本公开涉及车辆技术领域，尤其涉及一种定位方法、装置及存储介质。
背景技术：
相关技术中，车辆在行驶过程中，存在导航信号较弱的情况，例如车辆在隧道中的时候，一般导航信号较弱，这种情况下通常是通过惯性导航技术，也就是从最近的已知点的位置(比如导航信号变弱之前的最后位置)结合车辆自身的惯性传感器器来获取车辆的行驶轨迹、速度、方向等信息，从而推算出其下一时刻的预测位置。
技术实现要素：
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种定位方法、装置及存储介质。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种定位方法，所述方法包括：
根据车辆当前的行驶信息获取所述车辆预测位置；
在预设的数据库中获取位于所述车辆预测位置的预设范围内的m个交通标志的标志内容以及地理位置信息；
根据所述车辆的车载摄像装置采集的交通标志图像，获取所述交通标志图像中出现的n个交通标志的标志内容以及在所述交通标志图像中的图像位置信息，m、n为大于零的整数；
根据所述m个交通标志的标志内容以及地理位置信息，和所述n个交通标志的标志内容以及在所述图像位置信息，将所述n个交通标志与所述m个交通标志进行匹配，以获取匹配成功的目标交通标志；
根据所述目标交通标志确定所述车辆的精确位置信息。
结合第一方面，在第一种可实现方式中，所述根据所述m个交通标志的标志内容以及地理位置信息，和所述n个交通标志的标志内容以及在所述图像位置信息，将所述n个交通标志与所述m个交通标志进行匹配，以获取匹配成功的目标交通标志，包括：
根据所述n个交通标志的图像位置信息以及所述车辆预测位置，估测所述n个交通标志的地理位置信息；
将所述n个交通标志的标志内容以及估测的所述地理位置信息，和所述m个交通标志的标志内容以及地理位置信息进行对比；
将所述n个交通标志和所述m个交通标志中，地理位置信息以及标志内容均匹配的交通标志确定为匹配成功的目标交通标志。
结合第一方面，在第二种可实现方式中，所述根据所述目标交通标志确定所述车辆的精确位置信息，包括：
在所述数据库中获取包含所述目标交通标志，且与所述目标交通标志的所述交通标志图像匹配度最高的第一图像，所述第一图像是采集车辆在进行实景采集的过程中获取的；
在所述数据库中获取所述第一图像对应的采集车辆位置信息，所述采集车辆位置信息为所述采集车辆记录所述第一图像时所在的地理位置信息；
根据所述采集车辆位置信息，确定所述车辆的精确位置信息。
结合第一方面，在第三种可实现方式中，所述图像位置信息包括在图像坐标系中的坐标，所述根据所述目标交通标志的地理位置信息确定所述车辆的精确位置信息，包括：
根据所述目标交通标志在所述交通标志图像的图像坐标系中的第一坐标，确定所述目标交通标志在车辆坐标系中的第二坐标；
根据所述第二坐标获取所述目标交通标志与所述车辆的相对位置信息；
根据所述车辆的相对位置信息，以及所述目标交通标志的地理位置信息确定所述车辆的精确位置信息。
结合第一方面，在第四种可实现方式中，所述根据车辆当前的行驶信息获取所述车辆的预测位置，包括：
当导航信号强度低于预设阈值时，获取所述车辆当前的行驶方向，以及所述车辆在当前时刻之前预设时长内的行驶轨迹；
根据所述行驶方向和所述行驶轨迹确定所述车辆的预测位置。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种定位装置，所述装置包括：
位置获取模块，被配置为根据车辆当前的行驶信息获取所述车辆预测位置；
信息获取模块，被配置为在预设的数据库中获取位于所述车辆预测位置的预设范围内的m个交通标志的标志内容以及地理位置信息；
所述信息获取模块，还被配置为根据所述车辆的车载摄像装置采集的交通标志图像，获取所述交通标志图像中出现的n个交通标志的标志内容以及在所述交通标志图像中的图像位置信息，m、n为大于零的整数；
信息匹配模块，被配置为根据所述m个交通标志的标志内容以及地理位置信息，和所述n个交通标志的标志内容以及在所述图像位置信息，将所述n个交通标志与所述m个交通标志进行匹配，以获取匹配成功的目标交通标志；
位置确定模块，被配置为根据所述目标交通标志确定所述车辆的精确位置信息。
