CN113345021A - 车辆摄像头的安装位姿的检测方法、装置和电子设备 - Google Patents

Abstract

本说明书提供了车辆摄像头的安装位姿的检测方法、装置和电子设备。具体检测时，可以先将安装有待检测的目标摄像头的目标车辆驶入到相匹配的限位器中；其中，在限位器的预设位置处固定布设有包括三个相互垂直的检测板的预设的视觉目标检测对象，每个检测板中还分别设置有对应的检测图案；接着可以获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据；同时，调用目标摄像头拍摄包含有预设的视觉目标检测对象的目标图像；并根据预设的图像处理规则，处理该目标图像得到目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据；进而可以根据第一位姿数据和第二位姿数据，自动且高效地确定出目标摄像头相对于目标车辆的安装位姿数据。

Description

车辆摄像头的安装位姿的检测方法、装置和电子设备

技术领域

本说明书属于自动驾驶技术领域，尤其涉及车辆摄像头的安装位姿的检测方法、装置和电子设备。

背景技术

在自动驾驶领域，对车辆上摄像头的安装位姿(包括相对于车辆的位置、角度等)往往具有较高的精度要求。摄像头的安装位姿的偏差会直接影响到车辆对外界环境的感知，进而影响车辆自动驾驶系统的判断和决策。因此，通常需要对生产线下线的车辆的摄像头的安装位姿另外进行检测和标定。

基于现有方法往往需要人工进行多次测试才能完成对车辆摄像头的安装位姿的检测，存在检测过程繁琐、检测效率低等问题。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本说明书提供了一种车辆摄像头的安装位姿的检测方法、装置和电子设备，以简化检测过程，提高检测效率，能够自动且高效地检测出目标摄像头相对于目标车辆的安装位姿数据。

本说明书实施例提供了一种车辆摄像头的安装位姿的检测方法，包括：

控制目标车辆驶入相匹配的限位器；其中，所述目标车辆安装有待检测的目标摄像头；所述限位器的预设位置处布设有预设的视觉目标检测对象；所述预设的视觉目标检测对象包括三个相互垂直的检测板；所述检测板中分别设置有对应的检测图案；

获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据；

调用目标摄像头拍摄包含有预设的视觉目标检测对象的目标图像；

根据预设的图像处理规则，处理所述目标图像，以确定目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据；

根据所述第一位姿数据和第二位姿数据，计算目标摄像头相对于目标车辆的第三位姿数据，作为目标摄像头的安装位姿数据。

在一些实施例中，所述目标摄像头包括单目标摄像头，和/或，双目摄像头。

在一些实施例中，所述检测图案包括棋盘图，以及与该棋盘图对应的标识符。

在一些实施例中，根据预设的图像处理规则，处理所述目标图像，以确定目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据，包括：

从所述目标图像中分别提取第一检测板中的第一检测图案、第二检测板中的第二检测图案、第三检测板中的第三检测图案；

从第一检测图案中提取出第一棋盘图和第一标识符；从第二检测图案中提取出第二棋盘图和第二标识符；从第三检测图案中提取出第三棋盘图和第三标识符；

根据第一标识符获取第一棋盘图的第一关联数据；根据第二标识符获取第二棋盘图的第二关联数据；根据第三标识符获取第三棋盘图的第三关联数据；

根据所述第一关联数据和第一棋盘图，计算第一检测板的第一法向量；根据所述第二关联数据和第二棋盘图，计算第二检测板的第二法向量；根据所述第三关联数据和第三棋盘图，计算第三检测板的第三法向量；

根据所述第一法向量、第二法向量和第三法向量，计算出目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据。

在一些实施例中，获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据，包括：

获取布设于限位器上的下载链接；

根据所述下载链接，下载获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据。

在一些实施例中，在根据所述第一位姿数据和第二位姿数据，计算目标摄像头相对于目标车辆的第三位姿数据，作为目标摄像头的安装位姿数据之后，所述方法还包括：

计算安装位姿数据与预设的参照位姿数据之间的差异值；

检测所述差异值是否大于预设的差异阈值；

在确定所述差异值大于预设的差异阈值的情况下，生成提示信息，以提示目标摄像头的安装位姿不符合要求。

在一些实施例中，在控制目标车辆驶入相匹配的限位器之前，所述方法还包括：

确定目标车辆的类型标识；

根据所述类型标识，从多个预设的限位器中，确定出相匹配的限位器；其中，所述预设的限位器分别与一种或多个类型标识对应。

本说明书实施例还提供了一种车辆摄像头的安装位姿的检测装置，包括：

控制模块，用于控制目标车辆驶入相匹配的限位器；其中，所述目标车辆安装有待检测的目标摄像头；所述限位器的预设位置处布设有预设的视觉目标检测对象；所述预设的视觉目标检测对象包括三个相互垂直的检测板；所述检测板中分别设置有对应的检测图案；

获取模块，用于获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据；

调用模块，用于调用目标摄像头拍摄包含有预设的视觉目标检测对象的目标图像；

处理模块，用于根据预设的图像处理规则，处理所述目标图像，以确定目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据；

计算模块，用于根据所述第一位姿数据和第二位姿数据，计算目标摄像头相对于目标车辆的第三位姿数据，作为目标摄像头的安装位姿数据。

本说明书实施例还提供了一种电子设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现以下步骤：控制目标车辆驶入相匹配的限位器；其中，所述目标车辆安装有待检测的目标摄像头；所述限位器的预设位置处布设有预设的视觉目标检测对象；所述预设的视觉目标检测对象包括三个相互垂直的检测板；所述检测板中分别设置有对应的检测图案；获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据；调用目标摄像头拍摄包含有预设的视觉目标检测对象的目标图像；根据预设的图像处理规则，处理所述目标图像，以确定目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据；根据所述第一位姿数据和第二位姿数据，计算目标摄像头相对于目标车辆的第三位姿数据，作为目标摄像头的安装位姿数据。

