本發(fā)明屬于車(chē)輛定位技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像特征數(shù)據(jù)的車(chē)輛定位方法。

背景技術(shù)：

近年來(lái)，隨著電動(dòng)汽車(chē)的推廣，電動(dòng)汽車(chē)的加電服務(wù)也越來(lái)越普及。在進(jìn)行加電服務(wù)時(shí)，為了給電動(dòng)汽車(chē)用戶提供更好的加電體驗(yàn)，服務(wù)人員根據(jù)電動(dòng)汽車(chē)的停放位置自行找到電動(dòng)汽車(chē)，并為該電動(dòng)汽車(chē)提供充電或換電服務(wù)。為了輔助服務(wù)人員快速找到需要服務(wù)的車(chē)輛，提高服務(wù)人員的工作效率，需要能夠獲取車(chē)輛在停車(chē)場(chǎng)的精確位置信息。

然而，由于大部分停車(chē)場(chǎng)通常建于信號(hào)較差的地下，導(dǎo)致停放于地下停車(chē)場(chǎng)的車(chē)輛無(wú)法接收到GPS或北斗導(dǎo)航等的定位信息。因此，當(dāng)車(chē)輛停放于地下停車(chē)場(chǎng)時(shí)，無(wú)法利用GPS或北斗導(dǎo)航等系統(tǒng)來(lái)準(zhǔn)確定位車(chē)輛在停車(chē)場(chǎng)中的精確停放位置，從而導(dǎo)致服務(wù)人員或者用戶在尋車(chē)過(guò)程中需要耗費(fèi)較多的時(shí)間和精力。

因此，本領(lǐng)域需要一種新的方法來(lái)解決上述問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的上述問(wèn)題，即為了實(shí)現(xiàn)在信號(hào)較差或沒(méi)有信號(hào)的停車(chē)場(chǎng)內(nèi)獲取車(chē)輛準(zhǔn)確位置的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于圖像特征數(shù)據(jù)的車(chē)輛定位方法。該方法包括下列步驟：獲取車(chē)輛停車(chē)位周?chē)膱D像；提取所述圖像的特征向量；將所述圖像的特征向量與預(yù)先存儲(chǔ)的圖像的特征向量進(jìn)行比對(duì)；根據(jù)上述比對(duì)結(jié)果，確定所述圖像對(duì)應(yīng)的停車(chē)位的位置信息，其中，所述預(yù)先存儲(chǔ)的圖像具有與其對(duì)應(yīng)的預(yù)先存儲(chǔ)的位置信息。

在上述方法的優(yōu)選實(shí)施方式中，所述“提取所述圖像的特征向量”的步驟進(jìn)一步包括：對(duì)所述圖像進(jìn)行灰度化處理，得到灰度矩陣；計(jì)算所述灰度矩陣的協(xié)方差矩陣；對(duì)所述協(xié)方差矩陣進(jìn)行分解，得到所述圖像的特征值和特征向量。

在上述方法的優(yōu)選實(shí)施方式中，所述“提取所述圖像的特征向量”的步驟還包括：在對(duì)所述圖像進(jìn)行灰度化處理之后，對(duì)灰度化處理后的圖像進(jìn)行歸一化處理，從而得到所述灰度矩陣。

在上述方法的優(yōu)選實(shí)施方式中，所述“將所述圖像的特征向量與預(yù)先存儲(chǔ)的圖像的特征向量進(jìn)行比對(duì)”的步驟進(jìn)一步包括：根據(jù)所述特征值的大小選取預(yù)定數(shù)量的特征向量與所述預(yù)先存儲(chǔ)的圖像的特征向量進(jìn)行比對(duì)。

在上述方法的優(yōu)選實(shí)施方式中，所述“獲取車(chē)輛停車(chē)位周?chē)膱D像”的步驟進(jìn)一步包括：當(dāng)車(chē)輛停至停車(chē)位后，車(chē)載攝像頭自動(dòng)拍攝所述停車(chē)位周?chē)膱D像。