结合第二方面，在第一种可实现方式中，所述信息匹配模块，包括：
标志估测子模块，被配置为根据所述n个交通标志的图像位置信息以及所述车辆预测位置，估测所述n个交通标志的地理位置信息；
对比子模块，被配置为将所述n个交通标志的标志内容以及估测的所述地理位置信息，和所述m个交通标志的标志内容以及地理位置信息进行对比；
标志确定子模块，被配置为将所述n个交通标志和所述m个交通标志中，地理位置信息以及标志内容均匹配的交通标志确定为匹配成功的目标交通标志。
结合第二方面，在第二种可实现方式中，所述位置确定模块，包括：
图像获取子模块，被配置为在所述数据库中获取包含所述目标交通标志，且与所述目标交通标志的所述交通标志图像匹配度最高的第一图像，所述第一图像是采集车辆在进行实景采集的过程中获取的；
位置获取子模块，被配置为在所述数据库中获取所述第一图像对应的采集车辆位置信息，所述采集车辆位置信息为所述采集车辆记录所述第一图像时所在的地理位置信息；
位置确定子模块，被配置为根据所述采集车辆位置信息，确定所述车辆的精确位置信息。
结合第二方面，在第三种可实现方式中，所述图像位置信息包括在图像坐标系中的坐标，所述位置确定模块，包括：
坐标获取子模块，被配置为根据所述目标交通标志在所述交通标志图像的图像坐标系中的第一坐标，确定所述目标交通标志在车辆坐标系中的第二坐标；
相对位置确定子模块，被配置为根据所述坐标获取所述目标交通标志与所述车辆的相对位置信息；
位置确定子模块，被配置为根据所述车辆的相对位置信息，以及所述目标交通标志的地理位置信息确定所述车辆的精确位置信息。
结合第二方面，在第四种可实现方式中，所述位置获取模块，包括：
方向及轨迹获取子模块，被配置为当导航信号强度低于预设阈值时，获取所述车辆当前的行驶方向，以及所述车辆在当前时刻之前预设时长内的行驶轨迹；
预测位置确定子模块，被配置为根据所述行驶方向和所述行驶轨迹确定所述车辆的预测位置。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种定位装置，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
根据车辆当前的行驶信息获取所述车辆预测位置；
在预设的数据库中获取位于所述车辆预测位置的预设范围内的m个交通标志的标志内容以及地理位置信息；
根据所述车辆的车载摄像装置采集的交通标志图像，获取所述交通标志图像中出现的n个交通标志的标志内容以及在所述交通标志图像中的图像位置信息，m、n为大于零的整数；
根据所述m个交通标志的标志内容以及地理位置信息，和所述n个交通标志的标志内容以及在所述图像位置信息，将所述n个交通标志与所述m个交通标志进行匹配，以获取匹配成功的目标交通标志；
根据所述目标交通标志确定所述车辆的精确位置信息。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开第一方面所提供的定位方法的步骤。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本公开实施例提供的技术方案中，首先根据车辆当前的行驶信息获取所述车辆预测位置；其次在预设的数据库中获取位于所述车辆预测位置的预设范围内的m个交通标志的标志内容以及地理位置信息；然后根据所述车辆的车载摄像装置采集的交通标志图像，获取所述交通标志图像中出现的n个交通标志的标志内容以及在所述交通标志图像中的图像位置信息，m、n为大于零的整数；再根据所述m个交通标志的标志内容以及地理位置信息，和所述n个交通标志的标志内容以及在所述图像位置信息，将所述n个交通标志与所述m个交通标志进行匹配，以获取匹配成功的目标交通标志；最后根据所述目标交通标志确定所述车辆的精确位置信息。能够拍摄车辆周围的交通标志，并通过预测车辆的位置在数据库中获取该位置周围交通标志，通过将拍摄的交通标志和数据库中获取的交通标志进行匹配，实现对车辆的精准定位，从而提供了一种不完全依赖于导航信号的定位方式，能够在导航信号较弱时也能够实现车辆的精准定位。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种定位方法的流程图；
