车辆定位方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质与流程

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种车辆定位方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质。

背景技术：

在交通系统中，可以通过定位技术实时更新设备所处的位置。例如，可以通过定位技术确定设备所处的经纬度，或者确定设备具体处于哪一个城市、街道等，并将设备所处的位置在地图上进行标记。但是在实际定位的过程中，如果定位精度可能会因为定位精度比较低导致定位存在偏差。

技术实现要素：

本申请实施例提供一种车辆定位方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质，可以提高定位的精度。

一种车辆定位方法，包括：

获取车辆的第一位置信息；

当根据所述第一位置信息判定所述车辆行驶到目标分歧路口时，获取摄像头采集的所述车辆当前行驶道路的道路图像；

根据采集的所述道路图像识别所述车辆的第二位置信息；

根据所述第一位置信息和第二位置信息对所述车辆进行定位。

在其中一个实施例中，所述当根据所述第一位置信息判定所述车辆行驶到目标分歧路口时，获取摄像头采集的所述车辆当前行驶道路的道路图像，包括：

当所述第一位置信息对应的预设路段范围内存在分歧路口，且所述分歧路口对应的各个分歧道路之间形成的夹角角度小于预设角度时，判定所述车辆行驶到目标分歧路口；

当判定所述车辆行驶到目标分歧路口时，获取摄像头采集的所述车辆当前行驶道路的道路图像。

在其中一个实施例中，所述根据采集的所述道路图像识别所述车辆的第二位置信息，包括：

根据所述道路图像识别所述车辆当前行驶道路的目标车道线数量，并获取所述目标分歧路口的各个分歧道路对应的参考车道线数量；

将大于或等于所述目标车道线数量的参考车道线数量作为候选车道线数量；

当只存在一个候选车道线数量时，根据所述候选车道线数量对应的分歧道路得到第二位置信息；

当存在两个或两个以上的候选车道线数量时，根据所述道路图像识别所述车辆当前行驶道路的目标车道线类型，并根据所述目标车道线类型得到第二位置信息。

在其中一个实施例中，所述根据所述目标车道线类型得到第二位置信息，包括：

获取所述目标分歧路口的各个分歧道路对应的参考车道线类型；

将所述目标车道线类型和各个参考车道线类型进行比较，得到第二位置信息。

在其中一个实施例中，所述根据所述目标车道线类型得到第二位置信息，包括：

当根据所述目标车道线类型识别第二位置信息失败时，获取根据所述道路图像获取目标车道线曲率；

获取所述目标分歧路口的各个分歧道路对应的参考车道线曲率；

将所述目标车道线曲率与各个参考车道线曲率进行比较，得到第二位置信息。

在其中一个实施例中，所述根据采集的所述道路图像识别所述车辆的第二位置信息，包括：

当根据所述道路图像识别第二位置信息失败时，获取所述目标分歧路口对应的各个分歧道路的边缘位置信息；

获取所述车辆在目标分歧路口行驶过程中的行驶参数，根据所述第一位置信息和行驶参数推算得到推算位置信息；

根据所述推算位置信息与所述边缘位置信息的匹配结果得到第二位置信息。

在其中一个实施例中，所述根据采集的所述道路图像识别所述车辆的第二位置信息，包括：

当根据所述道路图像识别第二位置信息失败时，获取所述车辆在到达所述目标分歧路口之前所行驶车道的车道转向信息；

从所述目标分歧路口对应的各个分歧道路中选择与所述车道转向信息对应的目标分歧道路，根据所述目标分歧道路得到第二位置信息。

一种车辆定位装置，包括：

第一位置获取模块，用于第一获取车辆的第一位置信息；

图像采集模块，用于当根据所述第一位置信息判定所述车辆行驶到目标分歧路口时，获取摄像头采集的所述车辆当前行驶道路的道路图像；

第二位置获取模块，用于根据采集的所述道路图像识别所述车辆的第二位置信息；

定位模块，用于根据所述第一位置信息和第二位置信息对所述车辆进行定位。

一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：

获取车辆的第一位置信息；

当根据所述第一位置信息判定所述车辆行驶到目标分歧路口时，获取摄像头采集的所述车辆当前行驶道路的道路图像；

根据采集的所述道路图像识别所述车辆的第二位置信息；

根据所述第一位置信息和第二位置信息对所述车辆进行定位。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：

