CN110941975A - 图像获取方法、角度调整方法、装置及驾驶系统 - Google Patents

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CN110941975A
CN110941975A CN201811109139.4A CN201811109139A CN110941975A CN 110941975 A CN110941975 A CN 110941975A CN 201811109139 A CN201811109139 A CN 201811109139A CN 110941975 A CN110941975 A CN 110941975A
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CN
China
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traffic light
angle
vehicle
angle adjustment
adjustment information
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许松枝
范明
张三林
邱明喆
周鹏
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Guangzhou Automobile Group Co Ltd
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Abstract

本申请涉及一种图像获取方法、角度调整方法、装置、驾驶系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：检测车辆位置，并获取所述车辆位置对应的交通灯位置；根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息；发送所述角度调整信息至云台设备。根据本申请实施例，保证主控平台可以获取到包含有交通灯的图像，提升了自动驾驶的行车安全性。

Description

图像获取方法、角度调整方法、装置及驾驶系统
技术领域
本申请涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种图像获取方法和装置、角度调整方法和装置、驾驶系统、计算机设备和存储介质。
背景技术
目前，实现自动驾驶技术的重要一环，是通过车辆上的摄像设备拍摄车辆前方的图像，在图像中识别出交通信号，根据交通信号进行前进、减速或停车等驾驶操作。
然而，摄像设备具有视场角(FOV，Field of View)的限制，在行车过程中，交通灯可能处于摄像设备的视场角边缘、甚至在视场角之外时，摄像设备拍摄的图像中，可能并不包含有交通灯，或者交通灯在图像中的位置不理想，导致无法准确地从图像中识别出交通信号、甚至可能识别出错误的交通信号，导致错误驾驶车辆，可能会影响行车安全性。
因此，现有的自动驾驶技术存在着无法获取到包含有交通灯的图像的问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种图像获取方法和装置、角度调整方法和装置、驾驶系统、计算机设备和存储介质。
一种图像获取方法，包括：
检测车辆位置，并获取所述车辆位置对应的交通灯位置；
根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息；
发送所述角度调整信息至云台设备；所述云台设备用于按照所述角度调整信息调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度；
接收所述摄像设备发送的交通灯图像。
在一个实施例中，所述根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息，包括：
计算所述车辆位置与所述交通灯位置之间的直线距离；
当所述直线距离小于预设的距离阈值时，确定所述车辆位置与所述交通灯位置之间的连线方向；
获取所述车辆位置的行车方向，并计算所述行车方向与所述连线方向之间的方向夹角；
根据所述方向夹角生成所述角度调整信息。
在一个实施例中，所述根据所述方向夹角生成所述角度调整信息，包括：
获取所述交通灯位置对应的外观特征；
确定所述外观特征对应的角度修正信息；
采用所述角度修正信息修正所述方向夹角，得到最优摄像角度；
将所述最优摄像角度作为所述角度调整信息。
在一个实施例中，所述获取所述车辆位置对应的交通灯位置，包括：
获取地图信息；
在所述地图信息中匹配所述车辆位置的道路信息；
在所述道路信息中提取所述交通灯位置。
在一个实施例中，在所述根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息之前，还包括：