本说明书实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现：控制目标车辆驶入相匹配的限位器；其中，所述目标车辆安装有待检测的目标摄像头；所述限位器的预设位置处布设有预设的视觉目标检测对象；所述预设的视觉目标检测对象包括三个相互垂直的检测板；所述检测板中分别设置有对应的检测图案；获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据；调用目标摄像头拍摄包含有预设的视觉目标检测对象的目标图像；根据预设的图像处理规则，处理所述目标图像，以确定目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据；根据所述第一位姿数据和第二位姿数据，计算目标摄像头相对于目标车辆的第三位姿数据，作为目标摄像头的安装位姿数据。

本说明书提供的一种车辆摄像头的安装位姿的检测方法、装置和电子设备，可以预先根据目标车辆和目标车辆上安装的目标摄像头配置好相匹配的限位器；在需要对车辆摄像头的安装位姿进行检测时，可以先将安装有待检测的目标摄像头的目标车辆驶入并停靠在相匹配的限位器中；其中，在限位器的预设位置处固定布设有包括三个相互垂直的检测板的预设的视觉目标检测对象，每个检测板中又分别设置有对应的检测图案；接着可以获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据；同时，调用目标摄像头拍摄包含有预设的视觉目标检测对象的目标图像；并根据预设的图像处理规则，处理该目标图像得到目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据；进而可以根据第一位姿数据和第二位姿数据，高效确定出目标摄像头相对于目标车辆的安装位姿数据。基于上述方法和装置，通过预先配置好相匹配的限位器，并在该限位器的预设位置处固定布设包含有三个相互垂直的检测板的预设的视觉目标检测对象；再利用上述相匹配的限位器和预设的视觉目标检测对象，对目标车辆上的目标摄像头的安装位姿进行具体检测，从而可以有效地简化检测过程，提高检测效率，能够自动且高效地检测出目标摄像头相对于目标车辆的安装位姿数据。进而可以根据目标摄像头的安装位姿数据对目标车辆上目标摄像头的安装是否符合精度要求进行较为精准的判断。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，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是应用本说明书实施例提供的车辆摄像头的安装位姿的检测方法的一个场景示例图；

图2是本说明书的一个实施例提供的车辆摄像头的安装位姿的检测方法的流程示意图；

图3是在一个场景示例中，应用本说明书实施例提供的车辆摄像头的安装位姿的检测方法的一种实施例的示意图；

图4是本说明书的一个实施例提供的电子设备的结构组成示意图；

图5是本说明书的一个实施例提供的车辆摄像头的安装位姿的检测装置的结构组成示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。

本说明书实施例提供一种车辆摄像头的安装位姿的检测方法，所述车辆摄像头的安装位姿的检测方法具体可以应用于支持环境感知、自动驾驶等功能的目标车辆。具体可以参阅图1所示，目标车辆11上可以安装有用于感知外部环境的双目摄像头21和单目摄像头22。此外，该目标车辆11上还配置安装有负责对摄像头的安装位姿进行自动检测的电子设备。该电子设备可以通过有线或无线的方式与云端服务器相连，以进行具体的数据交互。

在本实施例中，所述云端服务器具体可以包括一种应用于网络平台一侧，能够实现数据传输、数据处理等功能的后台服务器。具体的，所述云端服务器例如可以为一个具有数据运算、存储功能以及网络交互功能的电子设备。或者，所述云端服务器也可以为运行于该电子设备中，为数据处理、存储和网络交互提供支持的软件程序。在本实施例中，并不具体限定所述云端服务器所包含的服务器数量。所述云端服务器具体可以为一个服务器，也可以为几个服务器，或者，由若干服务器形成的服务器集群。

在本实施例中，所述电子设备具体可以包括一种布设于目标车辆一侧能够支持数据交互、数据处理等基本功能，负责对摄像头的安装位姿进行自动检测的电子设备。

在本实施例中，目标车辆在生产线上刚安装完成双目标摄像头21和单目摄像头22，当前需要对上述双目摄像头21和单目摄像头22的安装位姿进行检测，以确定上述摄像头的安装是否符合相关的精度要求。

具体的，电子设备可以先确定出目标车辆的类型标识；再根据该类型标识，从多个预设的限位器中，确定出与该类型标识对应的相匹配的限位器41。接着，电子设备可以控制目标车辆驶入并停在该相匹配的限位器。

具体的，可以参阅图1所示，上述相匹配的限位器是预先设置好的，与目标车辆的尺寸和结构相匹配的。且在相匹配的限位器外围的临近区域中预设位置处还分别布设有与双目摄像头21的两个摄像头分别对应的预设的视觉目标检测对象31，以及与单目摄像头22对应的预设的视觉目标检测对象32。其中，预设的视觉目标检测对象31，预设的视觉目标检测对象32相对于限位器41的第一位姿数据是已知且确定的。上述预设的视觉目标检测对象具体可以包括三个相互垂直的检测板。并且每一个检测板中分别设置有对应的检测图案。上述检测图案具体可以包含有棋盘图，以及与该棋盘图对应的标识符。