获取车辆的第一位置信息；

当根据所述第一位置信息判定所述车辆行驶到目标分歧路口时，获取摄像头采集的所述车辆当前行驶道路的道路图像；

根据采集的所述道路图像识别所述车辆的第二位置信息；

根据所述第一位置信息和第二位置信息对所述车辆进行定位。

上述车辆定位方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质，首先获取车辆的第一位置信息，根据第一位置信息判断车辆行驶到目标分歧路口时，获取摄像头采集的车辆当前行驶道路的道路图像。然后根据采集的道路图像识别车辆的第二位置信息，根据得到的第一位置信息和第二位置信息对车辆进行定位。这样可以根据摄像头采集的道路图像识别车辆当前行驶道路的第二位置信息，在第一位置信息的基础上结合第二位置信息对车辆进行定位，使得定位更加精确，提高了定位的精度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一个实施例中车辆定位方法的应用环境图；

图2为一个实施例中车辆定位方法的流程图；

图3为另一个实施例中车辆定位方法的流程图；

图4为一个实施例中目标分歧路口的示意图；

图5为又一个实施例中车辆定位方法的流程图；

图6为又一个实施例中车辆定位方法的流程图；

图7为一个实施例中根据行驶参数推算第二位置信息的示意图；

图8为又一个实施例中车辆定位方法的流程图；

图9为一个实施例中车辆定位装置的结构示意图；

图10为一个实施例中终端的内部结构示意图；

图11为一个实施例中服务器的内部结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

图1为一个实施例中车辆定位方法的应用环境图。如图1所示，该应用环境中包括车辆102、服务器104和卫星106。具体的，可以通过卫星106获取车辆102的第一位置信息，然后通过服务器104根据第一位置信息判断车辆102是否行驶到目标分歧路口。当根据第一位置信息判定车辆102行驶到目标分歧路口时，获取摄像头采集的车辆102当前行驶道路的道路图像，并根据道路图像识别车辆102的第二位置信息，最后根据第二位置信息对车辆102进行定位。

图2为一个实施例中车辆定位方法的流程图。如图2所示，该车辆定位方法包括步骤202至步骤208。其中：

步骤202，获取车辆的第一位置信息。

在一个实施例中，车辆在行驶过程中，可以通过定位系统进行定位，从而实时获取车辆的位置。例如，可以根据全球定位系统(globalpositioningsystem，gps)、导航推算(deadreckoning，dr)、北斗卫星导航系统(beidounavigationsatellitesystem，bds)等定位系统进行定位，获取车辆的具体位置。

第一位置信息可以是根据上述定位系统定位得到的。例如，可以通过gps系统获取车辆的第一位置信息，车辆上可以安装一个gps接收器，gps卫星会实时向gps接收器发送车辆的位置信息。第一位置信息可以是通过经纬度进行表示，也可以是通过其他方式进行表示，在此不做限定。

步骤204，当根据第一位置信息判定车辆行驶到目标分歧路口时，获取摄像头采集的车辆当前行驶道路的道路图像。

目标分歧路口是指分歧道路之间的距离比较接近的路口，由于目标分歧路口的分歧道路之间的距离比较接近，所以定位系统在对车辆位置进行定位的时候，可能会产生误差。比如，在目标分歧路口对应的分歧道路有两条，分别为道路a和道路b，由于道路a和道路b挨得比较近，导致车辆行驶在道路a上的时候，定位系统将车辆的位置定位到道路b上了，从而导致定位误差。

在获取到第一位置信息之后，可以根据第一位置信息判断车辆是否行驶到目标分歧路口。具体的，数据库(database)中可以存储各个目标分歧路口对应的目标位置信息，将第一位置信息与数据库中的目标位置信息进行比较，若数据库中存在与第一位置信息匹配的目标位置信息，则判定车辆当前行驶到目标分歧路口。

例如，该数据库可以存储在服务器上，当车辆获取到第一位置信息之后，可以将第一位置信息上传到服务器，然后服务器根据第一位置信息判断车辆当前是否已经行驶到目标分歧路口。数据库也可以存储在车辆本地的存储空间中，在此不做限定。

当根据第一位置信息判定车辆行驶到目标分歧路口时，车辆的控制模块可以控制摄像头开启，并通过摄像头采集的车辆当前行驶道路的道路图像。例如，控制摄像头每间隔200ms(毫秒)采集一次道路图像，还可以在进入目标分歧路口之后5分钟内每间隔一定时长采集一次道路图像，不限于此。

