本技術(shù)涉及計(jì)算機(jī)，尤其涉及停車場(chǎng)的車位信息采集，具體涉及一種車位信息確定方法、裝置、車輛及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著汽車智能駕駛的不斷發(fā)展，越來越多的用戶依賴汽車的智能駕駛功能，自動(dòng)泊車功能作為汽車智能駕駛功能中的重要功能，用于輔助或者代替用戶進(jìn)行泊車。當(dāng)前對(duì)于自動(dòng)泊車功能的驗(yàn)證要求也越來越高，為了實(shí)現(xiàn)高效快速地驗(yàn)證車輛的智能泊車功能，需要基于車位信息驗(yàn)證車輛的智能泊車功能，車位信息的精度越高，對(duì)車輛的智能泊車功能的驗(yàn)證結(jié)果越準(zhǔn)確。

2、相關(guān)技術(shù)中通過規(guī)劃采集區(qū)域，基于城市地圖獲取泊車位坐標(biāo)點(diǎn)信息，進(jìn)行抽樣輸出采集點(diǎn)，根據(jù)采集點(diǎn)輸入坐標(biāo)點(diǎn)檢索車位并提取車位信息，從而將提取得到的車位信息提交至數(shù)據(jù)庫保存。該方法是通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取車位的坐標(biāo)點(diǎn)，提取得到車位信息，該方法的車位信息精度較低，無法用于驗(yàn)證車輛的智能泊車功能。因此，如何提高采集車位信息的精度是目前亟待解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種車位信息確定方法、裝置、車輛及存儲(chǔ)介質(zhì)，以至少解決相關(guān)技術(shù)中車位信息的采集精度較低的技術(shù)問題。本技術(shù)的技術(shù)方案如下：

2、根據(jù)本技術(shù)涉及的第一方面，提供一種車位信息確定方法，該方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多張車位鳥瞰圖；不同車位鳥瞰圖對(duì)應(yīng)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的不同子區(qū)域；一個(gè)子區(qū)域包括至少一個(gè)車位；確定每張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像；目標(biāo)車位圖像為車位鳥瞰圖包括的至少一個(gè)車位圖像中車位圖像面積最大的車位圖像；基于多張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像，確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的車位信息。

3、根據(jù)上述技術(shù)手段，將車位鳥瞰圖中車位圖像面積最大的車位圖像確定為目標(biāo)車位圖像，使得目標(biāo)車位圖像是每張車位鳥瞰圖中精準(zhǔn)度最高的車位圖像，并基于多張車位鳥瞰圖的目標(biāo)車位圖像，確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位，從而提高目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的車位信息的精準(zhǔn)度，以便基于高精準(zhǔn)度的車位信息對(duì)車輛進(jìn)行智能泊車驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)高效快速地驗(yàn)證智能泊車功能。

4、在一種可能的實(shí)施方式中，確定每張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像，包括：針對(duì)每張車位鳥瞰圖，提取車位鳥瞰圖中每個(gè)車位圖像的頂點(diǎn)坐標(biāo)；基于車位鳥瞰圖中每個(gè)車位圖像的頂點(diǎn)坐標(biāo)，確定車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像。

5、根據(jù)上述技術(shù)手段，頂點(diǎn)坐標(biāo)包含了車位鳥瞰圖對(duì)應(yīng)的子區(qū)域內(nèi)的車位的精確位置信息，基于車位鳥瞰圖中每個(gè)車位圖像的頂點(diǎn)坐標(biāo)，可以更加精準(zhǔn)地確定車位鳥瞰圖中車位圖像面積最大的目標(biāo)車位圖像，提高了目標(biāo)車位圖像的精準(zhǔn)度，從而提高了目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的車位信息的精準(zhǔn)度。