当目标车辆11驶入并停在该限位器41时，两个预设的视觉目标检测对象31可以刚好分别落入所对应的双目摄像头21的两个摄像头的视野区域的中心位置；同时预设的视觉目标检测对应32可以刚好落入所对应的单目摄像头22的视野区域的中心位置。

进一步，电子设备可以通过获取并根据布设于限位器的下载链接，从云端服务器下载获取上述第一位姿数据。同时电子设备可以分别控制双目摄像头21和单目摄像头22分别拍摄预设的视觉目标检测对象31和预设的视觉目标检测对象32，以得到对应的目标图像。进一步，电子设备可以根据预设的图像处理规则，处理所述目标图像，以确定目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据。

下面以确定单目摄像头22相对于预设的视觉目标检测对象32的第二位姿数据为例进行具体说明。电子设备可以从单目摄像头22所拍摄的包含有预设的视觉目标检测对象32的目标图像中先分别提取第一检测板中的第一检测图案、第二检测板中的第二检测图案、第三检测板中的第三检测图案。再从第一检测图案中提取出第一棋盘图和第一标识符；从第二检测图案中提取出第二棋盘图和第二标识符；从第三检测图案中提取出第三棋盘图和第三标识符。然后根据第一标识符与云端服务器交互下载获取第一棋盘图的第一关联数据；根据第二标识符与云端服务器交互下载获取第二棋盘图的第二关联数据；根据第三标识符与云端服务器交互下载获取第三棋盘图的第三关联数据。根据所述第一关联数据和第一棋盘图，计算第一检测板的第一法向量；根据所述第二关联数据和第二棋盘图，计算第二检测板的第二法向量；根据所述第三关联数据和第三棋盘图，计算第三检测板的第三法向量。最后可以根据所述第一法向量、第二法向量和第三法向量，计算出目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据。

进一步，电子设备可以根据相关的坐标系转换关系，利用限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据(即，目标车辆相对于预设的视觉目标检测对象的位姿数据)，以及目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据，计算该目标摄像头相对于目标车辆的第三位姿数据(例如，单目摄像头31相对于目标车辆11的位姿数据)，作为目标摄像头的安装位姿数据。

然后，电子设备可以计算安装位姿数据与预设的参照位姿数据之间的差异值；再检测所述差异值是否大于预设的差异阈值；根据上述差异值确定目标车辆上的目标摄像头的安装是否符合精度要求。

具体的，在确定差异值小于或等于预设的差异阈值的情况下，可以确定目标车辆上的目标摄像头的安装符合精度要求。相反，在确定所述差异值大于预设的差异阈值的情况下，可以确定目标车辆上的目标摄像头的安装不符合精度要求。进而可以生成相应提示信息，以提示目标摄像头的安装位姿不符合精度要求，需要进行校正。

通过上述设置有电子设备的目标车辆可以实现自动且高效地检测并确定出目标摄像头相对于目标车辆的安装位姿数据，完成对目标车辆上目标摄像头的安装位姿的检测。

参阅图2所示，本说明书实施例提供了一种车辆摄像头的安装位姿的检测方法，其中，该方法具体应用于目标车辆，或者用于检测的电子设备一侧。具体实施时，该方法可以包括以下内容：

S201：控制目标车辆驶入相匹配的限位器；其中，所述目标车辆安装有待检测的目标摄像头；所述限位器的预设位置处布设有预设的视觉目标检测对象；所述预设的视觉目标检测对象包括三个相互垂直的检测板；所述检测板中分别设置有对应的检测图案；

S202：获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据；

S203：调用目标摄像头拍摄包含有预设的视觉目标检测对象的目标图像；

S204：根据预设的图像处理规则，处理所述目标图像，以确定目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据；

S205：根据所述第一位姿数据和第二位姿数据，计算目标摄像头相对于目标车辆的第三位姿数据，作为目标摄像头的安装位姿数据。

通过上述实施例，引入并利用包含有三个相互垂直的检测板的预设的视觉目标检测对象和限位器，可以自动且高效地对目标车辆上的目标摄像头的安装位姿数据进行检测，从而可以有效地简化摄像头的安装位姿的检测过程，提高检测效率。

在一些实施例中，上述目标车辆具体可以是安装有待检测的目标摄像头的车辆。具体的，上述目标车辆可以是刚从生产线上下线的车辆。进一步，上述目标车辆具体可以是支持采集感知数据，以及自动驾驶功能的车辆。

在一些实施例中，上述目标摄像头具体可以包括单目摄像头，和/或，双目摄像头。具体实施时，对于不同类型的目标车辆，由于车辆的规格、布局存在差异，上述目标车辆中的目标摄像头也可以存在差异。例如，有的目标车辆的目标摄像头可以包括一个单目摄像头和一个双目摄像头，有的目标车辆的目标摄像头可以包括多个单目摄像头和多个双目摄像头等。

在一些实施例中，参阅图1所示，上述相匹配的限位器具体可以是一种与目标车辆的轮廓形状、尺寸等特征相匹配的围栏。利用上述限位器，可以控制目标车辆精准地停止在指定位置上。具体的，例如，上述限位器可以是一个由三个橡胶条组合围成的限制区域。

在一些实施例中，在上述限位器外围临近区域的预设位置处还布设有一个或多个预设的视觉目标检测对象。其中，上述预设的视觉目标检测对象的个数，以及预设的视觉目标检测对象所布设的预设位置根据与该限位器相匹配的车辆上所安装的摄像头，以及摄像头的计划安装位置来确定。

