驶。
3.为了提高自动驾驶的安全性，对于自身车辆周围的其他车辆(目标车辆)的朝向角的估测尤为重要，获取目标车辆的朝向角可以更好的预测目标车辆的运动轨迹，以便更好的规划自身车辆的行进方向。但是，在自身车辆行驶过程中，由于路况信息复杂多变以及目标车辆大小不同，自身车辆往往采集到多个目标车辆的信息或者目标车辆存在障碍物遮挡等，因此，目标车辆的信息一般是不完整的，存在一定的遮挡，这也造成了对目标车辆朝向角的检测比较困难，获得的目标车辆的朝向角与实际情况有较大的差异。
4.因此，如何快速准确的获取目标车辆的朝向角，提高自动驾驶的安全性是亟待解决的问题。


技术实现要素：

5.本技术的一些实施方式提供了可至少部分解决现有技术中存在的上述问题的一种车辆朝向角计算方法、装置、设备及存储介质。
6.根据本技术的一个方面，提供一种车辆朝向角计算方法，所述方法可包括：基于单目相机获取初始图像，其中，所述初始图像包括目标车辆；对所述初始图像进行预处理，获得预处理图像，其中，所述预处理图像包含包络框信息，所述包络框信息包括整车包络框、车头包络框、车尾包络框以及车轮包络框；检测所述预处理图像中包含的所述车轮包络框的数量，响应于所述车轮包络框的数量小于2个，计算交并比，并基于所述交并比获得所述目标车辆的朝向角；响应于所述车轮包络框的数量大于或者等于2个，基于所述包络框信息计算所述目标车辆的朝向角。
7.在本技术一个实施方式中，计算交并比，并基于所述交并比获得所述目标车辆的朝向角，可包括：基于所述包络框信息获取交并比，其中，所述交并比为所述车头包络框或者所述车尾包络框与所述整车包络框的比值；基于所述交并比和所述包络框信息确定所述目标车辆的局部朝向角；获取所述目标车辆对于所述单目相机的入射角；基于所述局部朝向角和所述入射角确定所述目标车辆的朝向角，其中，θg＝θ
l
+α，θg为所述目标车辆的朝向角，θ
l
为所述局部朝向角，α为所述入射角。
8.在本技术一个实施方式中，基于所述交并比和所述包络框信息确定所述目标车辆
的局部朝向角，可包括：基于所述包络框信息对所述预处理图像进行分类，并获得对应的分类结果；基于所述分类结果确定所述目标车辆的所述局部朝向角；其中，所述预处理图像包括所述整车包络框和所述车头包络框，若所述整车包络框与所述车头包络框右侧端重合，所述局部朝向角其中，iou为所述交并比；若所述整车包络框与所述车头包络框左侧端重合，所述局部朝向角所述预处理图像包括所述整车包络框和所述车尾包络框，若所述整车包络框与所述车尾包络框右侧端重合，所述局部朝向角若所述整车包络框与所述车尾包络框左侧端重合，所述局部朝向角
9.在本技术一个实施方式中，基于所述包络框信息计算所述目标车辆的朝向角，可包括：获取所述车轮包络框的下边界中心点的像素坐标；将所述中心点的像素坐标转换为对应的世界坐标系的世界坐标；在所述世界坐标系下，基于所述中心点的世界坐标、所述车头包络框和/或所述车尾包络框确定所述目标车辆的朝向角。
10.本技术另一方面提供了一种车辆朝向角计算装置，所述装置可包括：图像获取模块，用于基于单目相机获取初始图像，其中，所述初始图像包括目标车辆；图像预处理模块，用于对所述初始图像进行预处理，获得预处理图像，其中，所述预处理图像包含包络框信息，所述包络框信息包括整车包络框、车头包络框、车尾包络框以及车轮包络框；角度计算模块，用于检测所述预处理图像中包含的所述车轮包络框的数量，响应于所述车轮包络框的数量小于2个，计算交并比，并基于所述交并比获得所述目标车辆的朝向角；响应于所述车轮包络框的数量大于或者等于2个，基于所述包络框信息计算所述目标车辆的朝向角。
11.在本技术一个实施方式中，所述角度计算模块可用于：基于所述包络框信息获取交并比，其中，所述交并比为所述车头包络框或者所述车尾包络框与所述整车包络框的比值；基于所述交并比和所述包络框信息确定所述目标车辆的局部朝向角；获取所述目标车辆对于所述单目相机的入射角；基于所述局部朝向角和所述入射角确定所述目标车辆的朝向角，其中，θg＝θ
l
+α，θg为所述目标车辆的朝向角，θ
l
为所述局部朝向角，α为所述入射角。