步骤206，根据采集的道路图像识别车辆的第二位置信息。

采集到道路图像之后，车辆可以根据采集的道路图像识别车辆所行驶道路的特征，从而根据识别的特征具体定位车辆所行驶的道路。例如，可以根据道路图像识别车辆所在行驶道路的车道数、车道线数量、车道线颜色、车道线类型、道路路标以及道路周围的建筑物等，在此不做限定。

根据上述识别出来的物体可以判断车辆所行驶的道路，从而根据识别结果得到第二位置信息。例如，通过道路图像识别到路标上标记的“阳光路”，则可以得到车辆在“阳光路”上行驶。

步骤208，根据第一位置信息和第二位置信息对车辆进行定位。

在本申请提供的实施例中，获取到第二位置信息之后，可以根据第一位置信息和第二位置信息对车辆进行定位。根据第二位置信息可以知道车辆具体行驶在哪一条分歧道路上，然后结合定位系统实时更新的数据即第一位置信息对车辆进行具体的定位。例如，根据定位系统获取车辆的大致位置即第一位置信息，然后再根据第二位置信息确定车辆的具体是在哪一条车道上，从而得到车辆的精确定位。

上述实施例提供的车辆定位方法，首先获取车辆的第一位置信息，根据第一位置信息判断车辆行驶到目标分歧路口时，获取摄像头采集的车辆当前行驶道路的道路图像。然后根据采集的道路图像识别车辆的第二位置信息，根据得到的第一位置信息和第二位置信息对车辆进行定位。这样可以根据摄像头采集的道路图像识别车辆当前行驶道路的第二位置信息，在第一位置信息的基础上结合第二位置信息对车辆进行定位，使得定位更加精确，提高了定位的精度。

图3为另一个实施例中车辆定位方法的流程图。如图3所示，该车辆定位方法包括步骤302至步骤316。其中：

步骤302，获取车辆的第一位置信息。

步骤304，当第一位置信息对应的预设路段范围内存在分歧路口，且分歧路口对应的各个分歧道路之间形成的夹角角度小于预设角度时，判定车辆行驶到目标分歧路口。

第一位置信息用于表示车辆行驶的大致位置，具体可以通过经纬度等形式进行表示，不限于此。在获取到车辆的第一位置信息之后，可以判断第一位置信息对应的预设路段范围内是否存在目标分歧路口。

具体的，数据库中可以存储各个分歧路口的位置信息，当获取到第一位置信息之后，就查找数据库中的各个分歧路口中的位置信息，然后判断查找到的各个位置信息是否落入上述第一位置信息对应的预设路段范围内。若查找到的数据库中的分歧路口的位置信息落入了第一位置信息的预设路段范围内，则说明第一位置信息的预设路段范围内存在分歧路口。

当第一位置信息的预设路段范围内存在分歧路口时，获取该第一位置信息的预设路段范围内的分歧路口所对应的各个分歧道路，判断各个分歧道路之间的夹角角度是否小于预设角度，若各个分歧路段之间的夹角角度小于预设角度，则认为该第一位置信息的预设路段范围内的分歧路口为目标分歧路口。例如，分歧道路之间的夹角角度小于60°时，认为该分歧路口为目标分歧路口。

在一个实施例中，当分歧路口对应两条以上的分歧道路时，这时可以认为只要存在任意两条相邻分歧道路之间的夹角角度小于预设角度，则该分歧路口就为目标分歧路口。

可以理解的是，数据库中存储的各个分歧路口对应的位置信息时，可以同时对数据库中的目标分歧路口进行标记，这样就不用每次都去根据分歧道路之间的夹角角度判断分歧路口是否为目标分歧路口，可以直接根据标记判断第一位置信息对应的预设路段范围内的分歧路口是否为目标分歧路口。

步骤306，当判定车辆行驶到目标分歧路口时，获取摄像头采集的车辆当前行驶道路的道路图像。

当判定车辆行驶到目标分歧路口的时候，可以开启摄像头采集车辆当前行驶道路的道路图像。还可以设置停止采集道路图像的条件，比如当获取到第二位置信息之后停止采集，或者在采集道路图像一段时间之后停止采集，还可以在判定车辆离开目标分歧路口之后停止采集，在此不做限定。

摄像头可以以一定的频率采集道路图像，然后根据道路图像识别第二位置信息。例如，摄像头可以每间隔以200ms、500ms或1s(秒)采集一帧道路图像，可以在每采集到一帧道路图像识别一次第二位置信息，也可以根据连续采集的几帧道路图像识别第二位置信息，在此不做限定。