具体的，例如，在目标车辆待检测的目标摄像头包括3个摄像头的情况下(其中，双目摄像头可以视为两个摄像头)，与该目标车辆匹配的限位器外围临近区域可以布设有3个预设的视觉目标检测对象。其中，每一个预设的视觉目标检测对象对应一个摄像头。可以参阅图1所示。针对每一个摄像头，所对应的预设的视觉目标检测对象所在的预设位置可以保证该预设的视觉目标检测对象可以落入所对应的摄像头视野的中心区域。对于双目摄像头，可以存在两个预设的视觉目标检测对象与双目摄像头的两个摄像头分别对应。

在一些实施例中，位姿数据具体可以理解为一种相对角度的组合。具体的，上述位姿数据可以包括：横滚角、偏航角、俯仰角等。

其中，上述横滚角(或者称滚转角)具体可以是指物体对象横轴与水平线之间的夹角。上述偏航角具体可以是指物体对象的机体轴xt在水平面上的投影与地轴xd之间的夹角。上述俯仰角具体可以是指物体对象的坐标系x轴与水平面的夹角。其中，上述横滚角、偏航角和俯仰角的组合通常用于描述飞行对象(例如，飞机、导弹等)的飞行姿态。

在一些实施例中，上述相匹配的限位器，以及布设于限位器外围临近区域的预设位置处的预设的视觉目标检测对象是预先根据车辆的类型配置固定好的。因此，限位器相对于预设的视觉目标检测对象的位姿数据是已知确定的。而当控制目标车辆驶入相匹配的限位器后，目标车辆相对于预设的视觉目标检测对象的位姿数据，与限位器相对于预设的视觉目标检测对象的位姿数据是相同的。后续可以获取并利用限位器相对于预设的视觉目标检测对象的位姿数据作为目标车辆相对于预设的视觉目标检测对象的位姿数据。

在一些实施例中，上述预设的视觉目标检测对象不同于常规的视觉目标。预设的视觉目标检测对象具体可以包含有三个相互垂直的检测板。具体的，在每一个检测板中还分别设置有对应的检测图案。可以参阅图3所示。不同检测板中的检测图案可以是存在差异的。

需要说明的是，现有方法所使用的常规的视觉目标往往只包含有一个检测板，受限于上述结构，基于上述常规的视觉目标在进行位姿检测时往往需要调整视觉目标的位置、方向等进行多次检测，导致检测过程变得较为繁琐、复杂，检测效率较低。并且，基于上述常规的视觉目标进行位姿检测时，在检测确定偏航角和俯仰角时误差往往相对较大、精度较差，进而影响位姿数据检测的准确度。此外，基于上述常规的视觉目标往往也难以适用于支持位姿检测的自动化。

而在本实施例中引入并使用包含有三个相互垂直的检测板的预设的视觉目标检测对象来代替常规的视觉目标，可以使得待检测的摄像头在检测过程中对该预设的视觉目标检测对象在三个方向上的平移和旋转都具有同等、较高的敏感度。从而可以使得在基于上述预设的视觉目标检测对象通过检测所获得的位姿数据中，不但横滚角具有较高的精度，偏航角、俯仰角也同样具有较高的精度，进而可以有效地提高所获得的位姿数据的整体准确度。

并且，由于上述预设的视觉目标检测对象同时包含有三个相对于摄像头不同偏转角的平面。因此，只需要使用摄像头针对所对应的预设的视觉目标检测对象拍摄采集一张图像就可以获得较为丰富的立体视觉信息，进而后续就可以仅基于该张图像，就能够确定出摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的位姿数据，不需要进行多次的调整和检测。从而可以有效地简化检测过程，提高检测效率。

在一些实施例中，上述检测图案具体可以包括棋盘图，以及内嵌于棋盘图中的且与该棋盘图对应的标识符。

其中，上述棋盘图适于进行立体视觉识别。具体的，上述棋盘图具有较清晰的网格交点，易于定位；整体颜色黑白交替，易于辨识；棋盘图尺寸、形状相对固定规整，基于参照。

上述标识符具体可以是一种与棋盘图对应的链接标识，并链接有与该棋盘图对应的关联数据。具体的，例如，上述标识符可以是与棋盘图对应的二维码，也可以是与棋盘图对应的条形码等等。基于该链接标识，可以获取与该棋盘图对应的关联数据。

上述关联数据具体可以理解为一种用于描述所对应的棋盘图的基本信息的数据。具体的，上述关联数据可以包括以下至少之一：棋盘图的尺寸数据(例如，棋盘图整体的长度和宽度)、棋盘图中各个方格的尺寸数据(例如，棋盘图中各个方格的长度和宽度)、棋盘图的中心点在检测板中的位置坐标等。

在一些实施例中，在同一个预设的视觉目标检测对象中不同检测板上的棋盘图可以相同，也可以不同。但每一个棋盘图中内嵌的标识符与所在的棋盘图一一对应。

具体的，例如，同一个预设的视觉目标检测对象中所包含的相互垂直的三个检测板分别记记为第一检测板、第二检测板和第三检测板。其中，设置于第一检测板中的检测图案可以记为第一检测图案，设置于第二检测板中的检测图案可以记为第二检测图案，设置于第三检测板中的检测图案可以记为第三检测图案。上述第一检测图案、第二检测图案和第三检测图案两两之间可以相同也可以不同。进一步，第一检测图案中可以携带有与第一检测图案对应的第一标识符，第二检测图案中可以携带有与第二检测图案对应的第二标识符，第三检测图案中可以携带有与第三检测图案对应的第三标识符。

在一些实施例中，具体的，上述检测图案具体可以包括charuco code。其中，上述charuco code具体可以理解为一种内嵌有二维码(相当于标识符)的棋盘图。