12.在本技术一个实施方式中，所述角度计算模块还可用于：基于所述包络框信息对所述预处理图像进行分类，并获得对应的分类结果；基于所述分类结果确定所述目标车辆的所述局部朝向角；其中，所述预处理图像包括所述整车包络框和所述车头包络框，若所述整车包络框与所述车头包络框右侧端重合，所述局部朝向角其中，iou为所述交并比；若所述整车包络框与所述车头包络框左侧端重合，所述局部朝向角所述预处理图像包括所述整车包络框和所述车尾包络框，若所述整车包络框与所述车尾包络框右侧端重合，所述局部朝向角若所述整车包络框与所述车尾包络框左侧端重合，所述局部朝向角
13.在本技术一个实施方式中，所述角度计算模块还可用于：获取所述车轮包络框的下边界中心点的像素坐标；将所述中心点的像素坐标转换为对应的世界坐标系的世界坐
标；在所述世界坐标系下，基于所述中心点的世界坐标、所述车头包络框和/或所述车尾包络框确定所述目标车辆的朝向角。
14.本技术再一方面提供了一种电子设备，所述电子设备可包括：处理器，适于执行计算机程序；以及计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述任一项的车辆朝向角计算方法。
15.本技术又一方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行上述任一项的车辆朝向角计算方法。
16.根据本技术示例性的实施方式，通过将单目相机获取的初始图像进行预处理，获得预处理图像，预处理图像中的包络框信息，基于预处理图像中包含车轮包络框的数量进行分类，车轮包络框的数量小于2个，直接基于交并比获得目标车辆的朝向角；车轮包络框的数量大于或者等于2个，基于包络框信息计算目标车辆的朝向角。通过单目相机获取初始图像成本低，生成的初始图像也便于标定和识别；并且通过分类计算，计算方式简单准确，可以在一定程度上提高获取目标车辆朝向角的效率，保证车辆的行驶安全。
附图说明
17.通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例的详细描述，本技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显。其中：
18.图1为根据本技术实施方式的车辆朝向角计算方法1000的流程图；
19.图2为根据本技术示例性的实施方式的基于交并比获得目标车辆朝向角的流程图；
20.图3为根据本技术示例性实施方式的整车包络框与车头包络框相对位置示意图；
21.图4为根据本技术示例性实施方式的计算目标车辆局部朝向角的流程图；
22.图5为根据本技术示例性实施方式的目标车辆朝向角和入射角示意图；
23.图6为根据本技术示例性实施方式的车轮包络框的数量大于或者等于2个时，获取目标车辆的朝向角的流程图；
24.图7为根据本技术实施方式的车辆朝向角计算装置2000框图；
25.图8是根据本公开的实施例的适于用来实现本公开的实施例的电子设备3000的结构示意图。
具体实施方式
26.为了更好地理解本技术，将参考附图对本技术的各个方面做出更详细的说明。应理解，这些详细说明只是对本技术的示例性实施方式的描述，而非以任何方式限制本技术的范围。在说明书全文中，相同的附图标号指代相同的元件。表述“和/或”包括相关联的所列项目中的一个或多个的任何和全部组合。
27.在附图中，为了便于说明，已稍微调整了元素的大小、尺寸和形状。附图仅为示例而并非严格按比例绘制。如在本文中使用的，用语“大致”、“大约”以及类似的用语用作表近似的用语，而不用作表程度的用语，并且旨在说明将由本领域普通技术人员认识到的、测量值或计算值中的固有偏差。另外，在本技术中，各步骤处理描述的先后顺序并不必然表示这些处理在实际操作中出现的顺序，除非有明确其它限定或者能够从上下文推导出的除外。
28.还应理解的是，诸如“包括”、“包括有”、“具有”、“包含”和/或“包含有”等表述在本说明书中是开放性而非封闭性的表述，其表示存在所陈述的特征、元件和/或部件，但不排除一个或多个其它特征、元件、部件和/或它们的组合的存在。此外，当诸如“...中的至少一个”的表述出现在所列特征的列表之后时，其修饰整列特征，而非仅仅修饰列表中的单独元件。此外，当描述本技术的实施方式时，使用“可”表示“本技术的一个或多个实施方式”。并且，用语“示例性的”旨在指代示例或举例说明。
29.除非另外限定，否则本文中使用的所有措辞(包括工程术语和科技术语)均具有与本技术所属领域普通技术人员的通常理解相同的含义。还应理解的是，除非本技术中有明确的说明，否则在常用词典中定义的词语应被解释为具有与它们在相关技术的上下文中的含义一致的含义，而不应以理想化或过于形式化的意义解释。