检测行车速度，并根据所述行车速度设定所述距离阈值。
在一个实施例中，在所述接收所述摄像设备的交通灯图像之后，还包括：
识别所述交通灯图像，得到交通信号；
根据所述交通信号进行车辆驾驶。
一种角度调整方法，包括：
接收角度调整信息；所述角度调整信息是根据检测的车辆位置和所述车辆位置对应的交通灯位置确定；
根据所述角度调整信息执行角度调整操作，以调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度。
一种图像获取装置，包括：
位置检测模块，用于检测车辆位置，并获取所述车辆位置对应的交通灯位置；
信息生成模块，用于根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息；
信息发送模块，用于发送所述角度调整信息至云台设备；所述云台设备用于按照所述角度调整信息调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度；
图像接收模块，用于接收所述摄像设备发送的交通灯图像。
一种角度调整装置，包括：
接收模块，用于接收角度调整信息；所述角度调整信息是根据检测的车辆位置和所述车辆位置对应的交通灯位置确定；
调整模块，用于根据所述角度调整信息执行角度调整操作，以调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度。
一种驾驶系统，包括：
主控平台、云台设备和摄像设备；
所述主控平台，用于检测车辆位置，获取所述车辆位置对应的交通灯位置，根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息，并发送所述角度调整信息至所述云台设备；
所述云台设备，用于接收所述角度调整信息，并根据所述角度调整信息执行角度调整操作，以调整所述摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度；
所述摄像设备，用于将拍摄的所述交通灯图像发送至所述主控平台。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
检测车辆位置，并获取所述车辆位置对应的交通灯位置；
根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息；
发送所述角度调整信息至云台设备；所述云台设备用于按照所述角度调整信息调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度；
接收所述摄像设备发送的交通灯图像。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
检测车辆位置，并获取所述车辆位置对应的交通灯位置；
根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息；
发送所述角度调整信息至云台设备；所述云台设备用于按照所述角度调整信息调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度；
接收所述摄像设备发送的交通灯图像。
上述的图像获取方法和装置、角度调整方法和装置、驾驶系统、计算机设备和存储介质，通过检测车辆位置，根据车辆位置与交通灯位置的对应关系，确定与车辆位置对应的交通灯位置，并根据车辆位置和交通灯位置获取角度调整信息，并发送角度调整信息至云台设备，由云台设备调整摄像设备的摄像角度，保证了摄像设备可以拍摄到包含有交通灯的交通灯图像，从而保证主控平台可以获取到包含有交通灯的图像。
而且，基于包含有交通灯的图像进行识别，可以准确地识别出交通信号，并根据交通信号进行车辆驾驶，以准确地驾驶车辆，提升了自动驾驶的行车安全性。
附图说明
图1是一个实施例的一种图像获取方法的应用环境图；
图2是一个实施例的一种图像获取方法的流程示意图；
图3A是一个实施例的一种调整摄像角度前的示意图；
图3B是一个实施例的一种调整摄像角度后的示意图；
图4是一个实施例的一种确定方向夹角的示意图；
图5是另一个实施例的一种角度调整方法的流程示意图；
图6是一个实施例的一种图像获取装置的结构框图；
图7是一个实施例的一种角度调整装置的结构框图；
图8是一个实施例的一种驾驶系统的结构框图；
图9是一个实施例的一种驾驶系统处理流程的示意图；
图10是一个实施例的一种计算机设备的内部结构图。
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。