在一些实施例中，上述根据预设的图像处理规则，处理所述目标图像，以确定目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据，具体实施时，可以包括以下内容：

S1：从所述目标图像中分别提取第一检测板中的第一检测图案、第二检测板中的第二检测图案、第三检测板中的第三检测图案；

S2：从第一检测图案中提取出第一棋盘图和第一标识符；从第二检测图案中提取出第二棋盘图和第二标识符；从第三检测图案中提取出第三棋盘图和第三标识符；

S3：根据第一标识符获取第一棋盘图的第一关联数据；根据第二标识符获取第二棋盘图的第二关联数据；根据第三标识符获取第三棋盘图的第三关联数据；

S4：根据所述第一关联数据和第一棋盘图，计算第一检测板的第一法向量；根据所述第二关联数据和第二棋盘图，计算第二检测板的第二法向量；根据所述第三关联数据和第三棋盘图，计算第三检测板的第三法向量；

S5：根据所述第一法向量、第二法向量和第三法向量，计算出目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据。

通过上述实施例，可以充分且有效地利用预设的视觉目标检测对象的优势，只需要利用目标摄像头所拍摄到的关于预设的视觉目标检测对象的一张目标图像，就能高效、准确地计算出该目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据。从而可以有效地简化检测确定第二位姿数据的过程，提高第二位姿数据的检测效率。

在一些实施例中，预先可以在限位器上布设好相应的下载链接(例如，url地址链接、二维码链接等)，其中，上述下载链接具体可以链接有该限位器相对于各个预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据。

在一些实施例中，相应的，上述获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据，具体实施时，可以包括：获取布设于限位器上的下载链接；根据所述下载链接，下载获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据。进而可以将上述第一位姿数据确定为目标车辆相对于预设的视觉目标检测对象的位姿数据，以参与后续的计算。

通过上述实施例，可以较为高效地通过获取并利用已知且确定的限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据，得到目标车辆相对于相同的预设的视觉目标检测对象的位姿数据。

在一些实施例中，具体计算时，可以基于坐标系的相对关系，通过相应的算法模型，组合利用目标车辆(或者限位器)相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据，以及目标摄像头相对预设的视觉目标检测对象第二位姿数据，换算出目标摄像头相对于目标车辆的第三位姿数据，从而可以得到目标车辆上目标摄像头的安装位姿数据。

在一些实施例中，在根据所述第一位姿数据和第二位姿数据，计算目标摄像头相对于目标车辆的第三位姿数据，作为目标摄像头的安装位姿数据之后，所述方法具体实施时，还可以包括以下内容：

S1：计算安装位姿数据与预设的参照位姿数据之间的差异值；

S2：检测所述差异值是否大于预设的差异阈值；

S3：在确定所述差异值大于预设的差异阈值的情况下，生成提示信息，以提示目标摄像头的安装位姿不符合要求。

通过上述实施例，可以较为高效、精准地自动检测并识别出目标车辆的目标摄像头安装不符合要求的情况，以便及时进行校正处理。

在一些实施例中，具体实施时，上述提示信息还可以携带有目标车辆的车辆标识(例如，与该目标车辆一一对应的出厂编号等)。进一步，可以将上述提示信息发送至回收校正系统。相应的，回收校正系统可以根据提示信息中所携带的车辆标识，确定并回收目标摄像头的安装不符合要求的车辆，并对上述车辆上所安装的目标摄像头进行统一的校正处理，以使得车辆的目标摄像头安装位姿满足自动驾驶的高精度要求。

在一些实施例中，具体实施前，可以针对不同类型的车辆，预先配置好对应的限位器，并在该限位器外围临近区域的合适位置出不舍好相应数量的预设的视觉目标检测对象。

在一些实施例中，具体的，可以先针对不同类型的车辆，根据该类型车辆的形状和尺寸配置好对应的限位器，作为预设的限位器；并建立该限位器与该类型车辆的类型标识之间的对应关系。同时，还可以根据不同类型车辆上的摄像头的安装数量和安装位姿要求，在限位器外围临近区域确定合适的位置作为预设位置，布设好对应数量、对应位置的预设的视觉目标检测对象。并且，在布设预设的视觉目标检测对象的过程中，还可以根据车辆上摄像头的安装位姿要求，调整预设的视觉目标检测对象的高度，以及相对于限位器的偏转角，以保证该预设的视觉目标检测对象所对应的摄像头在拍摄目标图像时，该预设的视觉目标检测对象可以落入该摄像头的视野区域的中心位置。进一步，还可以通过调整预设的视觉目标检测对象的高度，以及相对于限位器的偏转角，使得摄像头与该预设的视觉目标检测对象中的三个检测板的相对位置关系是对称的，这样后续基于上述限位器和预设的视觉目标检测对象可以获得相对更好的检测效果。

在一些实施例中，在控制目标车辆驶入相匹配的限位器之前，所述方法具体实施时，还可以包括以下内容：

S1：确定目标车辆的类型标识；

S2：根据所述类型标识，从多个预设的限位器中，确定出相匹配的限位器；其中，所述预设的限位器分别与一种或多个类型标识对应。

通过上述实施例，可以先确定出与目标车辆相匹配的限位器，进而可以控制目标车辆驶入该相匹配的限位器，再利用上述相匹配的限位器以及预设的视觉目标检测对象进行检测，以准确地确定出目标车辆上目标摄像头的安装位姿数据。