图2是根据一示例性实施例示出的另一种定位方法的流程图；
图3是根据一示例性实施例示出的又一种定位方法的流程图；
图4是根据一示例性实施例示出的又一种定位方法的流程图；
图5是根据一示例性实施例示出的又一种定位方法的流程图；
图6是根据一示例性实施例示出的一种定位装置的框图；
图7是根据一示例性实施例示出的一种信息匹配模块的框图；
图8是根据一示例性实施例示出的一种位置确定模块的框图；
图9是根据一示例性实施例示出的一种位置确定模块的框图；
图10是根据一示例性实施例示出的一种位置获取模块的框图；
图11是根据一示例性实施例示出的另一种定位装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种定位方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
在步骤101中，根据车辆当前的行驶信息获取车辆预测位置。
示例地，车辆当前的行驶信息可以是行驶轨迹，速度、方向等信息，根据这些信息可以通过计算来预测车辆的位置。例如，在车辆处于导航信号较弱的情况下，比如在隧道内，或者周围有高大障碍物遮挡时，车辆接收到的导航信号可能不足以完成车辆的定位，可能需要借助其他方式。在此情况下可以利用惯性导航技术，即根据车辆自身的惯性传感器获取车辆的实时方向、实时速度，结合导航信号变弱前车辆的准确位置，即可确定车辆在地图上的一段移动轨迹，进一步的结合该移动轨迹，以及当前的车辆行驶方向和速度，可以预测出对车辆下一时刻的位置，从而得到车辆预测位置，以便执行后续步骤。其中，该导航信号可以是gps(globalpositioningsystem，全球定位系统)信号，也可以是其他导航系统的导航信号，例如北斗，伽利略，格洛纳斯等。
在步骤102中，在预设的数据库中获取位于车辆预测位置的预设范围内的m个交通标志的标志内容以及地理位置信息，m为大于零的整数。
示例地，预设的数据库可以通过街采建立，街采是指通过设置有摄像装置的专业采集车辆(通常该采集车辆上设置有多个摄像装置或角度可调的摄像装置，以拍摄不同的角度)在需要采集图像数据(图像数据可以是视频或图片)的目标街道上行驶，将行驶过程成采集的图像数据通过分析处理后保存在数据库中的过程，其中，在街采过程中可以在采集实景图像的同时记录与该实景图像对应的采集车辆位置信息(该采集车辆拍摄该实景图像时的位置)，还有在经过分析实景图像识别出其中包含的交通标志后，将该交通标志的地理位置信息也记录在数据库，从而生成具有交通标志的内容、地理位置信息以及采集车辆位置信息的数据集合，从而得到上述的数据库。可选的，还可以对应建立交通标志的索引，以便之后的步骤进行操作时方便对交通标志进行检索，其中，本公开各实施例中所述的地理位置信息可以是经纬度坐标。
另外，指的一提的是，由于步骤101中获取的是车辆预测位置，由于该车辆预测位置是根据上述行驶信息估测出的车辆在地理上的可能位置，因此该车辆预测位置并不是精确的车辆位置，因此在数据库中筛选交通标志之前，可以首先设置一个预设范围，该预设范围可以是以该车辆预测位置为中心，一定距离为半径的圆形区域，从而可以覆盖车辆真实所在的位置。而后基于该预设范围m个交通标志可以保证与步骤103中采集的n个交通标志产生交集。
在步骤103中，根据车辆的车载摄像装置采集的交通标志图像，获取交通标志图像中出现的n个交通标志的标志内容以及在交通标志图像中的图像位置信息，n为大于零的整数。
示例地，在导航信号较弱的情况下，开启车载摄像装置，进行车辆周围交通标志的采集，通过对采集到的交通标志图像进行图像识别，可以获取交通标志图像中包含的到n个交通标志，包括交通标志内容以及通过图像确定的交通标志的地理位置信息。其中，交通标志内容即用于说明该交通标志所指示含义的内容，比如禁止左拐，禁止掉头，限速40km/h等等，通过图像确定的交通标志的地理位置信息，可以通过交通标志图像中某一交通标志在图像中的图像位置信息，确定其与车辆的相对位置关系，从而根据上述的车辆预测位置可以确定该交通标志的地理位置信息。另外，n个交通标志可以是一个或多个交通标志，其数量的多少除了和车辆周围实际存在交通标志有关外，与该车载摄像装置的拍摄范围也有关。