本申请提供的图像获取方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，主控平台110通过无线/有线网络与云台设备120通信，主控平台110通过无线/有线网络与摄像设备130通信。其中，摄像设备130安装在云台设备120上。云台设备120可以调整摄像设备130的摄像角度，例如，云台设备120可以将摄像设备130进行上、下、左、右等方向的旋转、移动等调整。其中，主控平台110可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种图像获取方法，以该方法应用于图1中的主控平台110为例进行说明，包括以下步骤：
步骤S210，检测车辆位置，并获取所述车辆位置对应的交通灯位置。
其中，车辆位置可以为车辆在定位系统(GPS，Global Positioning System)中的位置信息。例如，车辆位置可以包括车辆在定位系统中的经度、纬度、高度等信息。
其中，交通灯位置可以为交通灯在定位系统中的位置信息。例如，交通灯位置可以包括交通灯在定位系统中的经度、纬度、高度等信息。
具体实现中，主控平台110可以内置有定位模块，通过该定位模块可以检测出车辆在定位系统中的位置，作为车辆位置。
主控平台110还可以预存有电子地图，根据车辆位置，可以在电子地图上确定对应的交通灯位置。例如，在电子地图上可以确定车辆位于某条道路上，即可以确定在该道路上所设置的交通灯，由此可以确定该交通灯的位置，即得到交通灯位置。
步骤S220，根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息。
其中，角度调整信息可以包括用于调整摄像设备130的摄像角度的信息。角度调整信息可以具体为一个角度，例如，30°。角度调整信息也可以具体为一个操作指示，例如，向右下方旋转30°。当然，本领域技术人员可以根据实际需要设定角度调整信息的具体内容，以便在后续处理中，云台设备可以根据该角度调整信息调整摄像设备的摄像角度。
具体实现中，在确定车辆位置和交通灯位置之后，主控平台110可以根据两个位置之间的位置关系，可以获取到角度调整信息。
例如，采用车辆位置的经度、纬度、高度，在一个三维空间坐标系中确定一个坐标点，然后，采用交通灯位置的经度、纬度、高度，在同一个三维空间坐标系中确定另一个坐标点，两个坐标点之间连线，将该连线与车辆位置中的行车方向之间的夹角，作为角度调整信息。
又例如，采用车辆位置的经度、纬度，在一个二维空间坐标系中确定一个坐标点，然后，采用交通灯位置的经度、纬度，在同一个二维空间坐标系中确定另一个坐标点，确定两个坐标点的横向距离值，根据该横向距离值，生成向目标方向移动若干距离的操作指示，作为角度调整信息。
在实际应用中，本领域技术人员可以采用多种方式获取角度调整信息，上述方式仅用于说明获取角度调整信息的具体示例，本申请实施例对获取角度调整信息的具体实施方式不作限制。
步骤S230，发送所述角度调整信息至云台设备；所述云台设备用于按照所述角度调整信息调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度。
其中，摄像角度可以为摄像设备的预设摄像方向与实际摄像方向之间的夹角。
具体实现中，在获取角度调整信息之后，主控平台110可以将角度调整信息发送至云台设备120。云台设备120接收到角度调整信息之后，按照角度调整信息，对摄像设备130的摄像角度进行调整。例如，对摄像设备130进行旋转等调整操作。
摄像设备130可以对车辆前方的道路进行拍摄，得到交通灯图像。
步骤S240，接收所述摄像设备发送的交通灯图像。
具体实现中，摄像设备130可以将拍摄到的交通灯图像发送至主控平台110，主控平台110在接收到交通灯图像之后，可以识别交通灯图像中的交通信号，根据交通信号进行车辆驾驶。例如，当在交通灯图像中识别出红灯，则停驶车辆；当在交通灯图像中识别出绿灯，则维持车辆前行；当在交通灯图像中识别出黄灯，则降速行驶。
在行车过程中，即使交通灯处于摄像设备的视场角边缘、甚至在视场角之外时，由于根据车辆位置和交通灯位置对摄像设备130的摄像角度进行了调整，摄像设备130在调整摄像角度后所拍摄到的交通灯图像包含有交通灯，从而，在针对包含有交通灯的交通灯图像进行识别，可以准确地识别出当前的交通信号，并根据交通信号驾驶车辆，避免了由于无法从图像中识别出交通信号、甚至可能识别出错误的交通信号，导致错误地驾驶车辆的问题。
图3A是本申请实施例的一种调整摄像角度前的示意图。从图中可见，车辆310的摄像设备在调整摄像角度之前，视场角如图中箭头所示，交通灯320处于视场角之外。当前拍摄的交通灯图像中，并不包含有交通灯。
图3B是本申请实施例的一种调整摄像角度后的示意图。从图中可见，车辆310的摄像设备在调整摄像角度之后，视场角如图中箭头所示，交通灯320处于视场角之内。当前拍摄的交通灯图像中，包含有交通灯。
根据本申请实施例提供的技术方案，通过检测车辆位置，根据车辆位置与交通灯位置的对应关系，确定与车辆位置对应的交通灯位置，并根据车辆位置和交通灯位置获取角度调整信息，并发送角度调整信息至云台设备，由云台设备调整摄像设备的摄像角度，保证了摄像设备可以拍摄到包含有交通灯的交通灯图像，从而保证主控平台可以获取到包含有交通灯的图像。