6、在另一種可能的實(shí)施方式中，車位鳥瞰圖中還包括：用于生成車位鳥瞰圖的采集設(shè)備的圖像；頂點(diǎn)坐標(biāo)包括：頂點(diǎn)相對(duì)坐標(biāo)；頂點(diǎn)相對(duì)坐標(biāo)以車位鳥瞰圖中采集設(shè)備的圖像的位置為基準(zhǔn)確定；基于車位鳥瞰圖中每個(gè)車位圖像的頂點(diǎn)坐標(biāo)，確定車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像，包括：針對(duì)每張車位鳥瞰圖，基于車位鳥瞰圖中每個(gè)車位圖像的頂點(diǎn)相對(duì)坐標(biāo)，確定車位鳥瞰圖中的每個(gè)車位圖像與采集設(shè)備的圖像之間的相對(duì)距離；確定相對(duì)距離最短的車位圖像為車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像。

7、根據(jù)上述技術(shù)手段，相對(duì)坐標(biāo)可以減少由于采集設(shè)備位置變化引起的誤差，基于車位鳥瞰圖中每個(gè)車位圖像的頂點(diǎn)相對(duì)坐標(biāo)，可以更加準(zhǔn)確地確定相對(duì)距離，從而更加準(zhǔn)確地確定車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像，提高目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的車位信息的精準(zhǔn)度。

8、在又一種可能的實(shí)施方式中，頂點(diǎn)坐標(biāo)包括：頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)；車位信息包括：車位長(zhǎng)度、車位寬度和車位類型；基于多張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像，確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的車位信息，包括：基于多張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)，確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)；針對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位中的每個(gè)車位，基于每個(gè)車位的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)，確定每個(gè)車位的車位長(zhǎng)度和車位寬度；基于每個(gè)車位的車位長(zhǎng)度和車位寬度，確定每個(gè)車位的兩條相鄰車位線之間的夾角；根據(jù)每個(gè)車位的兩條相鄰車位線之間的夾角、車位長(zhǎng)度以及車位寬度，確定每個(gè)車位的車位類型。

9、根據(jù)上述技術(shù)手段，絕對(duì)坐標(biāo)提供了車位圖像中車位頂點(diǎn)的詳細(xì)信息，基于車位圖像的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)，可以更精確地確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)每個(gè)車位的車位長(zhǎng)度和車位寬度，從而更加精準(zhǔn)地確定車位類型，提高了目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的車位信息的精準(zhǔn)度。

10、在又一種可能的實(shí)施方式中，基于每張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)，確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)，包括：基于每張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)，判斷相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位是否屬于同一車位；在相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位屬于同一車位的情況下，將相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)的平均值，確定為目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的車位的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)；在相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位不屬于同一車位的情況下，分別將相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)，確定為目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的車位的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)。

11、根據(jù)上述技術(shù)手段，基于頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)判斷相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位是否屬于同一車位，避免了相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位發(fā)生車位重疊的情況，可以更準(zhǔn)確地確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)多個(gè)車位的車位信息，并且在相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位屬于同一車位的情況下，對(duì)同一車位進(jìn)行平均坐標(biāo)計(jì)算，減少了由于圖像采集角度或采集設(shè)備誤差造成的數(shù)據(jù)不一致問題。

12、在又一種可能的實(shí)施方式中，基于每張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)，判斷相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位是否屬于同一車位，包括：基于每張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)，確定相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像的相同頂點(diǎn)之間的目標(biāo)距離；在目標(biāo)距離大于預(yù)設(shè)距離的情況下，相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位不屬于同一車位；在目標(biāo)距離不大于預(yù)設(shè)距離的情況下，相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位屬于同一車位。

13、根據(jù)上述技術(shù)手段，通過相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像的相同頂點(diǎn)之間的目標(biāo)距離，判斷相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位是否屬于同一車位，提高了車位識(shí)別的準(zhǔn)確性，避免了由于圖像重疊或車位緊密排列導(dǎo)致的車位重疊。

14、在又一種可能的實(shí)施方式中，多張車位鳥瞰圖基于采集設(shè)備在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)采集的多張圖像進(jìn)行拼接處理得到。