在一个实施例中，获取道路图像的步骤具体还可以包括：获取车辆所在位置到目标分歧路口的距离信息，根据距离信息获取采集帧率；获取摄像头根据采集帧率采集的车辆当前行驶道路的道路图像。

例如，划分不同的距离范围，每个距离范围对应一个采集帧率。到目标分歧路口的距离信息为500米时，确定车辆进入目标分歧路口。距离信息可以分为以下3个距离范围：500～300米、300～100米、100米以内，对应的采集帧率分别为5帧/秒、10帧/秒、20帧/秒。

步骤308，根据道路图像识别车辆当前行驶道路的目标车道线数量，并获取目标分歧路口的各个分歧道路对应的参考车道线数量。

获取到道路图像之后，可以首先根据道路图像识别车辆当前行驶道路的车道线，然后根据识别到的车道线确定目标车道线数量。车道线即为道路上用于区分车道的线条，可以对道路图像进行边缘检测，然后根据边缘检测的结果识别道路中的车道线，然后计算车道线的数量。目标车道线数量即为根据道路图像识别到的车道线数量，在其他实施例中，还可以根据人工智能等其他方法获取目标车道线数量，在此不做限定。例如，道路上包括2条车道，那么识别得到的车道线就为3条。

可以理解的是，数据库中可以存储目标分歧路口的相关信息。例如，数据库中可以存储目标分歧路口对应的各个分歧道路的车道数量、参考车道线数量、目标分歧路口的具体位置等信息，不限于此。参考车道线数量即为数据库中存储的各个分歧道路上的实际车道线数量。

例如，目标分歧路口对应的分歧道路对应左转分歧道路和右转分歧道路，左转分歧道路包含2条车道，右转分歧道路包含1条车道，那么左转分歧道路和右转分歧道路对应的参考车道线数量就分别为3条、2条。

步骤310，将大于或等于目标车道线数量的参考车道线数量作为候选车道线数量。

具体的，获取到目标车道线数量和参考车道线数量之后，可以将目标车道线数量和各个分歧道路的参考车道线数量进行比较，判断目标车道线数量与哪一条分歧道路的参考车道线数量相匹配。然后根据与目标车道线数量相匹配的参考车道线数量所对应的分歧道路得到第二位置信息。

例如，识别得到的目标车道线数量为3条，目标分歧路口对应的分歧道路包括道路a、道路b和道路c，道路a、道路b和道路c对应的参考车道线数量分别为2条、3条、5条，即目标车道线数量与道路b对应的参考车道线数量相匹配，则说明车辆当前行驶在道路b上。

可以理解的是，摄像头采集图像的视场范围有限，因此图像中呈现的信息也是有限的。在采集道路图像的时候，可能拍摄的道路只有一部分，就无法呈现道路的全部信息，这样得到的识别结果就不准确。由于摄像头采集的道路图像可能采集到道路的一部分或者全部，因此根据道路图像识别的车道线数量一定是等于或者小于道路实际的车道线数量的，那么在将目标车道线数量和参考车道线数量匹配的时候，就可以直接将小于目标车道线数量的参考车道线数量排除，只保留大于或等于目标车道线数量的参考车道线数量，将大于或等于目标车道线数量的参考车道线数量作为候选车道线数量。

步骤312，当只存在一个候选车道线数量时，根据候选车道线数量对应的分歧道路得到第二位置信息。

候选车道线数量是车辆所行驶道路可能的车道线数量，即车辆所行驶道路的车道线数量一定是候选车道线数量中的一个。当只存在一个候选车道数量的时候，就可以直接根据候选车道线数量判断车辆所行驶道路的车道线数量，候选车道线数量对应的分歧道路即为车辆行驶道路。

例如，目标分歧路口存在三条分歧道路，分歧道路1对应8条车道线，分歧道路2对应7条车道线，分歧道路3对应5条车线，根据道路图像识别到的车辆当前行驶道路为8条车道线，那么就可以判定车辆当前行驶在分歧道路1上。

步骤314，当存在两个或两个以上的候选车道线数量时，根据道路图像识别车辆当前行驶道路的目标车道线类型，并根据目标车道线类型得到第二位置信息。

当候选车道线数量存在两个或两个以上的时候，就无法从候选车道线数量中确定哪一个是车辆所行驶道路的车道线数量，即无法根据车道线数量来确定车辆的第二位置信息。进一步地，可以根据道路图像识别车辆当前行驶道路的目标车道线类型，车道线类型可以包括虚线、实线、边缘线、中心线等类型，不限于此。