在步骤104中，根据m个交通标志的标志内容以及地理位置信息，和n个交通标志的标志内容以及在图像位置信息，将n个交通标志与m个交通标志进行匹配，以获取匹配成功的目标交通标志。
对步骤103和步骤102分别获取到的交通标志进行匹配，也就是对两组交通标志的标志内容和地理位置信息进行匹配，将匹配上的交通标志作为目标交通标志，其中需要说明的是，该目标交通标志，可能是多个，也可能是一个，根据实际的车辆行驶的路况信息而有所区别。
在步骤105中，根据目标交通标志确定车辆的精确位置信息。
示例地，确定了上述的一个或多个目标交通标志后，由于目标交通标志在数据库中地理位置信息是确定的，因此根据该目标交通标志的在该交通标志图像中的图像位置信息获取与车辆的相对位置关系，从而即可确定车辆的精确位置信息；或者，可以通过数据库中所存储的该目标交通标志所对应的采集车辆位置信息来确定该车辆的精确位置信息。
综上所述，本公开的实施例提供的定位方法，能够拍摄车辆周围的交通标志，并通过预测车辆的位置在数据库中获取该位置周围交通标志，通过将拍摄的交通标志和数据库中获取的交通标志进行匹配，实现对车辆的精准定位，从而提供了一种不完全依赖于导航信号的定位方式，能够在导航信号较弱时也能够实现车辆的精准定位。
图2是根据一示例性实施例示出的另一种定位方法的流程图，如图2所示，图1步骤104所述的根据m个交通标志的标志内容以及地理位置信息，和n个交通标志的标志内容以及在图像位置信息，将n个交通标志与m个交通标志进行匹配，以获取匹配成功的目标交通标志，可以包括以下步骤：
在步骤1041中，根据n个交通标志的图像位置信息以及车辆预测位置，估测n个交通标志的地理位置信息。
示例地，n个交通标志的图像位置信息可以是该n个交通标志在拍摄的交通标志图像上的基于图像坐标系(图像的二维坐标系)的图像坐标，依据摄像装置的相机坐标系(以相机光心为原点的三维坐标系)，以及摄像装置安装在车辆上的位置可以确定该相机坐标系与车辆坐标系(以该车辆的中心为原点的三维坐标系)的换算关系，从而根据坐标转换即可获取n个交通标志在车辆坐标系中的坐标，其坐标转换可以利用坐标向量与合适的方阵的乘积实现，根据车载摄像装置的参数，确定图像坐标系与车辆坐标系之间的旋转和平移量，进一步的实现坐标系的转换。即可以看成是相对于车辆的位置，再结合该车辆预测位置，即可获取这n个交通标志的地理位置信息。由于车辆预测位置是该车辆的实际地理位置的预测值，因此上述得到n个交通标志的地理位置信息也是该n个交通标志的实际地理位置的预测值。而后，即可根据得到n个交通标志的地理位置信息以及n个交通标志的标志内容进行步骤1042。
在步骤1042中，将n个交通标志的标志内容以及估测的地理位置信息，和m个交通标志的标志内容以及地理位置信息进行对比。
在步骤1043中，将n个交通标志和m个交通标志中，地理位置信息以及标志内容均匹配的交通标志确定为匹配成功的目标交通标志。
其中，由于n个交通标志的地理位置信息是依据拍摄图像估测出来的，可以允许与其真实的地理位置信息存在一定的误差，因此对于n个交通标志中的某一个交通标志，如果其与该m个交通标志中的某一个交通标志的地理位置信息的差值在预设的距离范围内，可以认为这两个交通标志在地理位置信息上是匹配的。另外，该n个交通标志可能可以在该m个交通标志中找到在地理位置信息以及标志内容均匹配的n个交通标志，也可能只找到n个中的一部分，因此最终得到的目标交通标志可能是n个，也可能小于n个。
本实施例中所提供的上述实施方式，能够通过所拍摄的交通标志在图像中的位置以及车辆预测位置信息来估测所拍摄的交通标志的地理位置信息，从而可以将拍摄到的n个交通标志与数据库中获取的m个交通标志进行匹配，以获取匹配成功的目标交通标志的真实的地理位置信息，以便能够基于这些目标交通标志地理位置信息对车辆进行精确定位。
图3是根据一示例性实施例示出的又一种定位方法的流程图，如图3所示，图1步骤105所述的根据目标交通标志确定车辆的精确位置信息，可以包括以下步骤：
在步骤1051中，在数据库中获取包含目标交通标志，且与目标交通标志的交通标志图像匹配度最高的第一图像，第一图像是采集车辆在进行实景采集的过程中获取的。