在上述方法的優(yōu)選實(shí)施方式中，所述車(chē)輛定位方法還包括：將拍攝到的所述圖像上傳至服務(wù)器，或者將拍攝到的所述圖像傳輸給移動(dòng)終端設(shè)備并由所述移動(dòng)終端設(shè)備上傳至服務(wù)器。

在上述方法的優(yōu)選實(shí)施方式中，所述服務(wù)器能夠?qū)λ鰣D像的特征向量進(jìn)行提取、將所述圖像的特征向量與預(yù)先存儲(chǔ)的圖像的特征向量進(jìn)行比對(duì)以及根據(jù)比對(duì)結(jié)果確定所述圖像對(duì)應(yīng)的停車(chē)位的位置信息。

在上述方法的優(yōu)選實(shí)施方式中，所述車(chē)輛定位方法還包括：將拍攝到的所述圖像發(fā)送至車(chē)載處理器，由所述車(chē)載處理器對(duì)所述圖像的特征向量進(jìn)行提取。

在上述方法的優(yōu)選實(shí)施方式中，所述車(chē)輛定位方法還包括：所述車(chē)載處理器將提取出的所述圖像的特征向量上傳至服務(wù)器，或者將提取出的所述圖像的特征向量傳輸給移動(dòng)終端設(shè)備，并由所述移動(dòng)終端設(shè)備上傳至服務(wù)器，所述服務(wù)器能夠?qū)⑺鰣D像的特征向量與預(yù)先存儲(chǔ)的圖像的特征向量進(jìn)行比對(duì)，并根據(jù)比對(duì)結(jié)果確定所述圖像對(duì)應(yīng)的停車(chē)位的位置信息。

在上述方法的優(yōu)選實(shí)施方式中，所述位置信息包括停車(chē)場(chǎng)的位置、停車(chē)場(chǎng)的名稱、停車(chē)場(chǎng)的樓層以及停車(chē)位編號(hào)；并且/或者所述位置信息包括停車(chē)位導(dǎo)航信息；并且/或者所述移動(dòng)終端設(shè)備是車(chē)輛使用者的手機(jī)。

在本發(fā)明的技術(shù)方案中，通過(guò)獲取停車(chē)位周?chē)膱D像，并對(duì)該圖像進(jìn)行特征向量的提取，然后將該特征向量與預(yù)先存儲(chǔ)的圖像的特征向量進(jìn)行比對(duì)，從而獲取停車(chē)位的位置信息。本發(fā)明的方法采用圖像識(shí)別和特征向量比對(duì)的方式，避免了傳統(tǒng)無(wú)線定位方法在地下停車(chē)場(chǎng)等信號(hào)較差或者沒(méi)有信號(hào)時(shí)無(wú)法定位的問(wèn)題。此外，根據(jù)本發(fā)明的圖像特征向量的提取方法，可以采用很小的一部分特征向量提取和比對(duì)(如只保留前10個(gè)最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行比對(duì))，在保證有效性的同時(shí)，也降低了定位系統(tǒng)的復(fù)雜性。另一方面，由于采用圖像特征向量比對(duì)的方式，本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)如生物學(xué)DNA比對(duì)的有效性和精確性。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明的基于圖像特征數(shù)據(jù)的車(chē)位定位方法的總體流程圖；

圖2是本發(fā)明的提取圖像特征向量的流程圖。

具體實(shí)施方式

下面參照附圖來(lái)描述本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解的是，這些實(shí)施方式僅僅用于解釋本發(fā)明的技術(shù)原理，并非旨在限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。例如，盡管本申請(qǐng)中按照特定順序描述了本發(fā)明的方法的各個(gè)步驟，但是這些順序并不是限制性的，在不偏離本發(fā)明的基本原理的前提下，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以按照不同的順序來(lái)執(zhí)行所述步驟。

如圖1所示，本發(fā)明的基于圖像特征數(shù)據(jù)的車(chē)輛定位方法包括以下步驟：

S110、獲取車(chē)輛停車(chē)位周?chē)膱D像；

S120、提取所述圖像的特征向量；

S130、將所述圖像的特征向量與預(yù)先存儲(chǔ)的圖像的特征向量進(jìn)行比對(duì)；

S140、根據(jù)上述比對(duì)結(jié)果，確定所述圖像對(duì)應(yīng)的停車(chē)位的位置信息，其中，所述預(yù)先存儲(chǔ)的圖像具有與其對(duì)應(yīng)的預(yù)先存儲(chǔ)的位置信息。