可以理解的是，根据道路图像可以识别车辆当前行驶的道路，并识别当前行驶道路中的车道线，将当前行驶道路的车道线作为目标车道线。在识别到目标车道线之后，可以统计当前行驶道路中包含的目标车道线的目标车道线数量，然后识别每一条目标车道线对应的目标车道线类型。

例如，根据道路图像识别到车辆当前行驶道路中包含3条目标车道线，分别为车道线1、车道线2车道线3，那么统计得到的目标车道线数量就为3条，车道线1对应的目标车道线类型可以为“实线”，车道线2对应的目标车道线类型可以为“虚线”，车道线3对应的目标车道线类型可以为“实线”。

在获取到目标车道线类型之后，可以根据目标车道线类型得到第二位置信息。具体的，可以获取目标分歧路口的各个分歧道路对应的参考车道线类型；将目标车道线类型和各个参考车道线类型进行比较，得到第二位置信息。数据库中可以存储目标分歧路口对应的各个分歧道路的参考车道线的参考线数量，以及每一条参考车道线对应的参考车道线类型。

当根据第一位置信息识别到车辆当前行驶到目标分歧路口时，就可以根据第一位置信息确定的目标分歧路口去数据库中查找对应的参考车道线数量和参考车道线类型。获取到参考车道线类型之后，可以将目标车道线类型与各个分歧道路的参考车道线类型进行比较，根据与目标车道线类型相匹配的参考车道线类型所对应的分歧道路生成第二位置信息。

候选车道线数量对应的分歧道路是车辆可能行驶的道路，因此在根据车道线类型生成第二位置信息的时候，可以直接根据车道线类型从候选车道线数量对应的分歧道路中确定第二位置信息。具体的，可以将上述候选车道线数量对应的分歧道路作为候选分歧道路，然后获取候选分歧道路对应的参考车道线类型作为候选车道线类型，将所述目标车道线类型和各个候选车道线类型进行比较，得到第二位置信息。

步骤316，根据第一位置信息和第二位置信息对车辆进行定位。

在一个实施例中，根据第一位置信息可以确定车辆大致的位置，根据第二位置信息可以确定车辆当前处理哪一条分歧道路上，然后就可以根据第一位置信息和第二位置信息就可以确定车辆的具体位置。

例如，根据第一位置信息可以确定车辆当前的位置在以“东经23°北纬116°”为圆心，15米为半径的圆圈范围内，根据第二位置信息可以确定车辆行驶在道路a上，那么就可以根据第一位置信息和第二位置信息确定车辆的具体位置为道路a在以“东经23°北纬116°”为圆心，15米为半径的圆圈范围内的位置。

图4为一个实施例中目标分歧路口的示意图。如图4所示，该目标分歧路口分别对应分歧道路420和分歧道路422，分歧道路420和分歧道路422之间形成的夹角角度ɑ＝30°。分歧道路420对应的参考车道线类型为“实线、虚线、实线”，分歧道路422对应的参考车道线类型为“实线、实线”。当车辆行驶到位置40时，根据采集到的道路图像识别到的目标车道线类型就为“实线、虚线、实线”，就可以判断车辆当前是行驶在分歧道路420上的。

可以理解的是，当车辆进入目标分歧路口之后，开始采集道路图像，并根据道路图像获取第二位置信息，然后根据第二位置信息进行定位。车辆在获取到第二位置信息之后可以立马停止采集道路图像，也可以在判断车辆离开目标分歧路口之后停止采集道路图像，在此不做限定。

上述实施例提供的车辆定位方法，在判断第一位置信息对应的预设路段范围内存在分歧路口且分类路口对应的各个分歧道路之间形成的夹角角度小于预设角度时，判定车辆行驶到目标分歧路口。这时可以根据摄像头采集的道路图像识别车辆当前行驶道路的目标车道线数量和目标车道线类型，然后根据目标车道线数量和目标车道线类型确定第二位置信息，在第一位置信息的基础上结合第二位置信息对车辆进行定位，使得定位更加精确，提高了定位的精度。

在一个实施例中，如图5所示，上述获取第二位置信息的步骤具体还可以包括以下步骤：

步骤502，当根据目标车道线类型识别第二位置信息失败时，获取根据道路图像获取目标车道线曲率。

在本申请提供的实施例中，根据目标车道线类型识别第二位置信息时，如果与目标车道线类型相匹配的参考车道线类型有两个或两个以上，那么根据目标车道线类型也无法识别得到第二位置信息。