30.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施方式及实施方式中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施方式来详细说明本技术。
31.图1为根据本技术实施方式的车辆朝向角计算方法1000的流程图。如图1所示，车辆朝向角计算方法1000可包括：
32.步骤s100：基于单目相机获取初始图像，其中，初始图像包括目标车辆；
33.步骤s200：对初始图像进行预处理，获得预处理图像，其中，预处理图像包含包络框信息，包络框信息包括整车包络框、车头包络框、车尾包络框以及车轮包络框；
34.步骤s300：检测预处理图像中包含的车轮包络框的数量，响应于车轮包络框的数量小于2个，计算交并比，并基于交并比获得目标车辆的朝向角；响应于车轮包络框的数量大于或者等于2个，基于包络框信息计算目标车辆的朝向角。
35.下面将详细说明上述车辆朝向角计算方法1000的各个步骤的具体内容。
36.在本技术示例性的实施方式中，在步骤s100中，首先基于单目相机获取初始图像，其中，初始图像包括目标车辆。在自车上可以配置有图像采集设备，图像采集设备为单目相机，自车可以通过单目相机对自车周围的环境图像进行采集，获得初始图像，其中，初始图像包含至少一辆需要计算朝向角的目标车辆。其中，初始图像可以为独立的图像，也可以为视频流中的一帧视频帧。
37.根据本技术示例性的实施方式，通过单目相机获取初始图像，单目相机结构简单，成本低，生成的初始图像也便于标定和识别。
38.在本技术示例性的实施方式中，在步骤s200中，可以对初始图像进行预处理，获得预处理图像，其中，预处理图像包含包络框信息，包络框信息包括整车包络框、车头包络框、车尾包络框以及车轮包络框。示例性地，可以对初始图片中包含的目标车辆进行标注，例如，标注目标车辆的车头、车尾以及车轮，然后可以采用一阶深度学习网络获取目标车辆在像素坐标系下的矩形框，并基于矩形框对初始图像进行截取，获得第一图像，其中，第一图像包含目标车辆。进一步地，采用二阶深度学习网络对第一图像进行处理，获得预处理图像，其中预处理图像包含包络框信息，其中，包络框信息至少包含整车包络框和车头包络框或者车尾包络框其中之一，包络框信息还可以包括车轮包络框。其中，整车包络框为包含目标车辆的最小矩形框，当存在目标车辆被遮挡的情况，整车包络框为包含未被障碍物遮挡的部分目标车辆的最小矩形框；车头矩形框为包含目标车辆的最前方至前车灯的矩形框；车尾矩形框为包含目标车辆的最后方至后车灯的矩形框；车轮矩形框为包含车轮的最小矩
形框。其中，车头矩形框和车尾矩形框与整车矩形框的宽度相同，并且车头矩形框和车尾矩形框至少有三条边与整车矩形框重合。
39.根据本技术示例性的实施方式，通过对整车、车头或者车尾以及车轮进行标定，获得预处理图像，其中，预处理图像包括包络框信息。通过包络框信息可以在后续过程中更简单快捷的确定目标车辆朝向角的计算方式以及进行对应的角度计算。
40.在本技术示例性的实施方式中，在获得预处理图像之后，还可以执行步骤s300，检测预处理图像中包含的车轮包络框的数量，并根据检测结果选择不同的方法计算目标车辆的朝向角。当车轮包络框的数量小于2个，计算交并比，并基于交并比获得目标车辆的朝向角；当车轮包络框的数量大于或者等于2个，基于包络框信息计算目标车辆的朝向角。
41.图2为根据本技术示例性的实施方式的基于交并比获得目标车辆朝向角的流程图。如图2所示，基于交并比获得目标车辆朝向角可以包括以下步骤：
42.步骤s310：基于包络框信息获取交并比，其中，交并比为车头包络框或者车尾包络框与整车包络框的比值；
43.步骤s320：基于交并比和包络框信息确定目标车辆的局部朝向角；
44.步骤s330：获取目标车辆对于单目相机的入射角；
45.步骤s340：基于局部朝向角和入射角确定目标车辆的朝向角，其中，θg＝θ
l
+α，θg为目标车辆的朝向角，θ
l
为局部朝向角，α为入射角。