具體而言，在S110中，車(chē)輛停車(chē)位周?chē)膱D像可以通過(guò)多種方式獲取。舉例而言，當(dāng)車(chē)輛停至停車(chē)位后，車(chē)載控制單元檢測(cè)到車(chē)輛停好后，控制車(chē)載攝像頭自動(dòng)拍攝該停車(chē)位周?chē)囊粡埢蚨鄰垐D像，并將拍攝的圖像上傳至服務(wù)器，或者將拍攝到的圖像傳輸給移動(dòng)終端設(shè)備(比如車(chē)輛使用者的手機(jī))并由該移動(dòng)終端設(shè)備上傳至服務(wù)器。在本實(shí)施例中，當(dāng)停車(chē)場(chǎng)存在無(wú)線公網(wǎng)信號(hào)時(shí)，車(chē)輛可以通過(guò)無(wú)線公網(wǎng)將拍攝的圖像上傳至服務(wù)器。當(dāng)停車(chē)場(chǎng)沒(méi)有無(wú)線公網(wǎng)信號(hào)時(shí)，通過(guò)車(chē)輛和手機(jī)之間直接點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的短距離無(wú)線直連通信的方式，車(chē)輛可以將車(chē)載攝像頭獲取的圖像傳至車(chē)輛乘員的手機(jī)，車(chē)輛乘員(駕駛員或乘客)攜帶手機(jī)移動(dòng)到具有無(wú)線公網(wǎng)信號(hào)的地方后，再通過(guò)該移動(dòng)終端設(shè)備將該圖像上傳至服務(wù)器。此外，在將圖像上傳至服務(wù)器的過(guò)程中，可同時(shí)將車(chē)輛的身份信息(如車(chē)輛的車(chē)牌號(hào)、車(chē)型等用于識(shí)別車(chē)輛的信息)也上傳至服務(wù)器。

在S120中，可按照?qǐng)D2所示的流程對(duì)圖像的特征向量進(jìn)行提取。該流程包括下列步驟：

S210、對(duì)圖像進(jìn)行灰度化處理；

S220、對(duì)灰度化處理后的圖像進(jìn)行歸一化處理，得到灰度矩陣；

S230、計(jì)算灰度矩陣的協(xié)方差矩陣；

S240、對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行分解得到圖像的特征值和特征向量。

具體而言，在S210中，由于車(chē)身攝像頭拍攝的圖像為彩色圖像，假設(shè)其大小為N x N個(gè)像素，每個(gè)像素用N個(gè)比特表示。其中，N的取值由攝像頭的像素決定。在對(duì)圖像進(jìn)行灰度化處理時(shí)，首先將彩色圖片灰度化為8比特大小為N x N個(gè)像素的黑白圖像。

在S220中，將上述8比特的N x N像素的黑白圖像通過(guò)數(shù)學(xué)插值方法統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為8比特M x M像素的圖像，歸一化大小后的圖像在數(shù)學(xué)上可以表示為一個(gè)M x M的8比特的矩陣，矩陣中的每個(gè)元素對(duì)應(yīng)圖像中每個(gè)像素的灰度值。其中，M的取值可以為：256，512，1024，2048。在S230和S240中，根據(jù)上述得到的灰度矩陣，計(jì)算灰度矩陣的協(xié)方差矩陣，并對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行分解得到圖像的特征值和特征向量。計(jì)算協(xié)方差矩陣和分解協(xié)方差矩陣來(lái)得到圖像特征值和特征向量的方法是本領(lǐng)域公知的，因而此處不再詳細(xì)描述。