示例地，在街采过程中，数据库中可能记录了某一目标交通标志的多张图像，且随车采集车辆的移动，这多张图像的拍摄的角度也不同，也就是说不同拍摄角度的图像实际就对应了采集车辆的不同位置，并且根据步骤102中所述在街采过程中可以在采集实景图像的同时记录与该实景图像对应的采集车辆位置信息，而当前该车辆通过摄像装置也采集有包含目标交通标志的交通标志图像。因此，对于任一目标交通标志，可以搜索该目标交通标志在数据库中对应的第一图像，该第一图像是街采过程中获取的包含该目标交通标志的图像，且与本次拍摄的该目标交通标志的交通标志图像匹配度最高的图像，匹配度最高说明两幅图像的拍摄角度最接近，因此拍摄这两幅图像时车辆的位置也是最接近的，从而可以根据拍摄第一图像时采集车辆的位置来确定车辆当前的位置。
在步骤1052中，在数据库中获取第一图像对应的采集车辆位置信息，该采集车辆位置信息为采集车辆记录第一图像时所在的地理位置信息。
在步骤1053中，根据采集车辆位置信息，确定车辆的精确位置信息。
示例地，由于匹配度最高的两幅图像的拍摄角度最接近，说明拍摄这两幅图像时车辆的位置也是最接近的，因此可以从数据库中获取车辆记录第一图像时所在的地理位置信息，并且将其作为车辆的精确位置。另外，当获取到的目标交通标志为多个时，则从数据库中获取的与这多个目标交通标志匹配的第一图像也有多个，从而在步骤1052确定的采集车辆位置信息也对应是多个，当这多个采集车辆位置信息存在一定误差时，可以对这多个采集车辆位置信息进行平均值处理，将获取到的平均值作为车辆的精确位置信息；或者可以基于数据误差处理方法，进行数据的筛选，从而确定车辆的精确位置信息。
本公开实施例提供的上述实施方式，能够在数据库中找到与目标交通标志的交通标志图像匹配度最高的第一图像，并通过数据库中记录的采集第一图像时的采集车辆位置信息确定车辆的精确位置信息，能够在导航信号较弱时，对车辆进行精准定位。
图4是根据一示例性实施例示出的又一种定位方法的流程图，如图4所示，图像位置信息包括在图像坐标系中的坐标，图1步骤105所述的据目标交通标志确定车辆的精确位置信息，可以包括以下步骤：
在步骤1054中，根据目标交通标志在交通标志图像的图像坐标系中的第一坐标，确定目标交通标志在车辆坐标系中的第二坐标。
其中，确定第二坐标的方式与步骤1041所示方法相同，通过步骤1041所述的坐标系转换的方法，可确定目标交通标志在车辆坐标系中的第二坐标。
在步骤1055中，根据第二坐标获取目标交通标志与车辆的相对位置信息。
示例的，由于该车辆就是车辆坐标系的原点，因此根据目标交通标志在车辆坐标系中的第二坐标即可确定目标交通标志与车辆的相对位置信息，该相对位置信息可以包括：相对角度、相对距离。
在步骤1056中，根据车辆的相对位置信息，以及目标交通标志的地理位置信息确定车辆的精确位置信息。
示例地，由于在目标交通标志的地理位置信息是确定的，因此当目标交通标志与车辆的相对位置信息确定后，也就可以确定车辆的精确位置信息。
本公开实施例提供的上述实施方式，能够通过目标交通标志的交通标志图像获取其与车辆的相对位置信息，因此能够根据该相对位置信息以及目标交通标志的地理位置信息对车辆进行精确定位。
图5是根据一示例性实施例示出的又一种定位方法的流程图，如图5所示，图1步骤101所述的根据车辆当前的行驶信息获取车辆预测位置，可以包括以下步骤：
在步骤1011中，当导航信号强度低于预设阈值时，获取车辆当前的行驶方向，以及车辆在当前时刻之前预设时长内的行驶轨迹。
示例地，可以对导航信号强度进行阈值预设，在导航信号强度低于该预设阈值的时候，说明当前的导航信号强度无法对车辆进行精确定位，因此可以执行步骤1012，利用行驶方向和行驶轨迹对车辆进行定位
在步骤1012中，根据行驶方向和行驶轨迹确定车辆预测位置。
其中利用行驶方向和行驶轨迹对车辆进行定位的方法可以参照步骤101，不再赘述。
综上所述，本公开的实施例提供的技术方案，能够拍摄车辆周围的交通标志，并通过预测车辆的位置在数据库中获取该位置周围交通标志，通过将拍摄的交通标志和数据库中获取的交通标志进行匹配，实现对车辆的精准定位，从而提供了一种不完全依赖于导航信号的定位方式，能够在导航信号较弱时也能够实现车辆的精准定位。
图6是根据一示例性实施例示出的一种定位装置的框图。参照图6，该装置600包括：
位置获取模块610，被配置为根据车辆当前的行驶信息获取车辆预测位置。