46.示例性地，首先可以基于包络框信息获取交并比，其中，交并比为车头包络框或者车尾包络框与整车包络框的比值。其中，车头包络框或者车尾包络框的宽度与整车包络框相同，并且车头包络框或者车尾包络框的一端与整车包络框完全重合，因此，交并比为车头包络框的面积或者车尾包络框的面积与整车包络框的面积的比值，或者交并比为车头包络框的长度或者车尾包络框的长度与整车包络框的长度的比值。以整车包络框与车头包络框为例进行说明。图3为根据本技术示例性实施方式的整车包络框与车头包络框相对位置示意图。如图3所示，阴影区域为车头包络框，其面积为a，阴影区域和空白区域为整车包络框，其面积为a+b，车头包络框与整车包络框的高度相同，且车头包络框与整车包络框右侧端重合，因此，车头包络框与整车包络框的交并比为a/(a+b)。本技术以面积之比的方式计算整车包络框与车头包络框之间的交并比，本领域技术人员可知，还可以采用其他方式进行计算。进一步地，基于交并比和包络框信息确定目标车辆的局部朝向角。图4为根据本技术示例性实施方式的计算目标车辆局部朝向角的流程图。如图4所示，计算目标车辆局部朝向角可以包括以下步骤：
47.步骤s321：基于包络框信息对预处理图像进行分类，并获得对应的分类结果；
48.步骤s322：基于分类结果确定目标车辆的局部朝向角；其中，预处理图像包括整车包络框和车头包络框，若所述整车包络框与所述车头包络框右侧端重合，局部朝向角其中，iou为交并比；若整车包络框与车头包络框左侧端重合，局部朝向角预处理图像包括整车包络框和车尾包络框，若整车包络框与车尾包络框右侧端重合，局部朝向角若整车包络框与车尾包络框左侧端
重合，局部朝向角
49.示例性地，基于预处理图像中包含的车头包络框或者车尾包络框对预处理图像进行分类，并获得对应的分类结果。其中，分类结果可以包括第一分类结果和第二分类结果，第一分类结果为预处理图像包含车头包络框和整车包络框；第二分类结果为预处理图像包含车尾包络框和整车包络框。在第一分类结果中，检测车头包络框和整车包络框的相对位置，若整车包络框与车头包络框右侧端重合(如图3)，局部朝向角若整车包络框与车头包络框左侧端重合，局部朝向角其中，iou为车头包络框与整车包络框的交并比。在第二分类结果中，检测车尾包络框和整车包络框的相对位置，若整车包络框与车尾包络框右侧端重合，局部朝向角若整车包络框与车尾包络框左侧端重合，局部朝向角
50.图5为根据本技术示例性实施方式的目标车辆朝向角和入射角示意图。如图5所示，目标车辆朝向角θg为车辆的行进方向与水平方向的夹角，入射角α为目标车辆整车包络框的中心与单目相机的镜头中心之间的连线与镜头光轴之间的夹角。其中，在步骤s320中可以获取目标车辆的局部朝向角θg，通过单目相机的焦距f与成像距离d可以计算入射角α，其中基于局部朝向角和入射角确定目标车辆的朝向角，其中，θg＝θ
l
+α。
51.根据本技术示例性的实施方式，通过检测预处理图像中包含的车轮包络框的数量，将车轮包络框的数量小于2个的目标车辆的朝向角可以基于交并比获得，计算方式简单准确，可以在一定程度上提高获取目标车辆朝向角的效率，保证车辆的行驶安全。
52.在本技术示例性的实施方式中，当车轮包络框的数量大于或者等于2个，基于包络框信息计算目标车辆的朝向角。图6为根据本技术示例性实施方式的车轮包络框的数量大于或者等于2个时，获取目标车辆的朝向角的流程图。如图6所示，当车轮包络框的数量大于或者等于2个时，获取目标车辆的朝向角可以包括以下步骤：
53.步骤s350：获取车轮包络框的下边界中心点的像素坐标；
54.步骤s360：将中心点的像素坐标转换为对应的世界坐标系的世界坐标；
55.步骤s370：在世界坐标系下，基于中心点的世界坐标、车头包络框和/或车尾包络框确定目标车辆的朝向角。
56.示例性地，基于预处理图像中标记的车轮包络框，获取车轮包络框下边沿中心点的像素坐标，并将下边沿中心点的像素坐标转换为对应的世界坐标系的世界坐标。通过车轮包络框下边沿中心点的连线，可以确定目标车辆的两个朝向，获得第一朝向角和第二朝向角，为了进一步确定目标车辆的朝向，可以进一步通过车头包络框和/或车尾包络框确定目标车辆的朝向角，其中，通过车头包络框和/或车尾包络框确定目标车辆的朝向角可以如步骤s321和步骤s322，利用车头包络框或车尾包络框确定目标车辆的朝向角的估算值，然后将第一朝向角和第二朝向角分别与目标车辆的朝向角的估算值进行比较，选取第一朝向角和第二朝向角与朝向角的估算值的差值最小的朝向角，作为目标车辆最终的朝向角。