由上可见，基于本说明书实施例提供的车辆摄像头的安装位姿的检测方法，可以预先根据目标车辆和目标车辆上安装的目标摄像头配置好相匹配的限位器；在需要对车辆摄像头的安装位姿进行检测时，可以先将安装有待检测的目标摄像头的目标车辆驶入到相匹配的限位器中；其中，在限位器的预设位置处固定布设有包括三个相互垂直的检测板的预设的视觉目标检测对象，每个检测板中还分别设置有对应的检测图案；接着可以获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据；同时，调用目标摄像头拍摄包含有预设的视觉目标检测对象的目标图像；并根据预设的图像处理规则，处理该目标图像得到目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据；进而可以根据第一位姿数据和第二位姿数据，高效确定出目标摄像头相对于目标车辆的安装位姿数据。通过预先在限位器的预设位置处固定布设包含有三个相互垂直的检测板的预设的视觉目标检测对象，得到相匹配的限位器；再利用上述相匹配的限位器，对目标车辆上的目标摄像头的安装位姿进行具体检测，从而可以有效地简化检测过程，提高检测效率，能够自动且高效地检测出目标摄像头相对于目标车辆的安装位姿数据。进而可以根据目标摄像头的安装位姿数据对目标车辆上目标摄像头的安装是否符合要求进行较为精准的判断。

本说明书实施例还提供一种电子设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器具体实施时可以根据指令执行以下步骤：控制目标车辆驶入相匹配的限位器；其中，所述目标车辆安装有待检测的目标摄像头；所述限位器的预设位置处布设有预设的视觉目标检测对象；所述预设的视觉目标检测对象包括三个相互垂直的检测板；所述检测板中分别设置有对应的检测图案；获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据；调用目标摄像头拍摄包含有预设的视觉目标检测对象的目标图像；根据预设的图像处理规则，处理所述目标图像，以确定目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据；根据所述第一位姿数据和第二位姿数据，计算目标摄像头相对于目标车辆的第三位姿数据，作为目标摄像头的安装位姿数据。

为了能够更加准确地完成上述指令，参阅图4所示，本说明书实施例还提供了另一种具体的电子设备，其中，所述电子设备包括网络通信端口401、处理器402以及存储器403，上述结构通过内部线缆相连，以便各个结构可以进行具体的数据交互。

其中，所述网络通信端口401，具体可以用于获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据。

所述处理器402，具体可以用于控制目标车辆驶入相匹配的限位器；其中，所述目标车辆安装有待检测的目标摄像头；所述限位器的预设位置处布设有预设的视觉目标检测对象；所述预设的视觉目标检测对象包括三个相互垂直的检测板；所述检测板中分别设置有对应的检测图案；调用目标摄像头拍摄包含有预设的视觉目标检测对象的目标图像；根据预设的图像处理规则，处理所述目标图像，以确定目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据；根据所述第一位姿数据和第二位姿数据，计算目标摄像头相对于目标车辆的第三位姿数据，作为目标摄像头的安装位姿数据。

所述存储器403，具体可以用于存储相应的指令程序。

在本实施例中，所述网络通信端口401可以是与不同的通信协议进行绑定，从而可以发送或接收不同数据的虚拟端口。例如，所述网络通信端口可以是负责进行web数据通信的端口，也可以是负责进行FTP数据通信的端口，还可以是负责进行邮件数据通信的端口。此外，所述网络通信端口还可以是实体的通信接口或者通信芯片。例如，其可以为无线移动网络通信芯片，如GSM、CDMA等；其还可以为Wifi芯片；其还可以为蓝牙芯片。

在本实施例中，所述处理器402可以按任何适当的方式实现。例如，处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。本说明书并不作限定。

在本实施例中，所述存储器403可以包括多个层次，在数字系统中，只要能保存二进制数据的都可以是存储器；在集成电路中，一个没有实物形式的具有存储功能的电路也叫存储器，如RAM、FIFO等；在系统中，具有实物形式的存储设备也叫存储器，如内存条、TF卡等。

本说明书实施例还提供了一种基于上述车辆摄像头的安装位姿的检测方法的计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，在所述计算机程序指令被执行时实现：控制目标车辆驶入相匹配的限位器；其中，所述目标车辆安装有待检测的目标摄像头；所述限位器的预设位置处布设有预设的视觉目标检测对象；所述预设的视觉目标检测对象包括三个相互垂直的检测板；所述检测板中分别设置有对应的检测图案；获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据；调用目标摄像头拍摄包含有预设的视觉目标检测对象的目标图像；根据预设的图像处理规则，处理所述目标图像，以确定目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据；根据所述第一位姿数据和第二位姿数据，计算目标摄像头相对于目标车辆的第三位姿数据，作为目标摄像头的安装位姿数据。

在本实施例中，上述存储介质包括但不限于随机存取存储器(Random AccessMemory,RAM)、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、缓存(Cache)、硬盘(Hard DiskDrive,HDD)或者存储卡(Memory Card)。所述存储器可以用于存储计算机程序指令。网络通信单元可以是依照通信协议规定的标准设置的，用于进行网络连接通信的接口。

在本实施例中，该计算机存储介质存储的程序指令具体实现的功能和效果，可以与其它实施方式对照解释，在此不再赘述。

在一些实施例中，上述电子设备具体可以是目标车辆上的车载电脑。当目标车辆从生产线下线时，可以触发车载电脑与负责线下检测的诊断仪的上位机交互，以下载基于上述车辆摄像头的安装位姿的检测方法的程序(可以记为下线标定程序)。进而目标车辆的车载电脑可以基于上述下线标定程序自动执行针对目标车辆的摄像头的安装位姿检测，并将检测结果反馈给诊断仪的上位机。