15、根據(jù)上述技術(shù)手段，通過將采集設(shè)備在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)采集的多張圖像進(jìn)行拼接得到多張車位鳥瞰圖，減少了采集設(shè)備采集的單張圖像可能存在的畸變和誤差，提高了車位鳥瞰圖的精度，并且基于多張圖像拼接得到的多張車位鳥瞰圖可以提供更豐富的細(xì)節(jié)信息，有助于識(shí)別目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的頂點(diǎn)和車位線，從而提高目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的車位信息的精準(zhǔn)度。

16、在又一種可能的實(shí)施方式中，在采集設(shè)備在目標(biāo)區(qū)域采集圖像過程中，采集設(shè)備的行駛速度在預(yù)設(shè)行駛速度范圍內(nèi)，采集設(shè)備與目標(biāo)區(qū)域的車位線之間的距離在預(yù)設(shè)距離范圍內(nèi)，采集設(shè)備與目標(biāo)區(qū)域的車位線之間的夾角在預(yù)設(shè)角度范圍內(nèi)。

17、根據(jù)上述技術(shù)手段，通過設(shè)置采集設(shè)備的行駛速度、采集設(shè)備與目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的車位線之間的距離、以及采集設(shè)備與目標(biāo)區(qū)域的車位線之間的夾角，保證了采集設(shè)備在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)采集的圖像質(zhì)量一致，避免了因采集設(shè)備的行駛速度過快或過慢導(dǎo)致的圖像模糊或失真，提高了多張車位鳥瞰圖的精度，并且通過設(shè)置采集設(shè)備的行駛速度在預(yù)設(shè)行駛速度范圍內(nèi)，保證了多張車位鳥瞰圖的目標(biāo)車位圖像包括目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的每個(gè)車位對(duì)應(yīng)的車位圖像，避免遺漏目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的車位，提高了目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的車位信息的完整度。

18、在又一種可能的實(shí)施方式中，上述方法還包括：基于多個(gè)車位的車位信息和三倍標(biāo)準(zhǔn)差法，剔除多個(gè)車位的車位信息中異常的車位信息。

19、根據(jù)上述技術(shù)手段，通過三倍標(biāo)準(zhǔn)差法剔除多個(gè)車位的車位信息中異常的車位信息，提高了目標(biāo)區(qū)域內(nèi)多個(gè)車位的車位信息的質(zhì)量，從而提高了息對(duì)車輛進(jìn)行智能泊車驗(yàn)證的確性和可靠性。

20、根據(jù)本技術(shù)提供的第二方面，提供一種車位信息確定裝置，該裝置包括：獲取模塊和確定模塊。獲取模塊，用于獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多張車位鳥瞰圖；不同車位鳥瞰圖對(duì)應(yīng)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的不同子區(qū)域；一個(gè)子區(qū)域包括至少一個(gè)車位；確定模塊，用于確定每張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像；目標(biāo)車位圖像為車位鳥瞰圖包括的至少一個(gè)車位圖像中車位圖像面積最大的車位圖像；確定模塊，還用于基于多張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像，確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的車位信息。

21、在一種可能的實(shí)施方式中，確定模塊具體用于，針對(duì)每張車位鳥瞰圖，提取車位鳥瞰圖中每個(gè)車位圖像的頂點(diǎn)坐標(biāo)；基于車位鳥瞰圖中每個(gè)車位圖像的頂點(diǎn)坐標(biāo)，確定車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像。

22、在另一種可能的實(shí)施方式中，車位鳥瞰圖中還包括：用于生成車位鳥瞰圖的采集設(shè)備的圖像；頂點(diǎn)坐標(biāo)包括：頂點(diǎn)相對(duì)坐標(biāo)；頂點(diǎn)相對(duì)坐標(biāo)以車位鳥瞰圖中采集設(shè)備的圖像的位置為基準(zhǔn)確定；確定模塊具體用于，針對(duì)每張車位鳥瞰圖，基于車位鳥瞰圖中每個(gè)車位圖像的頂點(diǎn)相對(duì)坐標(biāo)，確定車位鳥瞰圖中的每個(gè)車位圖像與采集設(shè)備的圖像之間的相對(duì)距離；確定相對(duì)距離最短的車位圖像為車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像。