57.根据本技术示例性的实施方式，通过获取车轮包络框下边沿中心点的像素坐标，
并将其转换为世界坐标，进一步通过包络框信息确定目标车辆的朝向角，计算方式简单准确，可以在一定程度上提高获取目标车辆朝向角的效率，保证车辆的行驶安全。
58.本技术另一方面还提供一种车辆朝向角计算装置2000。图7为根据本技术实施方式的车辆朝向角计算装置2000框图。如图7所示，车辆朝向角计算装置2000包括图像获取模块2100、图像预处理模块2200和角度计算模块2300。
59.在本技术示例性的实施方式中，图像获取模块2100可以用于基于单目相机获取初始图像，其中，初始图像包括目标车辆。在自车上可以配置有图像采集设备，图像采集设备为单目相机，自车可以通过单目相机对自车周围的环境图像进行采集，获得初始图像，其中，初始图像包含至少一辆需要计算朝向角的目标车辆。其中，初始图像可以为独立的图像，也可以为视频流中的一帧视频帧。
60.根据本技术示例性的实施方式，通过单目相机获取初始图像，单目相机结构简单，成本低，生成的初始图像也便于标定和识别。
61.在本技术示例性的实施方式中，图像预处理模块2200可以用于对初始图像进行预处理，获得预处理图像，其中，预处理图像包含包络框信息，包络框信息包括整车包络框、车头包络框、车尾包络框以及车轮包络框。示例性地，可以对初始图片中包含的目标车辆进行标注，例如，标注目标车辆的车头、车尾以及车轮，然后可以采用一阶深度学习网络获取目标车辆在像素坐标系下的矩形框，并基于矩形框对初始图像进行截取，获得第一图像，其中，第一图像包含目标车辆。进一步地，采用二阶深度学习网络对第一图像进行处理，获得预处理图像，其中预处理图像包含包络框信息，其中，包络框信息至少包含整车包络框和车头包络框或者车尾包络框其中之一，包络框信息还可以包括车轮包络框。其中，整车包络框为包含目标车辆的最小矩形框，当存在目标车辆被遮挡的情况，整车包络框为包含未被障碍物遮挡的部分目标车辆的最小矩形框；车头矩形框为包含目标车辆的最前方至前车灯的矩形框；车尾矩形框为包含目标车辆的最后方至后车灯的矩形框；车轮矩形框为包含车轮的最小矩形框。其中，车头矩形框和车尾矩形框与整车矩形框的宽度相同，并且车头矩形框和车尾矩形框至少有三条边与整车矩形框重合。
62.根据本技术示例性的实施方式，通过对整车、车头或者车尾以及车轮进行标定，获得预处理图像，其中，预处理图像包括包络框信息。通过包络框信息可以在后续过程中更简单快捷的确定目标车辆朝向角的计算方式以及进行对应的角度计算。
63.在本技术示例性的实施方式中，角度计算模块2300可以用于检测预处理图像中包含的车轮包络框的数量，响应于车轮包络框的数量小于2个，计算交并比，并基于交并比获得目标车辆的朝向角；响应于车轮包络框的数量大于或者等于2个，基于包络框信息计算目标车辆的朝向角。基于交并比获得目标车辆朝向角可以包括：基于包络框信息获取交并比，其中，交并比为车头包络框或者车尾包络框与整车包络框的比值；基于交并比和包络框信息确定目标车辆的局部朝向角；获取目标车辆对于单目相机的入射角；基于局部朝向角和入射角确定目标车辆的朝向角，其中，θg＝θ
l
+α，θg为目标车辆的朝向角，θ
l
为局部朝向角，α为入射角。
64.示例性地，首先可以基于包络框信息获取交并比，其中，交并比为车头包络框或者车尾包络框与整车包络框的比值。其中，车头包络框或者车尾包络框的宽度与整车包络框相同，并且车头包络框或者车尾包络框的一端与整车包络框完全重合，因此，交并比为车头
包络框的面积或者车尾包络框的面积与整车包络框的面积的比值，或者交并比为车头包络框的长度或者车尾包络框的长度与整车包络框的长度的比值。以整车包络框与车头包络框为例进行说明。如图3所示，阴影区域为车头包络框，其面积为a，阴影区域和空白区域为整车包络框，其面积为a+b，车头包络框与整车包络框的高度相同，且车头包络框与整车包络框右侧端重合，因此，车头包络框与整车包络框的交并比为a/(a+b)。本技术以面积之比的方式计算整车包络框与车头包络框之间的交并比，本领域技术人员可知，还可以采用其他方式进行计算。进一步地，基于交并比和包络框信息确定目标车辆的局部朝向角。计算目标车辆局部朝向角可以包括：基于包络框信息对预处理图像进行分类，并获得对应的分类结果；基于分类结果确定目标车辆的局部朝向角；其中，预处理图像包括整车包络框和车头包络框，若所述整车包络框与所述车头包络框右侧端重合，局部朝向角其中，iou为交并比；若整车包络框与车头包络框左侧端重合，局部朝向角预处理图像包括整车包络框和车尾包络框，若整车包络框与车尾包络框右侧端重合，局部朝向角若整车包络框与车尾包络框左侧端重合，局部朝向角