如果上述根据目标车道线类型识别第二位置信息失败之后，可以进一步获取车辆所行驶道路的目标车道线曲率，并根据目标车道线曲率得到第二位置信息。车道线曲率是指车道线上某个点的切线方向角对弧长的转动率，目标车道线曲率即为根据道路图像识别到的车道线曲率。车道线曲率越大，说明车道线的弯曲程度越大。

步骤504，获取目标分歧路口的各个分歧道路对应的参考车道线曲率。

数据库中可以存储目标分歧路口的各个分歧道路对应的参考车道线曲率，将目标车道线曲率与获取的各个参考车道线曲率进行比较，从而确定第二位置信息。例如，目标分歧路口对应的分歧道路对应左转分歧道路和右转分歧道路，左转分歧道路对应的参考车道线曲率为0.3，右转分歧道路对应的参考车道线曲率为1.8。

步骤506，将目标车道线曲率与各个参考车道线曲率进行比较，得到第二位置信息。

具体的，获取到目标车道线曲率和参考车道线曲率之后，可以将目标车道线曲率和各个分歧道路的参考车道线曲率进行比较，判断目标车道线曲率与哪一条分歧道路的参考车道线曲率相匹配。然后根据与目标车道线曲率相匹配的参考车道线曲率所对应的分歧道路得到第二位置信息。

例如，识别得到的目标车道线曲率为0.9，目标分歧路口对应的分歧道路包括道路a、道路b和道路c，道路a、道路b和道路c对应的参考车道线曲率分别为0.1、0.9、0.5，即目标车道线曲率与道路b对应的参考车道线曲率相匹配，则说明车辆当前行驶在道路b上。

在本申请实施例中，候选车道线数量对应的分歧道路是车辆可能行驶的道路，因此在根据车道线曲率生成第二位置信息的时候，可以直接根据车道线曲率从候选车道线数量对应的分歧道路中确定第二位置信息。具体的，可以将上述候选车道线数量对应的分歧道路作为候选分歧道路，然后获取候选分歧道路对应的参考车道线曲率作为候选车道线曲率，将所述目标车道线曲率和各个候选车道线曲率进行比较，得到第二位置信息。

在一个实施例中，如果车辆行驶的弯道过大，可能会导致识别的车道线曲率无效，这时根据目标车道线曲率识别第二位置信息也可能失败。则如图6所示，识别第二位置信息的步骤具体还可以包括：

步骤602，当根据道路图像识别第二位置信息失败时，获取目标分歧路口对应的各个分歧道路的边缘位置信息。

当根据道路图像识别到第二位置信息失败的时候，可以根据车辆在目标分歧路口行驶过程中产生的形式参数来推算第二位置信息。首先获取目标分歧路口对应的各个分歧道路的边缘位置信息，边缘位置信息是指分歧道路的边缘线的位置信息，具体可以是边缘线上的经纬度。例如，可以在边缘线上定义多个参考边缘点，记录每一个参考边缘点的经纬度作为边缘位置信息。

步骤604，获取车辆在目标分歧路口行驶过程中的行驶参数，根据第一位置信息和行驶参数推算得到推算位置信息。

第一位置信息可以是通过高精度导航系统推算的高精度位置信息。例如，车辆在行驶过程中可以通过第一定位系统获取第一位置信息，当根据第一位置信息判断即将到达目标分歧路口时，就切换到第二定位系统获取第一位置信息。第二定位系统定位的精度高于第一定位系统定位的精度，这样在接近目标分歧路口时就可以减小定位误差。

在根据第一位置信息判断车辆行驶到目标分歧路口时，获取车辆在目标分歧路口行驶过程中的行驶参数。行驶参数是指车辆行驶过程中产生的移动变化的参数，具体可以包括车辆的移动方向、移动距离、移动加速度等。车辆中可以安装陀螺仪、加速度传感器等传感器，通过安装的传感器来获取行驶参数。

在一个实施例中，车辆可以在第一位置信息的基础上根据行驶参数推算车辆的实时位置。例如，车辆可以每隔100毫秒获取一次行驶参数，第一次获取到行驶参数的时候，就可以在第一位置信息的基础上判断车辆的移动方向和移动距离，从而推算出车辆第一次获取到行驶参数时的位置。此后在每次获取到行驶参数的时候，就可以根据本次获取到的行驶参数和上次推算出的位置计算出当前所在的位置。

步骤606，根据推算位置信息与边缘位置信息的匹配结果得到第二位置信息。

可以理解的是，根据第一位置信息和行驶参数推断车辆的位置信息，即推算位置信息。然后将推算出来的推算位置信息与获取的分歧道路的边缘位置信息进行匹配，并根据匹配结果得到第二位置信息。

