[发明专利]一种图像处理方法、装置、介质、设备及驾驶系统

说明书

本申请公开了一种图像处理方法、装置、介质、设备及驾驶系统，属于数据处理技术领域。主要包括，根据预定的多个感知目标特征分类中每个感知目标特征分类的感知目标特征，以及预定的多个神经网络图像感知模型中，与每个感知目标特征分类相应的神经网络图像感知模型的像素要求，对当前环境图像进行相应调整得到多个当前环境特征图像；利用相应神经网络图像感知模型对每个当前环境特征图像中的感知目标进行感知，得到多个感知结果，以及，对多个感知结果进行融合，得到当前环境图像的感知结果数据。本申请能够提高感知的准确度。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别涉及一种图像处理方法、装置、介质、设备及驾驶系统。

背景技术

当前对图像分析处理的应用越来越广泛，例如对实际场景中目标的定位、识别以及跟踪等。在对图像分析处理的过程中，需要通过对目标进行感知获取感知信息，再利用感知信息进行相应的分析处理，对图像中目标感知的准确度直接影响图像分析处理的结果的准确度。因此需要一套精确的图像目标感知方案。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本申请主要提供一种图像处理方法、装置、介质、设备及驾驶系统，通过对原始环境图像根据不同感知目标类别的特性进行分割处理，利用相应的感知模型进行感知，然后将感知结果进行融合得到原始环境图像的感知结果，来提高感知的效率和准确度。

第一方面，本申请实施例提供一种图像处理方法，其包括：

根据预定的多个感知目标特征分类中每个感知目标特征分类的感知目标特征，以及预定的多个神经网络图像感知模型中，与每个感知目标特征分类相应的神经网络图像感知模型的像素要求，对当前环境图像进行相应调整得到多个当前环境特征图像； 利用相应神经网络图像感知模型对每个当前环境特征图像中的感知目标进行感知，得到多个感知结果；以及，对多个感知结果进行融合，得到当前环境图像的感知结果数据，其中，多个感知目标特征分类与多个神经网络图像感知模型一一对应。

第二方面，本申请实施例提供一种图像处理装置，其包括：

图像调整模块，用于根据预定的多个感知目标特征分类中每个感知目标特征分类的感知目标特征，以及预定的多个神经网络图像感知模型中，与每个感知目标特征分类相应的神经网络图像感知模型的像素要求，对当前环境图像进行相应调整得到多个当前环境特征图像； 感知模块，用于利用相应神经网络图像感知模型对每个当前环境特征图像中的感知目标进行感知，得到多个感知结果；以及融合模块，用于对多个感知结果进行融合，得到当前环境图像的感知结果数据，其中，多个感知目标特征分类与多个神经网络图像感知模型一一对应。

第三方面，本申请实施例提供一种驾驶系统，其包括上述方案中的图像处理装置。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被操作以执行上述方案中的图像处理方法。

第五方面，本申请实施例提供一种计算机设备，其包括处理器和存储器，存储器存储有计算机指令，该计算机指令被操作以执行上述方案中的图像处理方法。

本申请的技术方案可以达到的有益效果是：提供一种图像处理方法、装置、介质、设备及驾驶系统。本申请通过对原始环境图像根据不同感知目标类别的特性进行分割处理，利用相应的感知模型进行感知，然后将感知结果进行融合得到原始环境图像的感知结果，来提高感知的效率和准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图示例性的示出了本申请的一些实施例。

图1是本申请一种图像处理方法的一个具体实施方式流程示意图；

图2是本申请一种图像处理方法的一个具体实施例中的当前环境图像示意图；