65.示例性地，基于预处理图像中包含的车头包络框或者车尾包络框对预处理图像进行分类，并获得对应的分类结果。其中，分类结果可以包括第一分类结果和第二分类结果，第一分类结果为预处理图像包含车头包络框和整车包络框；第二分类结果为预处理图像包含车尾包络框和整车包络框。在第一分类结果中，检测车头包络框和整车包络框的相对位置，若整车包络框与车头包络框右侧端重合(如图3)，局部朝向角若整车包络框与车头包络框左侧端重合，局部朝向角其中，iou为车头包络框与整车包络框的交并比。在第二分类结果中，检测车尾包络框和整车包络框的相对位置，若整车包络框与车尾包络框右侧端重合，局部朝向角若整车包络框与车尾包络框左侧端重合，局部朝向角
66.如图5所示，目标车辆朝向角θg为车辆的行进方向与水平方向的夹角，入射角α为目标车辆整车包络框的中心与单目相机的镜头中心之间的连线与镜头光轴之间的夹角。其中，获取目标车辆的局部朝向角θg，通过单目相机的焦距f与成像距离d可以计算入射角α，其中基于局部朝向角和入射角确定目标车辆的朝向角，其中，θg＝θ
l
+α。
67.根据本技术示例性的实施方式，通过检测预处理图像中包含的车轮包络框的数量，将车轮包络框的数量小于2个的目标车辆的朝向角可以基于交并比获得，计算方式简单准确，可以在一定程度上提高获取目标车辆朝向角的效率，保证车辆的行驶安全。
68.在本技术示例性的实施方式中，当车轮包络框的数量大于或者等于2个，基于包络框信息计算目标车辆的朝向角。当车轮包络框的数量大于或者等于2个时，获取目标车辆的朝向角可以包括：获取车轮包络框的下边界中心点的像素坐标；将中心点的像素坐标转换
为对应的世界坐标系的世界坐标；在世界坐标系下，基于中心点的世界坐标、车头包络框和/或车尾包络框确定目标车辆的朝向角。
69.示例性地，基于预处理图像中标记的车轮包络框，获取车轮包络框下边沿中心点的像素坐标，并将下边沿中心点的像素坐标转换为对应的世界坐标系的世界坐标。通过车轮包络框下边沿中心点的连线，可以确定目标车辆的两个朝向，获得第一朝向角和第二朝向角，为了进一步确定目标车辆的朝向，可以进一步通过车头包络框和/或车尾包络框确定目标车辆的朝向角，其中，通过车头包络框和/或车尾包络框确定目标车辆的朝向角，利用车头包络框或车尾包络框确定目标车辆的朝向角的估算值，然后将第一朝向角和第二朝向角分别与目标车辆的朝向角的估算值进行比较，选取第一朝向角和第二朝向角与朝向角的估算值的差值最小的朝向角，作为目标车辆最终的朝向角。
70.根据本技术示例性的实施方式，通过获取车轮包络框下边沿中心点的像素坐标，并将其转换为世界坐标，进一步通过包络框信息确定目标车辆的朝向角，计算方式简单准确，可以在一定程度上提高获取目标车辆朝向角的效率，保证车辆的行驶安全。
71.本技术还提供了一种电子设备和计算机可读存储介质。图8是根据本公开的实施例的适于用来实现本公开的实施例的电子设备3000的结构示意图。
72.下面参考图8，其示出了适于用来实现本公开的实施例的电子设备3000的结构示意图。本公开的实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。图8示出的终端设备/服务器仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
73.如图8所示，电子设备3000可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)3100，其可以根据存储在只读存储器(rom)3200中的程序或者从存储装置3800加载到随机访问存储器(ram)3300中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram3300中，还存储有电子设备3000操作所需的各种程序和数据。处理装置3100、rom3200以及ram3300通过总线3400彼此相连。输入/输出(i/o)接口3500也连接至总线3400。