具体的，根据第一位置信息和行驶参数推算出来的推算位置信息也可以用经纬度表示，还可以以其他形式进行表示，在此不做限定。得到推算位置信息之后，可以将推算位置信息与各个分歧道路的边缘位置信息进行比较，将与推算位置信息相匹配的边缘位置信息对应的分歧道路作为车辆所行驶的道路，生成第二位置信息。

边缘位置信息为车道边缘线的位置信息，具体的可以判断推算位置信息是否分布在车道边缘线的位置信息之间，若是，则说明推算位置信息与边缘位置信息相匹配。

在本申请提供的实施例中，候选车道线数量对应的分歧道路是车辆可能行驶的道路，因此可以直接根据推算位置信息从候选车道线数量对应的分歧道路中确定第二位置信息。具体的，可以将上述候选车道线数量对应的分歧道路作为候选分歧道路，然后获取候选分歧道路对应的边缘位置信息作为候选边缘位置信息，将所述推算位置信息和各个候选边缘位置信息进行比较，得到第二位置信息。

图7为一个实施例中根据行驶参数推算第二位置信息的示意图。如图7所示，当车辆行驶到位置702时，判断车辆行驶到目标分歧路口，该目标分歧路口对应分歧道路72和分歧道路74。根据车辆在目标分歧路口中的行驶参数推算车辆的推算位置信息，并获取目标分歧路口对应的各个分歧道路的边缘位置信息。当车辆行驶到位置704时，将车辆的推算位置信息与各个分歧道路的边缘位置信息进行匹配，判定位置704分布在边缘线740和边缘742之间，即可以判断车辆当前行驶在分歧道路74上。

在一个实施例中，如图8所示，识别第二位置信息的步骤具体还可以包括：

步骤802，当根据道路图像识别第二位置信息失败时，获取车辆在到达目标分歧路口之前所行驶车道的车道转向信息。

车辆行驶的道路上有不同的车道，不同的车道可以通过车道线进行区分。车道转向信息用于表示车道的转向标识，例如，车道转向信息可以表示车道是左转车道、右转车道、直行车道等，不限于此。

当根据道路图像识别第二位置信息失败时，获取车辆在到达目标分歧路口之前所行驶车道的车道转向信息。例如，获取车辆在到达目标分歧路口之前一分钟内所行驶车道的车道转向信息，或者获取车辆在到达目标分歧路口之前100米内所行驶车道的车道转向信息，不限于此。

车获取车道转向信息的方法不限，可以是通过定位信息定位时生成的数据确定的，也可以是通过摄像头拍摄的路标识别得到的，还可以是通过其他方法获取的。例如，可以开启摄像头记录车辆在行驶过程中的画面，通过拍摄的图像可以识别车道上的路标，根据路标可以确定车辆所行驶车道的车道转向信息。

步骤804，从目标分歧路口对应的各个分歧道路中选择与车道转向信息对应的目标分歧道路，根据目标分歧道路得到第二位置信息。

预先建立目标分歧路口的各个分歧道路与车道转向信息的对应关系，在确定车道转向信息之后，就可以根据预先建立的对应关系确定车道转向信息对应的目标分歧道路。例如，目标分歧路口对应三条分歧道路：道路a、道路b和道路c，道路a为左转道路，道路b为直行道路，道路c为右转道路。假设车道转向信息为左转向车道，那么车道转向信息对应的目标分歧道路就为道路a。

具体的，步骤804还可以包括：将上述候选车道线数量对应的分歧道路作为候选分歧道路，从候选分歧道路中选择与车道转向信息对应的目标分歧道路，根据目标分歧道路得到第二位置信息。

应该理解的是，虽然图2、3、5、6、8的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2、3、5、6、8中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

图9为一个实施例中车辆定位装置的结构示意图。如图9所示，该车辆定位装置900包括第一位置获取模块902、图像采集模块904、第二位置获取模块906和定位模块908。其中：