信息获取模块620，被配置为在预设的数据库中获取位于车辆预测位置的预设范围内的m个交通标志的标志内容以及地理位置信息。
信息获取模块620，还被配置为根据车辆的车载摄像装置采集的交通标志图像，获取交通标志图像中出现的n个交通标志的标志内容以及在交通标志图像中的图像位置信息，m、n为大于零的整数。
信息匹配模块630，被配置为根据m个交通标志的标志内容以及地理位置信息，和n个交通标志的标志内容以及在图像位置信息，将n个交通标志与m个交通标志进行匹配，以获取匹配成功的目标交通标志。
位置确定模块640，被配置为根据目标交通标志确定车辆的精确位置信息。
图7是根据一示例性实施例示出的一种信息匹配模块的框图。参照图7，该信息匹配模块630包括：
标志估测子模块631，被配置为根据n个交通标志的图像位置信息以及车辆预测位置，估测n个交通标志的地理位置信息。
对比子模块632，被配置为将n个交通标志的标志内容以及估测的地理位置信息，和m个交通标志的标志内容以及地理位置信息进行对比。
标志确定子模块633，被配置为将n个交通标志和m个交通标志中，地理位置信息以及标志内容均匹配的交通标志确定为匹配成功的目标交通标志。
图8是根据一示例性实施例示出的一种位置确定模块的框图。参照图8，该位置确定模块640包括：
图像获取子模块641，被配置为在数据库中获取包含目标交通标志，且与目标交通标志的交通标志图像匹配度最高的第一图像，第一图像是采集车辆在进行实景采集的过程中获取的。
位置获取子模块642，被配置为在数据库中获取第一图像对应的采集车辆位置信息，采集车辆位置信息为采集车辆记录第一图像时所在的地理位置信息。
位置确定子模块643，被配置为根据采集车辆位置信息，确定车辆的精确位置信息。
图9是根据一示例性实施例示出的一种位置确定模块的框图。参照图9，图像位置信息包括在图像坐标系中的坐标，该位置确定模块640包括：
坐标获取子模块644，被配置为根据目标交通标志在交通标志图像的图像坐标系中的第一坐标，确定目标交通标志在车辆坐标系中的第二坐标。
相对位置确定子模块645，被配置为根据坐标获取目标交通标志与车辆的相对位置信息。
位置确定子模块646，被配置为根据车辆的相对位置信息，以及目标交通标志的地理位置信息确定车辆的精确位置信息。
图10是根据一示例性实施例示出的一种位置获取模块的框图。参照图10，该位置获取模块610包括：
方向及轨迹获取子模块611，被配置为当导航信号强度低于预设阈值时，获取车辆当前的行驶方向，以及车辆在当前时刻之前预设时长内的行驶轨迹。
预测位置确定子模块612，被配置为根据行驶方向和行驶轨迹确定车辆的预测位置。
综上所述，本公开的实施例提供的技术方案，能够拍摄车辆周围的交通标志，并通过预测车辆的位置在数据库中获取该位置周围交通标志，通过将拍摄的交通标志和数据库中获取的交通标志进行匹配，实现对车辆的精准定位，从而提供了一种不完全依赖于导航信号的定位方式，能够在导航信号较弱时也能够实现车辆的精准定位。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开提供的定位方法的步骤。
图11是根据一示例性实施例示出的另一种定位装置1100的框图。例如，装置1100可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图11，装置1100可以包括以下一个或多个组件：处理组件1102，存储器1104，电力组件1106，多媒体组件1108，音频组件1110，输入/输出(i/o)的接口1112，传感器组件1114，以及通信组件1116。
处理组件1102通常控制装置1100的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1102可以包括一个或多个处理器1120来执行指令，以完成上述定位方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1102可以包括一个或多个模块，便于处理组件1102和其他组件之间的交互。例如，处理组件1102可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1108和处理组件1102之间的交互。
存储器1104被配置为存储各种类型的数据以支持在装置1100的操作。这些数据的示例包括用于在装置1100上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1104可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电力组件1106为装置1100的各种组件提供电力。电力组件1106可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置1100生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件1108包括在所述装置1100和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1108包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置1100处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件1110被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1110包括一个麦克风(mic)，当装置1100处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1104或经由通信组件1116发送。在一些实施例中，音频组件1110还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
i/o接口1112为处理组件1102和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件1114包括一个或多个传感器，用于为装置1100提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1114可以检测到装置1100的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置1100的显示器和小键盘，传感器组件1114还可以检测装置1100或装置1100一个组件的位置改变，用户与装置1100接触的存在或不存在，装置1100方位或加速/减速和装置1100的温度变化。传感器组件1114可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1114还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1114还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件1116被配置为便于装置1100和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置1100可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1116经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1116还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置1100可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述定位方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1104，上述指令可由装置1100的处理器1120执行以完成上述定位方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
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应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。