而且，基于包含有交通灯的图像进行识别，可以准确地识别出交通信号，并根据交通信号进行车辆驾驶，以准确地驾驶车辆，提升了自动驾驶的行车安全性。
在另一个实施例中，所述获取所述车辆位置对应的交通灯位置，包括：
获取地图信息；在所述地图信息中匹配所述车辆位置匹配的道路信息；在所述道路信息中提取所述交通灯位置。
其中，地图信息可以为电子地图所提供的信息。
其中，道路信息可以为电子地图中道路的相关信息。例如，道路名称、道路方向、分布在道路的交通灯等信息。
具体实现中，主控平台110可以从电子地图获取地图信息，在地图信息中，查找与车辆位置匹配的道路信息。例如，根据车辆位置的经度、维度，确定车辆当前所处的道路及其道路信息。。
确定道路信息之后，可以在道路信息中提取出该道路上设置的交通灯，并获取该交通灯的位置，得到上述的交通灯位置。
实际应用中，也可以通过与服务器进行数据交互的方式，获取交通灯位置。例如，主控平台110发送车辆位置至交通信息服务器，交通信息服务器查找车辆位置对应的交通灯位置，并反馈给主控平台110。
在另一个实施例中，所述步骤S220，包括：
计算所述车辆位置与所述交通灯位置之间的直线距离；当所述直线距离小于预设的距离阈值时，确定所述车辆位置与所述交通灯位置之间的连线方向；获取所述车辆位置的行车方向，并计算所述行车方向与所述连线方向之间的方向夹角；根据所述方向夹角生成所述角度调整信息。
具体实现中，主控平台110可以通过内置的定位模块，检测出车辆当前的经度、纬度、高度等信息作为车辆位置。主控平台110预存的电子地图，可以提供交通灯的经度、纬度、高度，作为交通灯位置。
在得到车辆位置和交通灯位置之后，则可以计算两个位置之间的距离，得到直线距离。然后，将该直线距离与预设的距离阈值进行比较。
当直线距离小于距离阈值时，表明车辆离交通灯较近，此时需要根据交通信号进行车辆驾驶，因此，可以生成角度调整信息。
当直线距离大于距离阈值时，表明车辆离交通灯较远，此时并不需要根据交通信号进行车辆驾驶，因此，无须生成角度调整信息。
根据本申请实施例提供的技术方案，通过车辆位置和交通灯位置确定两个位置之间的距离，当该距离小于距离阈值时才生成角度调整信息，避免在车辆离交通灯较远时生成角度调整信息，节省了主控平台的处理资源。
在直线距离大于距离阈值时，根据车辆位置中的经度、纬度、高度，在三维空间坐标系中，可以确定一个坐标点。根据交通灯位置中的经度、纬度、高度，在三维空间坐标系中，可以确定另一个坐标点。将两个坐标点之间连线，并确定该连线的方向，作为连线方向。然后，检测该连线方向与车辆的行车方向之间的夹角，得到方向夹角。根据方向夹角，即可推算出当前的摄像设备所需调整的角度，由此可以相应生成角度调整信息。
需要说明的是，一般情况下，摄像设备预设的摄像方向与行车方向相同，因此，当前的行车方向即为摄像设备的摄像方向。确定行车方向与连线方向的方向夹角，即，确定摄像方向与连线方向的方向夹角。
图4是本申请实施例的一种确定方向夹角的示意图。从图中可见，根据车辆位置410中的经度、纬度、高度，可以在三维空间坐标系(X、Y、Z)中确定一个坐标点(X1、Y1、Z1)。根据交通灯位置420中的经度、纬度、高度，可以在三维空间坐标系中确定另一个坐标点(X2、Y2、Z2)。将两个坐标点连线得到连线，连线的连线方向430即可确定。确定车辆位置的行车方向440，根据车辆位置410的坐标点和交通灯位置420的坐标点，可计算出连线方向430和行车方向440的向量，通过夹角公式即可计算出两个向量之间的方向夹角α。
在另一个实施例中，所述方法可以还包括：
检测行车速度；根据所述行车速度，设定所述距离阈值。
具体实现中，可以通过车辆的车速传感器检测车辆当前的行车速度，根据该行车速度设定距离阈值。从而，可以根据车速确定适配的距离阈值，避免在车辆离交通灯较远时生成角度调整信息，进一步节省了主控平台的处理资源。
在另一个实施例中，所述根据所述方向夹角生成所述角度调整信息，可以具体包括：
获取所述交通灯位置对应的外观特征；确定所述外观特征对应的角度修正信息；采用所述角度修正信息修正所述方向夹角，得到最优摄像角度；将所述最优摄像角度作为所述角度调整信息。
其中，外观特征可以包括交通灯的形状、尺寸、展示方向等特征。
其中，角度修正信息可以用于修正方向夹角的信息。角度修正信息可以具体为一个角度，例如，±5°。
具体实现中，主控平台110预存的电子地图中，可以具有各个交通灯的形状、尺寸、展示方向等信息，将其获取作为外观特征。主控平台110可以预存有多个候选外观特征及其对应的候选角度修正信息，根据当前获取到的外观特征，与候选外观特征进行匹配，根据匹配出的候选外观特征，即可确定对应的候选角度修正信息，为上述的角度修正信息。
