一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：将获取的图像序列中的每个图像输入特征提取网络，得到所述图像的特征图；将所述特征图输入道路分割网络，得到所述图像的道路分割结果；将所述道路分割结果和所述特征图输入车道线检测网络，得到所述图像的车道线检测结果；将所述道路分割结果、所述车道线检测结果和所述特征图输入目标识别网络，得到所述图像的目标识别结果；输出所述图像的处理结果，所述处理结果包括所述道路分割结果、所述车道线检测结果和所述目标识别结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车道线检测网络根据以下步骤得到所述车道线检测结果：基于所述特征图进行车道线识别，得到所述图像中的至少一条车道线；若任一条车道线超出所述道路分割结果所指示的道路区域，则对所述车道线的超出部分进行截断处理。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标识别网络根据以下步骤得到所述目标识别结果：基于所述道路分割结果和所述车道线检测结果，在所述特征图中标记道路点和车道线点；基于所述道路点和所述车道线点，按照目标物的预设可能尺寸，在所述特征图中选取多个候选框；对各候选框分别对应的局部特征图进行目标识别，得到所述目标识别结果。4.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，在得到所述图像的目标识别结果之后，还包括：若确定存在超出所述道路分割结果所指示的道路区域内的目标物，则基于所述目标物的位置信息，对所述道路分割结果进行修正；以修正后的道路分割结果为新的道路分割结果，执行将所述道路分割结果和所述特征图输入车道线检测网络，得到所述图像的车道线检测结果的步骤，直至确定不存在不位于所述道路分割结果所指示的道路区域内的目标物。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述目标物的位置信息，对所述道路分割结果进行修正之后，还包括：利用修正后的道路分割结果，对所述道路分割网络进行更新。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取网络根据以下步骤进行特征提取：从所述图像中提取至少两个中间特征图，其中，不同中间特征图的特征表达丰富度不同；对各中间特征图进行交叉转换，得到所述图像的特征图。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像序列是对自动驾驶车辆的周围环境进行采集得到的，在输出所述图像的处理结果之后，还包括：基于所述图像的处理结果，控制所述自动驾驶车辆驾驶。
8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：特征提取模块，用于将获取的图像序列中的每个图像输入特征提取网络，得到所述图像的特征图；道路分割模块，用于将所述特征图输入道路分割网络，得到所述图像的道路分割结果；车道线检测模块，用于将所述道路分割结果和所述特征图输入车道线检测网络，得到所述图像的车道线检测结果；目标识别模块，用于将所述道路分割结果、所述车道线检测结果和所述特征图输入目标识别网络，得到所述图像的目标识别结果；输出模块，用于输出所述图像的处理结果，所述处理结果包括所述道路分割结果、所述车道线检测结果和所述目标识别结果。9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中：所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-7任一所述的方法。10.一种存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的计算机程序由电子设备的处理器执行时，所述电子设备能够执行如权利要求1-7任一所述的方法。

技术总结
本申请公开一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，属于车辆技术领域，该方法包括：将获取的图像序列中的每个图像输入特征提取网络，得到图像的特征图；将特征图输入道路分割网络，得到图像的道路分割结果；将道路分割结果和特征图输入车道线检测网络，得到图像的车道线检测结果；将道路分割结果、车道线检测结果和特征图输入目标识别网络，得到图像的目标识别结果；输出图像的处理结果，处理结果包括道路分割结果、车道线检测结果和目标识别结果。这样，各网络之间的兼顾性比较好，利于提升各子任务的执行准确性，因此，可提升图像的全景感知效果。全景感知效果。全景感知效果。


技术研发人员：庄驰
受保护的技术使用者：南京领行科技股份有限公司
技术研发日：2022.10.20
技术公布日：2023/1/31