返回參照?qǐng)D1，在S130中，預(yù)先存儲(chǔ)的圖像的特征向量的提取同樣是按照上述步驟S210～S240來(lái)進(jìn)行。換言之，在建立圖像的特征向量數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，可以通過(guò)停車(chē)場(chǎng)內(nèi)的攝像頭拍攝停車(chē)場(chǎng)的圖像(如果停車(chē)場(chǎng)位于地面上，還可以通過(guò)空中遙感獲取停車(chē)場(chǎng)的圖像)，進(jìn)而通過(guò)上述S210～S240來(lái)提取每個(gè)停車(chē)位的周?chē)鷪D像的特征向量，并將提取的特征向量存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫(kù)中。這樣一來(lái)使得停車(chē)場(chǎng)內(nèi)的所有停車(chē)位周?chē)膱D像都轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的特征向量。所述特征向量類似于生物學(xué)上的DNA，而每幅圖像的特征向量均包含該圖像的位置信息(如停車(chē)場(chǎng)的位置、停車(chē)場(chǎng)的名稱、停車(chē)場(chǎng)的樓層以及停車(chē)位編號(hào)等)，每幅圖像的位置信息即對(duì)應(yīng)停車(chē)位的位置信息，這樣只需比對(duì)圖像的特征向量即可找到數(shù)據(jù)庫(kù)中與該圖像相一致的圖像，進(jìn)而確定該圖像所對(duì)應(yīng)的停車(chē)位的位置。

在一個(gè)可能的實(shí)施方式中，服務(wù)器預(yù)先存儲(chǔ)有圖像的特征向量，當(dāng)服務(wù)器接收到車(chē)輛或移動(dòng)終端設(shè)備上傳的車(chē)輛停車(chē)位周?chē)膱D像后，服務(wù)器按照S210～S240的步驟對(duì)接收到的圖像的特征向量進(jìn)行提取，進(jìn)而將提取到的圖像的特征向量與預(yù)先存儲(chǔ)的圖像的特征向量進(jìn)行比對(duì)。在S140中，根據(jù)上述比對(duì)結(jié)果，確定該圖像對(duì)應(yīng)的停車(chē)位的位置信息。具體地，在服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫(kù)中找到與該服務(wù)器提取的圖像的特征向量相匹配的特征向量后，該特征向量對(duì)應(yīng)的圖像即為車(chē)輛停車(chē)位周?chē)膱D像，該圖像的位置信息即是該車(chē)輛所在停車(chē)位的位置信息。此外，該位置信息還可以包括停車(chē)位的導(dǎo)航信息(如從停車(chē)場(chǎng)入口到每一個(gè)停車(chē)位的導(dǎo)航路線信息等)。當(dāng)服務(wù)器獲取到車(chē)輛所在停車(chē)位的位置信息后，將該位置信息發(fā)送給服務(wù)人員和用戶。在該位置信息包含停車(chē)位導(dǎo)航信息的情形下，服務(wù)人員根據(jù)該位置信息和導(dǎo)航信息直接快速找到停車(chē)場(chǎng)內(nèi)停放的車(chē)輛。盡管這里描述的是參考圖像的特征向量存儲(chǔ)在服務(wù)器中并且由服務(wù)器進(jìn)行特征向量的提取和比對(duì)，但是，本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠理解的是，所述參考圖像的特征向量顯然也可以存儲(chǔ)在其他位置，例如存儲(chǔ)在車(chē)上，特征向量的提取和比對(duì)也可以由服務(wù)器之外的其他裝置執(zhí)行，例如車(chē)載處理器。

為了簡(jiǎn)化比對(duì)的過(guò)程以及降低系統(tǒng)的復(fù)雜度，可以根據(jù)特征值的大小選取預(yù)定數(shù)量的特征向量與預(yù)先存儲(chǔ)的圖像的特征向量進(jìn)行比對(duì)。在本實(shí)施例中，將特征值按照從大到小排序，只保留前10個(gè)特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，進(jìn)而將保留的這10個(gè)特征向量與預(yù)先存儲(chǔ)的圖像的特征向量進(jìn)行比對(duì)即可，這樣可以進(jìn)一步緩解預(yù)先建立的數(shù)據(jù)庫(kù)的容量。本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠理解的是，如果兩幅圖像中的10個(gè)最大的特征向量相一致或者基本匹配，則可以認(rèn)定這兩幅圖像為同一幅圖像，本領(lǐng)域技術(shù)人員也可以適當(dāng)增加用來(lái)比對(duì)的特征向量的數(shù)量，以提高其精度。