74.通常，以下装置可以连接至i/o接口3500：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置3600；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置3700；包括例如磁带、硬盘等的存储装置3800；以及通信装置3900。通信装置3900可以允许电子设备3000与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图8示出了具有各种装置的电子设备3000，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图8中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
75.特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置3900从网络上被下载和安装，或者从存储装置3800被安装，或者从rom3200被安装。在该计算机程序被处理装置3100执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。
76.需要说明的是，本公开的实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
77.上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的，也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备可以实现：基于单目相机获取初始图像，其中，初始图像包括目标车辆；对初始图像进行预处理，获得预处理图像，其中，预处理图像包含包络框信息，包络框信息包括整车包络框、车头包络框、车尾包络框以及车轮包络框；检测预处理图像中包含的车轮包络框的数量，响应于车轮包络框的数量小于2个，计算交并比，并基于交并比获得目标车辆的朝向角；响应于车轮包络框的数量大于或者等于2个，基于包络框信息计算目标车辆的朝向角。
78.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
79.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令
的组合来实现。
80.如上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明。应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式，并不用于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种车辆朝向角计算方法，其特征在于，所述方法包括：基于单目相机获取初始图像，其中，所述初始图像包括目标车辆；对所述初始图像进行预处理，获得预处理图像，其中，所述预处理图像包含包络框信息，所述包络框信息包括整车包络框、车头包络框、车尾包络框以及车轮包络框；检测所述预处理图像中包含的所述车轮包络框的数量，响应于所述车轮包络框的数量小于2个，计算交并比，并基于所述交并比获得所述目标车辆的朝向角；响应于所述车轮包络框的数量大于或者等于2个，基于所述包络框信息计算所述目标车辆的朝向角。2.根据权利要求1所述的车辆朝向角计算方法，其特征在于，计算交并比，并基于所述交并比获得所述目标车辆的朝向角，包括：基于所述包络框信息获取交并比，其中，所述交并比为所述车头包络框或者所述车尾包络框与所述整车包络框的比值；基于所述交并比和所述包络框信息确定所述目标车辆的局部朝向角；获取所述目标车辆对于所述单目相机的入射角；基于所述局部朝向角和所述入射角确定所述目标车辆的朝向角，其中，θ
g
＝θ
l
+α，θ
g
为所述目标车辆的朝向角，θ
l
