驾驶任务处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种驾驶任务处理方法，其特征在于，包括：获取待测图像的图像特征；将所述待测图像的图像特征输入到处理模型中，得到由处理模型输出的待测图像中任务目标的任务属性；所述任务属性表征任务目标在不同感知任务下的感知结果；其中，所述处理模型为将根据图像样本中的图像特征作为输入，图像样本中任务目标在各感知任务下的感知结果作为输出，通过机器学习训练得到，用于判断图像中任务属性的模型；所述处理模型包括检测层和处理层，所述检测层用于根据所述待测图像的图像特征确定待测图像中任务目标的判断参数；所述处理层用于根据分配的判断参数确定任务目标的任务属性。2.根据权利要求1所述的驾驶任务处理方法，其特征在于，将所述待测图像的图像特征输入到处理模型中，得到由处理模型输出的待测图像中任务目标的任务属性，包括：将待测图像的图像特征输入到检测层，由检测层根据预存的多个感知任务类型确定各感知任务类型各自对应的检测规则，根据确定的多个所述检测规则和所述待测图像的图像特征确定各感知任务类型对应的任务目标的判断参数；将各感知任务类型对应的任务目标的判断参数输入到处理层，由处理层根据预存的多个感知任务类型确定各感知任务类型各自对应的判断规则，根据确定的多个所述判断规则和多个所述判断规则各自对应的判断参数进行判断，得到任务目标的任务属性。3.根据权利要求1所述的驾驶任务处理方法，其特征在于，所述方法还包括：获取感知任务类型之间的关联性；相应地，将所述待测图像的图像特征输入到处理模型中，得到由处理模型输出的待测图像中任务目标的任务属性，包括：将待测图像的图像特征输入到检测层，由检测层根据预存的多个感知任务类型确定各感知任务类型各自对应的检测规则，根据确定的多个所述检测规则和所述待测图像的图像特征确定各感知任务类型对应的任务目标的判断参数；将各感知任务类型对应的任务目标的判断参数输入到处理层，由处理层根据感知任务类型之间的关联性确定第一类感知任务类型和第二类感知任务类型，根据第一类感知任务类型和第二类感知任务类型确定各自对应的判断规则，以及对各感知任务类型对应的任务目标的判断参数进行划分得到新的判断参数，根据确定的多个所述判断规则和多个所述判断规则各自对应的新的判断参数进行判断，得到任务目标的任务属性。4.根据权利要求3所述的驾驶任务处理方法，其特征在于，所述分配层包括一个划分层和多个子处理层；相应地，由划分层根据感知任务类型之间的关联性确定第一类感知任务类型和第二类感知任务类型，根据第一类感知任务类型和第二类感知任务类型确定各自对应的判断规则，以及对各感知任务类型对应的任务目标的判断参数进行划分得到新的判断参数；由子处理层根据分配的所述判断规则和对应的新的判断参数进行判断，得到任务目标的任务属性。5.根据权利要求1-4中任一所述的驾驶任务处理方法，其特征在于，所述感知任务包括有2d/3d目标检测、障碍物检测、车道线检测、交通标志牌检测、路面标志检测、关键点检测、
可行驶区域分割、单目深度估计和光流估计。6.一种驾驶任务处理装置，其特征在于，包括：采集模块，用于获取待测图像的图像特征；处理模块，用于将所述待测图像的图像特征输入到处理模型中，得到由处理模型输出的待测图像中任务目标的任务属性；所述任务属性表征任务目标在不同感知任务下的感知结果；其中，所述处理模型为将根据图像样本中的图像特征作为输入，图像样本中任务目标在各感知任务下的感知结果作为输出，通过机器学习训练得到，用于判断图像中任务属性的模型；所述处理模型包括检测层和处理层，所述检测层用于根据所述待测图像的图像特征确定待测图像中任务目标的判断参数；所述处理层用于根据分配的判断参数确定任务目标的任务属性。7.根据权利要求6所述的驾驶任务处理装置，其特征在于，所述处理模块具体用于：将待测图像的图像特征输入到检测层，由检测层根据预存的多个感知任务类型确定各感知任务类型各自对应的检测规则，根据确定的多个所述检测规则和所述待测图像的图像特征确定各感知任务类型对应的任务目标的判断参数；将各感知任务类型对应的任务目标的判断参数输入到处理层，由处理层根据预存的多个感知任务类型确定各感知任务类型各自对应的判断规则，根据确定的多个所述判断规则和多个所述判断规则各自对应的判断参数进行判断，得到任务目标的任务属性。8.根据权利要求6所述的驾驶任务处理装置，其特征在于，所述采集模块还用于：获取感知任务类型之间的关联性；相应地，所述处理模块具体用于：将待测图像的图像特征输入到检测层，由检测层根据预存的多个感知任务类型确定各感知任务类型各自对应的检测规则，根据确定的多个所述检测规则和所述待测图像的图像特征确定各感知任务类型对应的任务目标的判断参数；将各感知任务类型对应的任务目标的判断参数输入到处理层，由处理层根据感知任务类型之间的关联性确定第一类感知任务类型和第二类感知任务类型，根据第一类感知任务类型和第二类感知任务类型确定各自对应的判断规则，以及对各感知任务类型对应的任务目标的判断参数进行划分得到新的判断参数，根据确定的多个所述判断规则和多个所述判断规则各自对应的新的判断参数进行判断，得到任务目标的任务属性。9.一种电子设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，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5任一项所述驾驶任务处理方法的步骤。10.一种处理器可读存储介质，其特征在于，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述处理器执行权利要求1至5任一项所述驾驶任务处理方法的步骤。

技术总结
本发明涉及图像识别技术领域，提供一种驾驶任务处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待测图像的图像特征；将待测图像的图像特征输入到处理模型中，得到由处理模型输出的待测图像中任务目标的任务属性；任务属性表征任务目标在不同感知任务下的感知结果；处理模型为将根据图像样本中的图像特征作为输入，图像样本中任务目标在各感知任务下的感知结果作为输出，通过机器学习训练得到，用于判断图像中任务属性的模型。本发明提供的驾驶任务处理方法、系统、电子设备及存储介质，通过对待测图像进行分支处理，实现各感知任务共享一个处理模型，减少针对不同感知任务的多模型建立，降低系统整体内存占用，减少工作量。减少工作量。减少工作量。


技术研发人员：安建平 何卓宇 王向韬 牟晓凡 李越 孙杰 吴向阳 杨潇睿 李紫微 陆强 郝雨萌 程新景 杨睿刚
受保护的技术使用者：际络科技（上海）有限公司
技术研发日：2021.11.30
技术公布日：2022/4/26