第一位置获取模块902，用于第一获取车辆的第一位置信息；

图像采集模块904，用于当根据所述第一位置信息判定所述车辆行驶到目标分歧路口时，获取摄像头采集的所述车辆当前行驶道路的道路图像；

第二位置获取模块906，用于根据采集的所述道路图像识别所述车辆的第二位置信息；

定位模块908，用于根据所述第一位置信息和第二位置信息对所述车辆进行定位。

上述实施例提供的车辆定位装置，首先获取车辆的第一位置信息，根据第一位置信息判断车辆行驶到目标分歧路口时，获取摄像头采集的车辆当前行驶道路的道路图像。然后根据采集的道路图像识别车辆的第二位置信息，根据得到的第一位置信息和第二位置信息对车辆进行定位。这样可以根据摄像头采集的道路图像识别车辆当前行驶道路的第二位置信息，在第一位置信息的基础上结合第二位置信息对车辆进行定位，使得定位更加精确，提高了定位的精度。

在一个实施例中，图像采集模块904还用于当所述第一位置信息对应的预设路段范围内存在分歧路口，且所述分歧路口对应的各个分歧道路之间形成的夹角角度小于预设角度时，判定所述车辆行驶到目标分歧路口；当判定所述车辆行驶到目标分歧路口时，获取摄像头采集的所述车辆当前行驶道路的道路图像。

在一个实施例中，第二位置获取模块906还用于根据所述道路图像识别所述车辆当前行驶道路的目标车道线数量，并获取所述目标分歧路口的各个分歧道路对应的参考车道线数量；将大于或等于所述目标车道线数量的参考车道线数量作为候选车道线数量；当只存在一个候选车道线数量时，根据所述候选车道线数量对应的分歧道路得到第二位置信息；当存在两个或两个以上的候选车道线数量时，根据所述道路图像识别所述车辆当前行驶道路的目标车道线类型，并根据所述目标车道线类型得到第二位置信息。

在一个实施例中，第二位置获取模块906还用于获取所述目标分歧路口的各个分歧道路对应的参考车道线类型；将所述目标车道线类型和各个参考车道线类型进行比较，得到第二位置信息。

在一个实施例中，第二位置获取模块906还用于当根据所述目标车道线类型识别第二位置信息失败时，获取根据所述道路图像获取目标车道线曲率；获取所述目标分歧路口的各个分歧道路对应的参考车道线曲率；将所述目标车道线曲率与各个参考车道线曲率进行比较，得到第二位置信息。

在一个实施例中，第二位置获取模块906还用于当根据所述道路图像识别第二位置信息失败时，获取所述目标分歧路口对应的各个分歧道路的边缘位置信息；获取所述车辆在目标分歧路口行驶过程中的行驶参数，根据所述第一位置信息和行驶参数推算得到推算位置信息；根据所述推算位置信息与所述边缘位置信息的匹配结果得到第二位置信息。

在一个实施例中，第二位置获取模块906还用于当根据所述道路图像识别第二位置信息失败时，获取所述车辆在到达所述目标分歧路口之前所行驶车道的车道转向信息；从所述目标分歧路口对应的各个分歧道路中选择与所述车道转向信息对应的目标分歧道路，根据所述目标分歧道路得到第二位置信息。

上述车辆定位装置中各个模块的划分仅用于举例说明，在其他实施例中，可将车辆定位装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述车辆定位装置的全部或部分功能。

关于车辆定位装置的具体限定可以参见上文中对于车辆定位方法的限定，在此不再赘述。上述车辆定位装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

图10为一个实施例中终端的内部结构示意图。如图10所示，该终端包括通过系统总线连接的处理器和存储器。其中，该处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个终端的运行。存储器可包括非易失性存储介质及内存储器。非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该计算机程序可被处理器所执行，以用于实现以上各个实施例所提供的一种车辆定位方法。内存储器为非易失性存储介质中的操作系统计算机程序提供高速缓存的运行环境。该终端可以是手机、平板电脑或者个人数字助理、穿戴式设备等，还可以是其他电子设备，在此不做限定。

图11为一个实施例中服务器的内部结构示意图。如图11所示，该服务器包括通过系统总线连接的处理器和存储器。其中，该处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个服务器的运行。存储器可包括非易失性存储介质及内存储器。非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该计算机程序可被处理器所执行。内存储器为非易失性存储介质中的操作系统计算机程序提供高速缓存的运行环境，还可以通过数据库存储数据，为终端实现车辆定位方法提供数据支撑。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。本领域技术人员可以理解，图11中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的服务器的限定，具体的服务器可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

本申请实施例中提供的车辆定位装置中的各个模块的实现可为计算机程序的形式。该计算机程序可在终端或服务器上运行。该计算机程序构成的程序模块可存储在终端或服务器的存储器上。该计算机程序被处理器执行时，实现本申请实施例中所描述方法的步骤。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行车辆定位方法的步骤。

一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行车辆定位方法。

本申请所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)，它用作外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。