然后，可以采用角度修正信息对方向夹角进行修正，得到最优摄像角度，并将该最优摄像角度作为一个角度调整信息。例如，方向夹角为30°，角度修正信息为﹢5°，修正后的最优摄像角度为35°。
在实际应用中，不同的交通灯可能具有不同的形状、尺寸。对于形状较为特殊、展示方向较为特殊、或者尺寸较大的交通灯，可能会出现即使调整摄像设备的摄像角度后、仍然无法拍摄到包含有完整交通灯的交通灯图像的情况。由此，可能会出现无法从图像中识别出完整的交通信号、导致无法准确地驾驶车辆的问题。
根据本申请实施例提供的技术方案，通过获取外观特征，根据外观特征修正方向夹角以得到最终的角度调整信息，在外观特征较为特殊的情况下，仍然可以拍摄到包含有完整交通灯的交通灯图像，避免了由于无法从图像中识别出完整的交通信号、导致无法准确地驾驶车辆的问题，进一步提升了自动驾驶的行车安全性。
在另一个实施例中，可以还包括：
识别所述交通灯图像，得到交通信号；根据所述交通信号进行车辆驾驶。
具体实现中，摄像设备130可以将拍摄到的交通灯图像发送至主控平台110。主控平台110可以识别该交通灯图像，得到交通信号，根据交通信号进行车辆驾驶。例如，当在交通灯图像中识别出红灯，则停驶车辆；又例如，当在交通灯图像中识别出急弯信号，则降速行驶并调整行车方向。
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种角度调整方法，以该方法应用于图1中的云台设备120为例进行说明，包括以下步骤：
步骤S510，接收角度调整信息；所述角度调整信息是根据检测的车辆位置和所述车辆位置对应的交通灯位置确定。
具体实现中，主控平台110可以根据车辆位置和与车辆位置对应的交通灯位置生成角度调整信息，并发送该角度调整信息至云台设备120。
主控平台110根据车辆位置和交通灯位置生成角度调整信息的过程，在前述实施例中已有详细说明，在此不再赘述。
步骤S520，根据所述角度调整信息执行角度调整操作，以调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度。
具体实现中，云台设备120可以根据该角度调整信息，对摄像设备130进行调整，以调整摄像设备130的摄像角度。
摄像设备130在调整摄像角度后，可以拍摄交通灯图像，并发送交通灯图像至主控平台110，由主控平台110针对交通灯图像识别交通信号，根据交通信号驾驶车辆。
根据本申请实施例提供的技术方案，通过接收根据检测的车辆位置与交通灯位置生成的角度调整信息，根据角度调整信息调整摄像设备的摄像角度，保证了摄像设备可以拍摄到包含有交通灯的交通灯图像，从而保证主控平台可以获取到包含有交通灯的图像。
而且，主控平台基于包含有交通灯的图像进行识别，可以准确地识别出交通信号，并根据交通信号进行车辆驾驶，以准确地驾驶车辆，提升了自动驾驶的行车安全性。
应该理解的是，虽然图2和图5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和图5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。
在一个实施例中，如图6所示，提供了一种图像获取装置，包括：位置检测模块610、信息生成模块620、信息发送模块630和图像接收模块640，其中：
位置检测模块610，用于检测车辆位置，并获取所述车辆位置对应的交通灯位置；
信息生成模块620，用于根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息；
信息发送模块630，用于发送所述角度调整信息至云台设备；所述云台设备用于按照所述角度调整信息调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度；
图像接收模块640，用于接收所述摄像设备发送的交通灯图像。
根据本申请实施例提供的技术方案，通过检测车辆位置，根据车辆位置与交通灯位置的对应关系，确定与车辆位置对应的交通灯位置，并根据车辆位置和交通灯位置获取角度调整信息，并发送角度调整信息至云台设备，由云台设备调整摄像设备的摄像角度，保证了摄像设备可以拍摄到包含有交通灯的交通灯图像，从而保证主控平台可以获取到包含有交通灯的图像。
而且，基于包含有交通灯的图像进行识别，可以准确地识别出交通信号，并根据交通信号进行车辆驾驶，以准确地驾驶车辆，提升了自动驾驶的行车安全性。
在另一个实施例中，所述信息生成模块620，包括：
距离计算子模块，用于计算所述车辆位置与所述交通灯位置之间的直线距离；
连线成子模块，用于当所述直线距离小于预设的距离阈值时，确定所述车辆位置与所述交通灯位置之间的连线方向；
夹角计算子模块，用于获取所述车辆位置的行车方向，并计算所述行车方向与所述连线方向之间的方向夹角；
角度生成子模块，用于根据所述方向夹角生成所述角度调整信息。
在另一个实施例中，所述角度生成子模块，包括：
外观获取单元，用于获取所述交通灯位置对应的外观特征；