为所述局部朝向角，α为所述入射角。3.根据权利要求2所述的车辆朝向角计算方法，其特征在于，基于所述交并比和所述包络框信息确定所述目标车辆的局部朝向角，包括：基于所述包络框信息对所述预处理图像进行分类，并获得对应的分类结果；基于所述分类结果确定所述目标车辆的所述局部朝向角；其中，所述预处理图像包括所述整车包络框和所述车头包络框，若所述整车包络框与所述车头包络框右侧端重合，所述局部朝向角其中，iou为所述交并比；若所述整车包络框与所述车头包络框左侧端重合，所述局部朝向角所述预处理图像包括所述整车包络框和所述车尾包络框，若所述整车包络框与所述车尾包络框右侧端重合，所述局部朝向角若所述整车包络框与所述车尾包络框左侧端重合，所述局部朝向角4.根据权利要求1所述的车辆朝向角计算方法，其特征在于，基于所述包络框信息计算所述目标车辆的朝向角，包括：获取所述车轮包络框的下边界中心点的像素坐标；将所述中心点的像素坐标转换为对应的世界坐标系的世界坐标；在所述世界坐标系下，基于所述中心点的世界坐标、所述车头包络框和/或所述车尾包络框确定所述目标车辆的朝向角。5.一种车辆朝向角计算装置，其特征在于，所述装置包括：图像获取模块，用于基于单目相机获取初始图像，其中，所述初始图像包括目标车辆；图像预处理模块，用于对所述初始图像进行预处理，获得预处理图像，其中，所述预处理图像包含包络框信息，所述包络框信息包括整车包络框、车头包络框、车尾包络框以及车轮包络框；
角度计算模块，用于检测所述预处理图像中包含的所述车轮包络框的数量，响应于所述车轮包络框的数量小于2个，计算交并比，并基于所述交并比获得所述目标车辆的朝向角；响应于所述车轮包络框的数量大于或者等于2个，基于所述包络框信息计算所述目标车辆的朝向角。6.根据权利要求5所述的车辆朝向角计算装置，其特征在于，所述角度计算模块用于：基于所述包络框信息获取交并比，其中，所述交并比为所述车头包络框或者所述车尾包络框与所述整车包络框的比值；基于所述交并比和所述包络框信息确定所述目标车辆的局部朝向角；获取所述目标车辆对于所述单目相机的入射角；基于所述局部朝向角和所述入射角确定所述目标车辆的朝向角，其中，θ
g
＝θ
l
+α，θ
g
为所述目标车辆的朝向角，θ
l
为所述局部朝向角，α为所述入射角。7.根据权利要求6所述的车辆朝向角计算装置，其特征在于，所述角度计算模块还用于：基于所述包络框信息对所述预处理图像进行分类，并获得对应的分类结果；基于所述分类结果确定所述目标车辆的所述局部朝向角；其中，所述预处理图像包括所述整车包络框和所述车头包络框，若所述整车包络框与所述车头包络框右侧端重合，所述局部朝向角其中，iou为所述交并比；若所述整车包络框与所述车头包络框左侧端重合，所述局部朝向角所述预处理图像包括所述整车包络框和所述车尾包络框，若所述整车包络框与所述车尾包络框右侧端重合，所述局部朝向角若所述整车包络框与所述车尾包络框左侧端重合，所述局部朝向角8.根据权利要求5所述的车辆朝向角计算装置，其特征在于，所述角度计算模块还用于：获取所述车轮包络框的下边界中心点的像素坐标；将所述中心点的像素坐标转换为对应的世界坐标系的世界坐标；在所述世界坐标系下，基于所述中心点的世界坐标、所述车头包络框和/或所述车尾包络框确定所述目标车辆的朝向角。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，适于执行计算机程序；以及计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至4中任一项所述的车辆朝向角计算方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1至4中任一项所述的车辆朝向角计算方法。

技术总结
本申请提供了一种车辆朝向角计算方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：基于单目相机获取初始图像，其中，初始图像包括目标车辆；对初始图像进行预处理，获得预处理图像，其中，预处理图像包含包络框信息，包络框信息包括整车包络框、车头包络框、车尾包络框以及车轮包络框；检测预处理图像中包含的车轮包络框的数量，响应于车轮包络框的数量小于2个，计算交并比，并基于交并比获得目标车辆的朝向角；响应于车轮包络框的数量大于或者等于2个，基于包络框信息计算目标车辆的朝向角。络框信息计算目标车辆的朝向角。络框信息计算目标车辆的朝向角。


技术研发人员：王羽瑾 曹斌
受保护的技术使用者：东软睿驰汽车技术（沈阳）有限公司
技术研发日：2023.06.30
技术公布日：2023/9/25