1.一种基于深度学习的车窗定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：基于深度学习训练车窗角点粗定位深度学习模型；
步骤2：基于深度学习训练车窗四个角点的精定位深度学习模型；
步骤3：基于深度学习对车辆车窗四个角点进行定位。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车窗定位方法，其特征在于，所述步骤1包含以下步骤：
1.1：在多个车辆图像样本上对车窗的四个角点进行标注，获得每个图像样本对应的车窗四个角点的坐标；
1.2：将所述的多个车辆图像样本与对应的车窗四个角点的坐标作为训练数据，输入到深度卷积神经网络模型中进行训练学习，获得所述车窗角点粗定位深度学习模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的车窗定位方法，其特征在于，所述的步骤2包含以下步骤：
2.1：根据所述步骤1.1标注的车窗四个角点，对于每一个角点坐标，分别向上、下、左、右四个方向扩展一定的长度，获得一个矩形框，根据该矩形框在车辆原图上截取包含该角点的局部区域图像块，获得车窗四个角点的局部区域图像块；
2.2：分别将所述的每个角点的局部区域图像块与该角点在该图像块中对应的坐标输入到深度卷积神经网络模型中，进行训练学习，获得四个角点的精定位深度学习模型。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的车窗定位方法，其特征在于，所述的步骤3包含以下步骤：
3.1：将一副测试车辆图像输入到步骤1.2训练得到的车窗角点粗定位深度学习模型中，输出为四个角点的测试坐标；
3.2：对于所述输出的四个角点测试坐标，对于每一个角点，根据坐标分别向上、下、左、右四个方向扩展一定的长度，获得一个矩形框，根据该矩形框在车辆原图上截取包含角点的局部区域测试图像块，获得四个角点的图像测试区域块；
3.3：将所述的四个角点的图像测试区域块分别输入到所述步骤2.2中相对应的角点精定位深度学习模型中，得到四个角点的精定位测试坐标。