修正信息单元，用于确定所述外观特征对应的角度修正信息；
修正单元，用于采用所述角度修正信息修正所述方向夹角，得到最优摄像角度；
最优角度单元，用于将所述最优摄像角度作为所述角度调整信息。
在另一个实施例中，所述位置检测模块610，包括：
地图获取子模块，用于获取地图信息；
道路匹配子模块，用于在所述地图信息中匹配所述车辆位置的道路信息；
位置提取子模块，用于在所述道路信息中提取所述交通灯位置。
在另一个实施例中，还包括：
阈值设定模块，用于检测行车速度，并根据所述行车速度设定所述距离阈值。
在另一个实施例中，还包括：
识别模块，用于识别所述交通灯图像，得到交通信号；
驾车模块，用于根据所述交通信号进行车辆驾驶。
根据本申请实施例提供的技术方案，通过车辆位置和交通灯位置确定两个位置之间的距离，当该距离小于距离阈值时才生成角度调整信息，避免在车辆离交通灯较远时生成角度调整信息，节省了主控平台的处理资源。
根据本申请实施例提供的技术方案，通过获取外观特征，根据外观特征修正方向夹角以得到最终的角度调整信息，在外观特征较为特殊的情况下，仍然可以拍摄到包含有完整交通灯的交通灯图像，避免了由于无法从图像中识别出完整的交通信号、导致无法准确地驾驶车辆的问题，进一步提升了自动驾驶的行车安全性。
在一个实施例中，如图7所示，提供了一种用于车辆驾驶的角度调整装置，包括：接收模块710和调整模块720，其中：
接收模块710，用于接收角度调整信息；所述角度调整信息是根据检测的车辆位置和所述车辆位置对应的交通灯位置确定；
调整模块720，用于根据所述角度调整信息执行角度调整操作，以调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度。
根据本申请实施例提供的技术方案，通过接收根据检测的车辆位置与交通灯位置生成的角度调整信息，根据角度调整信息调整摄像设备的摄像角度，保证了摄像设备可以拍摄到包含有交通灯的交通灯图像，从而保证主控平台可以获取到包含有交通灯的图像。
而且，主控平台基于包含有交通灯的图像进行识别，可以准确地识别出交通信号，并根据交通信号进行车辆驾驶，以准确地驾驶车辆，提升了自动驾驶的行车安全性。
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种驾驶系统，包括：主控平台810、云台设备820和摄像设备830；其中：
所述主控平台810，用于检测车辆位置，获取所述车辆位置对应的交通灯位置，根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息，并发送所述角度调整信息至所述云台设备820；
所述云台设备820，用于接收所述角度调整信息，并根据所述角度调整信息执行角度调整操作，以调整所述摄像设备830拍摄交通灯图像的摄像角度；
所述摄像设备830，用于将拍摄的所述交通灯图像发送至所述主控平台810。
根据本申请实施例提供的技术方案，通过检测车辆位置，根据车辆位置与交通灯位置的对应关系，确定与车辆位置对应的交通灯位置，并根据车辆位置和交通灯位置获取角度调整信息，并发送角度调整信息至云台设备，由云台设备调整摄像设备的摄像角度，保证了摄像设备可以拍摄到包含有交通灯的交通灯图像，从而保证主控平台可以获取到包含有交通灯的图像。
而且，基于包含有交通灯的图像进行识别，可以准确地识别出交通信号，并根据交通信号进行车辆驾驶，以准确地驾驶车辆，提升了自动驾驶的行车安全性。
为了便于本领域技术人员深入理解本申请实施例，以下将结合图9的具体示例进行说明。
图9是本申请实施例的一种驾驶系统处理流程的示意图。从图中可见，首先主控平台通过车辆上的定位系统检测车辆位置，然后通过电子地图确定与该车辆位置对应的交通等位置，并计算车辆位置与交通灯位置之间的距离。比较计算的距离与阈值，若距离小于阈值，则返回至检测车辆位置的步骤；若距离大于阈值，则根据车辆位置与交通灯位置计算方向夹角，根据方向夹角生成角度调整信息，云台设备根据该角度调整信息，调整摄像设备的摄像角度，摄像设备拍摄交通灯图像，主控平台识别交通灯图像的交通灯信号，并根据交通灯信号进行驾驶。
关于图像获取装置、角度调整装置、驾驶系统的具体限定可以参见上文中对于图像获取方法、角度调整方法的限定，在此不再赘述。上述图像获取装置、角度调整装置、驾驶系统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。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储车辆位置、交通灯位置、角度调整信息等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种图像获取方法和一种角度调整方法。
