[发明专利]一种图像处理方法、装置以及智能汽车

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像；

将所述待处理图像输入至第一神经网络，以获取第一预测结果；

所述第一预测结果指示所述待处理图像的第一区域是车道线时，根据高度信息和所述第一区域获取所述待处理图像中待检测物体的感兴趣区域，所述高度信息包括预设定的所述待检测物体的物理高度，所述感兴趣区域用于第二神经网络获取待检测物体的候选框和分类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一区域中的车道线包括停止线，所述根据高度信息和所述第一区域获取所述待处理图像的感兴趣区域，包括：

获取所述停止线在所述待处理图像中的长度；

根据所述停止线在所述待处理图像中的长度获取所述感兴趣区域的长度；

根据所述高度信息和比例尺获取所述待检测物体在所述待处理图像中的长度，所述比例尺用于指示所述待检测物体在所述待处理图像中的长度和所述待检测物体的物理高度之间的比例关系；

根据所述待检测物体在所述待处理图像中的长度获取所述感兴趣区域的宽度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一区域中包括多个第一像素，所述多个第一像素中各个第一像素属于所述停止线的概率超过第一预设阈值，所述停止线由所述多个第一像素组成，所述获取所述停止线在所述待处理图像中的长度，包括：

根据所述多个第一像素中距离最远的两个像素之间的距离获取所述停止线在所述待处理图像中的长度。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取第一距离，所述第一距离是所述待检测物体和自车之间的距离；

获取第二距离，所述第二距离是所述停止线和所述待处理图像的下边缘之间的距离；

根据所述第一距离和所述第二距离获取所述比例尺。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一区域中的车道线还包括至少两条导向车道线，所述方法还包括：

获取所述至少两条导向车道线中任意两条相邻的导向车道线在所述待处理图像中的宽度；

根据所述任意两条相邻的导向车道线在所述待处理图像中的宽度和预设定的两条导向车道线的物理宽度获取所述比例尺。

6.根据权利要求2至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述停止线在所述待处理图像中的长度获取所述感兴趣区域的长度，包括：

根据第一交点和第二交点之间的距离获取所述感兴趣区域的长度，所述第一交点是所述待处理图像中第一导向车道线和所述停止线一端的交点，所述第二交点是所述待处理图像中第二导向车道线和所述停止线另一端的交点，所述第一导向车道线和所述第二导向车道线是所述至少两条导向车道线中距离最远的两条导向车道线。

7.根据权利要求2至6任一项所述的方法，其特征在于，所述感兴趣区域的下边缘的位置根据所述停止线在所述待处理图像中的位置确定。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一区域中的车道线包括至少两条导向车道线且不包括停止线，所述根据高度信息和所述第一区域获取所述待处理图像的感兴趣区域，包括：

根据第三交点和第四交点之间的距离获取所述感兴趣区域的长度，所述第三交点是所述待处理图像中第一导向车道线和第一线段的一端的交点，所述第二交点是所述待处理图像中第二导向车道线和所述第一线段另一端的交点，所述第一导向车道线和所述第二导向车道线是所述至少两条导向车道线中距离最远的两条导向车道线，所述第一线段是经过第二像素的一条线段，所述第二像素是所述至少两条导向车道线中最短的导向车道线在所述待处理图像中最高点对应的像素；

根据所述高度信息和比例尺获取所述待检测物体在所述待处理图像中的长度，所述比例尺用于指示所述待检测物体在所述待处理图像中的长度和所述待检测物体的物理高度之间的比例关系；

根据所述待检测物体在所述待处理图像中的长度获取所述感兴趣区域的宽度。