23、在又一種可能的實(shí)施方式中，頂點(diǎn)坐標(biāo)包括：頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)；車位信息包括：車位長(zhǎng)度、車位寬度和車位類型；確定模塊具體用于，基于多張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)，確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)；針對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位中的每個(gè)車位，基于每個(gè)車位的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)，確定每個(gè)車位的車位長(zhǎng)度和車位寬度；基于每個(gè)車位的車位長(zhǎng)度和車位寬度，確定每個(gè)車位的兩條相鄰車位線之間的夾角；根據(jù)每個(gè)車位的兩條相鄰車位線之間的夾角、車位長(zhǎng)度以及車位寬度，確定每個(gè)車位的車位類型。

24、在又一種可能的實(shí)施方式中，確定模塊具體用于，基于每張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)，判斷相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位是否屬于同一車位；在相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位屬于同一車位的情況下，將相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)的平均值，確定為目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的車位的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)；在相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位不屬于同一車位的情況下，分別將相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)，確定為目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的車位的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)。

25、在又一種可能的實(shí)施方式中，確定模塊具體用于，基于每張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)，確定相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像的相同頂點(diǎn)之間的目標(biāo)距離；在目標(biāo)距離大于預(yù)設(shè)距離的情況下，相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位不屬于同一車位；在目標(biāo)距離不大于預(yù)設(shè)距離的情況下，相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位屬于同一車位。

26、在又一種可能的實(shí)施方式中，多張車位鳥瞰圖基于采集設(shè)備在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)采集的多張圖像進(jìn)行拼接處理得到。

27、在又一種可能的實(shí)施方式中，在采集設(shè)備在目標(biāo)區(qū)域采集圖像過程中，采集設(shè)備的行駛速度在預(yù)設(shè)行駛速度范圍內(nèi)，采集設(shè)備與目標(biāo)區(qū)域的車位線之間的距離在預(yù)設(shè)距離范圍內(nèi)，采集設(shè)備與目標(biāo)區(qū)域的車位線之間的夾角在預(yù)設(shè)角度范圍內(nèi)。

28、在又一種可能的實(shí)施方式中，上述裝置還包括：剔除模塊；剔除模塊用于，基于多個(gè)車位的車位信息和三倍標(biāo)準(zhǔn)差法，剔除多個(gè)車位的車位信息中異常的車位信息。

29、根據(jù)本技術(shù)提供的第三方面，提供一種車輛，包括：處理器；用于存儲(chǔ)處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器；其中，處理器被配置為執(zhí)行指令，以實(shí)現(xiàn)上述第一方面及其任一種可能的實(shí)施方式的方法。

30、根據(jù)本技術(shù)提供的第四方面，提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，當(dāng)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中的指令由車輛的處理器執(zhí)行時(shí)，使得車輛能夠執(zhí)行上述第一方面中及其任一種可能的實(shí)施方式的方法。

31、根據(jù)本技術(shù)提供的第五方面，提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)指令，當(dāng)計(jì)算機(jī)指令在車輛上運(yùn)行時(shí)，使得車輛執(zhí)行上述第一方面及其任一種可能的實(shí)施方式的方法。

32、由此，本技術(shù)的上述技術(shù)特征具有以下有益效果：

33、(1)將車位鳥瞰圖中車位圖像面積最大的車位圖像確定為目標(biāo)車位圖像，使得目標(biāo)車位圖像是每張車位鳥瞰圖中精準(zhǔn)度最高的車位圖像，并基于多張車位鳥瞰圖的目標(biāo)車位圖像，確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位，從而提高目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的車位信息的精準(zhǔn)度，以便基于高精準(zhǔn)度的車位信息對(duì)車輛進(jìn)行智能泊車驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)高效快速地驗(yàn)證智能泊車功能。