本领域技术人员可以理解，图10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计算机设备的限定，具体的计算机设备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。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
检测车辆位置，并获取所述车辆位置对应的交通灯位置；
根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息；
发送所述角度调整信息至云台设备；所述云台设备用于按照所述角度调整信息调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度；
接收所述摄像设备发送的交通灯图像。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
计算所述车辆位置与所述交通灯位置之间的直线距离；
当所述直线距离小于预设的距离阈值时，确定所述车辆位置与所述交通灯位置之间的连线方向；
获取所述车辆位置的行车方向，并计算所述行车方向与所述连线方向之间的方向夹角；
根据所述方向夹角生成所述角度调整信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
获取所述交通灯位置对应的外观特征；
确定所述外观特征对应的角度修正信息；
采用所述角度修正信息修正所述方向夹角，得到最优摄像角度；
将所述最优摄像角度作为所述角度调整信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
获取地图信息；
在所述地图信息中匹配所述车辆位置的道路信息；
在所述道路信息中提取所述交通灯位置。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
检测行车速度，并根据所述行车速度设定所述距离阈值。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
识别所述交通灯图像，得到交通信号；
根据所述交通信号进行车辆驾驶。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
接收角度调整信息；所述角度调整信息是根据检测的车辆位置和所述车辆位置对应的交通灯位置确定；
根据所述角度调整信息执行角度调整操作，以调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
检测车辆位置，并获取所述车辆位置对应的交通灯位置；
根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息；
发送所述角度调整信息至云台设备；所述云台设备用于按照所述角度调整信息调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度；
接收所述摄像设备发送的交通灯图像。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
计算所述车辆位置与所述交通灯位置之间的直线距离；
当所述直线距离小于预设的距离阈值时，确定所述车辆位置与所述交通灯位置之间的连线方向；
获取所述车辆位置的行车方向，并计算所述行车方向与所述连线方向之间的方向夹角；
根据所述方向夹角生成所述角度调整信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
获取所述交通灯位置对应的外观特征；
确定所述外观特征对应的角度修正信息；
采用所述角度修正信息修正所述方向夹角，得到最优摄像角度；
将所述最优摄像角度作为所述角度调整信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
获取地图信息；
在所述地图信息中匹配所述车辆位置的道路信息；
在所述道路信息中提取所述交通灯位置。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
检测行车速度，并根据所述行车速度设定所述距离阈值。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
识别所述交通灯图像，得到交通信号；
根据所述交通信号进行车辆驾驶。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
接收角度调整信息；所述角度调整信息是根据检测的车辆位置和所述车辆位置对应的交通灯位置确定；
根据所述角度调整信息执行角度调整操作，以调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/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)或者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)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