参阅图5所示，在软件层面上，本说明书实施例还提供了一种车辆摄像头的安装位姿的检测装置，该装置具体可以包括以下的结构模块：

控制模块501，具体可以用于控制目标车辆驶入相匹配的限位器；其中，所述目标车辆安装有待检测的目标摄像头；所述限位器的预设位置处布设有预设的视觉目标检测对象；所述预设的视觉目标检测对象包括三个相互垂直的检测板；所述检测板中分别设置有对应的检测图案；

获取模块502，具体可以用于获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据；

调用模块503，具体可以用于调用目标摄像头拍摄包含有预设的视觉目标检测对象的目标图像；

处理模块504，具体可以用于根据预设的图像处理规则，处理所述目标图像，以确定目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据；

计算模块505，具体可以用于根据所述第一位姿数据和第二位姿数据，计算目标摄像头相对于目标车辆的第三位姿数据，作为目标摄像头的安装位姿数据。

在一些实施例中，所述目标摄像头具体可以包括单目标摄像头，和/或，双目摄像头等。

在一些实施例中，所述检测图案具体可以包括棋盘图，以及与该棋盘图对应的标识符等。

在一些实施例中，上述处理模块504具体可以包括以下多个结构单元：

第一提取单元，用于从所述目标图像中分别提取第一检测板中的第一检测图案、第二检测板中的第二检测图案、第三检测板中的第三检测图案；

第二提取单元，用于从第一检测图案中提取出第一棋盘图和第一标识符；从第二检测图案中提取出第二棋盘图和第二标识符；从第三检测图案中提取出第三棋盘图和第三标识符；

获取单元，用于根据第一标识符获取第一棋盘图的第一关联数据；根据第二标识符获取第二棋盘图的第二关联数据；根据第三标识符获取第三棋盘图的第三关联数据；

第一计算单元，用于根据所述第一关联数据和第一棋盘图，计算第一检测板的第一法向量；根据所述第二关联数据和第二棋盘图，计算第二检测板的第二法向量；根据所述第三关联数据和第三棋盘图，计算第三检测板的第三法向量；

第二计算单元，用于根据所述第一法向量、第二法向量和第三法向量，计算出目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据。

在一些实施例中，上述获取模块502具体可以用于获取布设于限位器上的下载链接；根据所述下载链接，下载获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据。

在一些实施例中，上述装置具体还可以包括检测模块，具体可以用于计算安装位姿数据与预设的参照位姿数据之间的差异值；检测所述差异值是否大于预设的差异阈值；在确定所述差异值大于预设的差异阈值的情况下，生成提示信息，以提示目标摄像头的安装位姿不符合要求。

在一些实施例中，在控制目标车辆驶入相匹配的限位器之前，所述装置具体还可以用于确定目标车辆的类型标识；根据所述类型标识，从多个预设的限位器中，确定出相匹配的限位器；其中，所述预设的限位器分别与一种或多个类型标识对应。

需要说明的是，上述实施例阐明的单元、装置或模块等，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

由上可见，基于本说明书实施例提供的车辆摄像头的安装位姿的检测装置，通过预先在限位器的预设位置处固定布设包含有三个相互垂直的检测板的预设的视觉目标检测对象，得到相匹配的限位器；再利用上述相匹配的限位器，对目标车辆上的目标摄像头的安装位姿进行具体检测，从而可以有效地简化检测过程，提高检测效率，能够自动且高效地检测出目标摄像头相对于目标车辆的安装位姿数据。进而可以根据目标摄像头的安装位姿数据对目标车辆上目标摄像头的安装是否符合要求进行精准判断和标定。

在一个具体的场景示例中，可以应用本说明书实施例所提供的车辆摄像头的安装位姿的检测方法自动检测室内线下车辆的摄像头安装位姿。具体实施过程，可以参阅图1所示。

在本场景示例中，可以基于室内固定的视觉目标(例如，预设的视觉目标检测对象)对车辆上摄像头(例如，目标摄像头)的安装位姿进行下线检测方法。当前要求所采用的检测方案的自动化程度高、检测效果鲁棒性好，且成本低廉，并且还要求要尽量减少检测过程中对高精度测量仪器的使用、减少人工操作的步骤。为能够满足上述要求，准确测量出摄像头位姿，需要解决以下两个问题：1、如何自动获得摄像头相对于视觉目标的位姿(例如，第二位姿数据)；2、自动获得被检测车辆相对于视觉目标的位姿(例如，第一位姿数据)。

基于上述考虑，以检测包含有一个双目标摄像头和一个单目摄像头的摄像头为例。具体检测时，可以参阅以下内容。

参阅图1，11为待检测车辆。41为限位器，其作用为限制车辆停靠位置以保证车辆到视觉目标的位姿一定，故可设为已知量。21为安装在待检测车辆11上的双目摄像头，22为安装在待检测车辆11上的单目摄像头。其安装位姿不影响本方法的检测效果，且数量可为多个。31为双目摄像头所对应的视觉目标，双目中的每个摄像头对应一个目标。32为单目摄像头所对应的视觉目标，同样每个摄像头对应一个目标。31和32中的视觉目标各由三个互相垂直的矩形平面(检测板)组成，每个平面上打印有长宽已知的charuco code(一种检测图案)。

具体进行检测时，可以通过待检测摄像头识别每个平面charuco code上的特定图案，由此获得此图案的长宽并以其为先验，得到视觉目标相对摄像头的位姿。且因为每个视觉目标上的三个平面相互垂直，待检测摄像头对该目标在三个方向上的评平移和旋转同等敏感。