在另一種可能的實(shí)施方式中，車(chē)輛通過(guò)車(chē)載攝像頭自動(dòng)拍攝該停車(chē)位周?chē)囊粡埢蚨鄰垐D像后，將該圖像發(fā)送至車(chē)載處理器，由車(chē)載處理器對(duì)該圖像按照S210～S240來(lái)提取其特征向量。車(chē)載處理器將提取出的圖像的特征向量上傳至服務(wù)器，或者將提取出的圖像的特征向量傳輸給移動(dòng)終端設(shè)備并由該移動(dòng)終端設(shè)備上傳至服務(wù)器。然后在由服務(wù)器將該圖像的特征向量與預(yù)先存儲(chǔ)的圖像的特征向量進(jìn)行比對(duì)，并根據(jù)比對(duì)結(jié)果確定圖像對(duì)應(yīng)的停車(chē)位的位置信息。

還可以將存儲(chǔ)有圖像特性向量的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置于車(chē)載存儲(chǔ)單元，車(chē)載處理器將提取的圖像的特征向量直接與圖像特性向量的數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像特征向量進(jìn)行比對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)車(chē)載系統(tǒng)直接通過(guò)車(chē)身周?chē)膱D像獲取車(chē)輛的位置信息。然后，車(chē)輛可以將該位置信息發(fā)送至服務(wù)器，或?qū)⒃撐恢眯畔⑾劝l(fā)送到移動(dòng)終端設(shè)備，由移動(dòng)終端設(shè)備發(fā)送到服務(wù)器，然后由服務(wù)器將該位置信息發(fā)送給服務(wù)人員和用戶?；蛘?，車(chē)輛也可以直接將該位置信息發(fā)送給服務(wù)人員，或?qū)⒃撐恢眯畔⑾劝l(fā)送到移動(dòng)終端設(shè)備，由移動(dòng)終端設(shè)備發(fā)送給服務(wù)人員。

作為本發(fā)明的第三種實(shí)施方式，當(dāng)車(chē)輛停至停車(chē)位后，用戶可以自行拍攝該停車(chē)位周?chē)膱D像，然后將拍攝的圖像上傳至服務(wù)器，由服務(wù)器進(jìn)行后續(xù)處理(具體可參考上文描述，在此不再詳細(xì)描述)。用戶還可以直接對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行處理(參考服務(wù)器對(duì)圖像的處理方式)，從而獲取車(chē)輛所在停車(chē)位的位置信息。此時(shí)，用戶可以將該位置信息發(fā)送至服務(wù)器，由服務(wù)器將該位置信息發(fā)送給服務(wù)人員，或者用戶直接將該位置信息發(fā)送給服務(wù)人員。

綜上所述，為了解決在信號(hào)較差或沒(méi)有信號(hào)的停車(chē)場(chǎng)內(nèi)獲取車(chē)輛準(zhǔn)確位置的問(wèn)題，本發(fā)明提出一種基于圖像特征數(shù)據(jù)的車(chē)輛定位方法。具體地，通過(guò)獲取停車(chē)位周?chē)膱D像，并對(duì)圖像進(jìn)行特征向量的提取，然后將該特征向量與預(yù)先存儲(chǔ)的圖像的特征向量進(jìn)行比對(duì)，從而獲取停車(chē)位的位置信息。此外，本發(fā)明的圖像特征向量的提取方法，以及比對(duì)方法(比如只保留前10個(gè)最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行比對(duì))，在保證有效性的同時(shí)，也降低了定位系統(tǒng)的復(fù)雜性。

至此，已經(jīng)結(jié)合附圖所示的優(yōu)選實(shí)施方式描述了本發(fā)明的技術(shù)方案，但是，本領(lǐng)域技術(shù)人員容易理解的是，本發(fā)明的保護(hù)范圍顯然不局限于這些具體實(shí)施方式。在不偏離本發(fā)明的原理的前提下，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對(duì)相關(guān)技術(shù)特征作出等同的更改或替換，這些更改或替換之后的技術(shù)方案都將落入本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。