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发明专利范围的限制。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。

Claims (12)

1.一种图像获取方法，其特征在于，包括：
检测车辆位置，并获取所述车辆位置对应的交通灯位置；
根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息；
发送所述角度调整信息至云台设备；所述云台设备用于按照所述角度调整信息调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度；
接收所述摄像设备发送的交通灯图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息，包括：
计算所述车辆位置与所述交通灯位置之间的直线距离；
当所述直线距离小于预设的距离阈值时，确定所述车辆位置与所述交通灯位置之间的连线方向；
获取所述车辆位置的行车方向，并计算所述行车方向与所述连线方向之间的方向夹角；
根据所述方向夹角生成所述角度调整信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述方向夹角生成所述角度调整信息，包括：
获取所述交通灯位置对应的外观特征；
确定所述外观特征对应的角度修正信息；
采用所述角度修正信息修正所述方向夹角，得到最优摄像角度；
将所述最优摄像角度作为所述角度调整信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述车辆位置对应的交通灯位置，包括：
获取地图信息；
在所述地图信息中匹配所述车辆位置的道路信息；
在所述道路信息中提取所述交通灯位置。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息之前，还包括：
检测行车速度，并根据所述行车速度设定所述距离阈值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述接收所述摄像设备的交通灯图像之后，还包括：
识别所述交通灯图像，得到交通信号；
根据所述交通信号进行车辆驾驶。
7.一种角度调整方法，其特征在于，包括：
接收角度调整信息；所述角度调整信息是根据检测的车辆位置和所述车辆位置对应的交通灯位置确定；
根据所述角度调整信息执行角度调整操作，以调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度。
8.一种图像获取装置，其特征在于，包括：
位置检测模块，用于检测车辆位置，并获取所述车辆位置对应的交通灯位置；
信息生成模块，用于根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息；
信息发送模块，用于发送所述角度调整信息至云台设备；所述云台设备用于按照所述角度调整信息调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度；
图像接收模块，用于接收所述摄像设备发送的交通灯图像。
9.一种角度调整装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收角度调整信息；所述角度调整信息是根据检测的车辆位置和所述车辆位置对应的交通灯位置确定；
调整模块，用于根据所述角度调整信息执行角度调整操作，以调整摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度。
10.一种驾驶系统，其特征在于，包括：
主控平台、云台设备和摄像设备；
所述主控平台，用于检测车辆位置，获取所述车辆位置对应的交通灯位置，根据所述车辆位置和所述交通灯位置，得到角度调整信息，并发送所述角度调整信息至所述云台设备；
所述云台设备，用于接收所述角度调整信息，并根据所述角度调整信息执行角度调整操作，以调整所述摄像设备拍摄交通灯图像的摄像角度；
所述摄像设备，用于将拍摄的所述交通灯图像发送至所述主控平台。
11.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
12.一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权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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