34、(2)頂點(diǎn)坐標(biāo)包含了車位鳥瞰圖對(duì)應(yīng)的子區(qū)域內(nèi)的車位的精確位置信息，基于車位鳥瞰圖中每個(gè)車位圖像的頂點(diǎn)坐標(biāo)，可以更加精準(zhǔn)地確定車位鳥瞰圖中車位圖像面積最大的目標(biāo)車位圖像，提高了目標(biāo)車位圖像的精準(zhǔn)度，從而提高了目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的車位信息的精準(zhǔn)度。

35、(3)相對(duì)坐標(biāo)可以減少由于采集設(shè)備位置變化引起的誤差，基于車位鳥瞰圖中每個(gè)車位圖像的頂點(diǎn)相對(duì)坐標(biāo)，可以更加準(zhǔn)確地確定相對(duì)距離，從而更加準(zhǔn)確地確定車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像，提高目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的車位信息的精準(zhǔn)度。

36、(4)絕對(duì)坐標(biāo)提供了車位圖像中車位頂點(diǎn)的詳細(xì)信息，基于車位圖像的頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)，可以更精確地確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)每個(gè)車位的車位長(zhǎng)度和車位寬度，從而更加精準(zhǔn)地確定車位類型，提高了目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的車位信息的精準(zhǔn)度。

37、(5)基于頂點(diǎn)絕對(duì)坐標(biāo)判斷相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位是否屬于同一車位，避免了相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位發(fā)生車位重疊的情況，可以更準(zhǔn)確地確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)多個(gè)車位的車位信息，并且在相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位屬于同一車位的情況下，對(duì)同一車位進(jìn)行平均坐標(biāo)計(jì)算，減少了由于圖像采集角度或采集設(shè)備誤差造成的數(shù)據(jù)不一致問題。

38、(6)通過相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像的相同頂點(diǎn)之間的目標(biāo)距離，判斷相鄰兩張車位鳥瞰圖中的目標(biāo)車位圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車位是否屬于同一車位，提高了車位識(shí)別的準(zhǔn)確性，避免了由于圖像重疊或車位緊密排列導(dǎo)致的車位重疊。

39、(7)通過將采集設(shè)備在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)采集的多張圖像進(jìn)行拼接得到多張車位鳥瞰圖，減少了采集設(shè)備采集的單張圖像可能存在的畸變和誤差，提高了車位鳥瞰圖的精度，并且基于多張圖像拼接得到的多張車位鳥瞰圖可以提供更豐富的細(xì)節(jié)信息，有助于識(shí)別目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的頂點(diǎn)和車位線，從而提高目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的車位信息的精準(zhǔn)度。

40、(8)通過設(shè)置采集設(shè)備的行駛速度、采集設(shè)備與目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的車位線之間的距離、以及采集設(shè)備與目標(biāo)區(qū)域的車位線之間的夾角，保證了采集設(shè)備在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)采集的圖像質(zhì)量一致，避免了因采集設(shè)備的行駛速度過快或過慢導(dǎo)致的圖像模糊或失真，提高了多張車位鳥瞰圖的精度，并且通過設(shè)置采集設(shè)備的行駛速度在預(yù)設(shè)行駛速度范圍內(nèi)，保證了多張車位鳥瞰圖的目標(biāo)車位圖像包括目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的每個(gè)車位對(duì)應(yīng)的車位圖像，避免遺漏目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的車位，提高了目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)車位的車位信息的完整度。

41、(9)通過三倍標(biāo)準(zhǔn)差法剔除多個(gè)車位的車位信息中異常的車位信息，提高了目標(biāo)區(qū)域內(nèi)多個(gè)車位的車位信息的質(zhì)量，從而提高了息對(duì)車輛進(jìn)行智能泊車驗(yàn)證的確性和可靠性。

42、需要說明的是，第二方面至第五方面中的任一種實(shí)現(xiàn)方式所帶來的技術(shù)效果可參見第一方面中對(duì)應(yīng)實(shí)現(xiàn)方式所帶來的技術(shù)效果，此處不再贅述。

43、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本技術(shù)。