基于上述方式，可以通过限位器获取了车辆到视觉目标的位姿关系(例如，第一位姿数据)；同时通过待检测摄像头视角下的视觉目标获取了摄像头到视觉目标的位姿关系(例如，第二位姿数据)；最后通过这两个关系获得摄像头安装在车辆上的位姿(例如，第三位姿数据)。进一步，可以将获得的摄像头相对车辆的位姿与原计划安装位姿比较，若旋转和平移相差大于阈值，则视为该摄像头安装不通过，进而可以通过诊断仪反馈个测试人员相关摄像头的安装位姿偏差。

具体的，可以按照以下步骤，自动执行：

S1：安装好摄像头系统的待监测车辆驶入限位器，保证车辆接地点与限位器接触。

S2：通过车辆CAN BUS接入诊断仪，启动摄像头下线安装位姿自动检测程序。

S3：摄像头下线安装位姿自动检测程序通过待检测摄像头获取视觉目标相对车身位姿，并结合已知的视觉目标关于车身的位姿获得待检测摄像头相对车身的位姿。

S4：若摄像头相对车身位姿和目标安装位姿差异大于阈值，通过诊断仪报错，提醒检测人员特定摄像头安装位姿由误。如若小于阈值，将摄像头相对车身的位姿写入摄像头的外参标定文件作为后续进一步标定的初始值。

S5：车辆驶离限位器，进入流水线下一步骤。

通过上述场景示例，可以验证通过使用三面垂直且每个平面印有charuco code的立体视觉目标进行检测，可以较为高效地获得摄像头与视觉目标之间的相对位姿，进而可以以此快速获取待检测摄像头相对车身的位姿。

虽然本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构、类等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

通过以上的实施例的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本说明书可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本说明书的技术方案本质上可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，移动终端，电子设备，或者网络设备等)执行本说明书各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。本说明书可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、电子设备计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。

虽然通过实施例描绘了本说明书，本领域普通技术人员知道，本说明书有许多变形和变化而不脱离本说明书的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本说明书的精神。

Claims (10)

1.一种车辆摄像头的安装位姿的检测方法，其特征在于，包括：

控制目标车辆驶入相匹配的限位器；其中，所述目标车辆安装有待检测的目标摄像头；所述限位器的预设位置处布设有预设的视觉目标检测对象；所述预设的视觉目标检测对象包括三个相互垂直的检测板；所述检测板中分别设置有对应的检测图案；

获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据；

调用目标摄像头拍摄包含有预设的视觉目标检测对象的目标图像；

根据预设的图像处理规则，处理所述目标图像，以确定目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据；

根据所述第一位姿数据和第二位姿数据，计算目标摄像头相对于目标车辆的第三位姿数据，作为目标摄像头的安装位姿数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标摄像头包括单目标摄像头，和/或，双目摄像头。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测图案包括棋盘图，以及与该棋盘图对应的标识符。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据预设的图像处理规则，处理所述目标图像，以确定目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据，包括：

从所述目标图像中分别提取第一检测板中的第一检测图案、第二检测板中的第二检测图案、第三检测板中的第三检测图案；

从第一检测图案中提取出第一棋盘图和第一标识符；从第二检测图案中提取出第二棋盘图和第二标识符；从第三检测图案中提取出第三棋盘图和第三标识符；

根据第一标识符获取第一棋盘图的第一关联数据；根据第二标识符获取第二棋盘图的第二关联数据；根据第三标识符获取第三棋盘图的第三关联数据；

根据所述第一关联数据和第一棋盘图，计算第一检测板的第一法向量；根据所述第二关联数据和第二棋盘图，计算第二检测板的第二法向量；根据所述第三关联数据和第三棋盘图，计算第三检测板的第三法向量；

根据所述第一法向量、第二法向量和第三法向量，计算出目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据，包括：

获取布设于限位器上的下载链接；

根据所述下载链接，下载获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述第一位姿数据和第二位姿数据，计算目标摄像头相对于目标车辆的第三位姿数据，作为目标摄像头的安装位姿数据之后，所述方法还包括：

计算安装位姿数据与预设的参照位姿数据之间的差异值；

检测所述差异值是否大于预设的差异阈值；

在确定所述差异值大于预设的差异阈值的情况下，生成提示信息，以提示目标摄像头的安装位姿不符合要求。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在控制目标车辆驶入相匹配的限位器之前，所述方法还包括：

确定目标车辆的类型标识；

根据所述类型标识，从多个预设的限位器中，确定出相匹配的限位器；其中，所述预设的限位器分别与一种或多个类型标识对应。

8.一种车辆摄像头的安装位姿的检测装置，其特征在于，包括：

控制模块，用于控制目标车辆驶入相匹配的限位器；其中，所述目标车辆安装有待检测的目标摄像头；所述限位器的预设位置处布设有预设的视觉目标检测对象；所述预设的视觉目标检测对象包括三个相互垂直的检测板；所述检测板中分别设置有对应的检测图案；

获取模块，用于获取限位器相对于预设的视觉目标检测对象的第一位姿数据；

调用模块，用于调用目标摄像头拍摄包含有预设的视觉目标检测对象的目标图像；

处理模块，用于根据预设的图像处理规则，处理所述目标图像，以确定目标摄像头相对于预设的视觉目标检测对象的第二位姿数据；

计算模块，用于根据所述第一位姿数据和第二位姿数据，计算目标摄像头相对于目标车辆的第三位姿数据，作为目标摄像头的安装位姿数据。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

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