[发明专利]用于车辆的图像处理方法和装置

说明书

本申请公开了用于车辆的图像处理方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取呈现有目标对象的图像；遮挡该图像的至少一个区域，得到至少一个遮挡图像；将该至少一个遮挡图像输入预先训练的图像处理模型以得到与各该遮挡图像对应的驾驶参数；对于每个驾驶参数，确定该驾驶参数与该图像所对应的真实驾驶参数的差值；确定该目标对象所在的至少一个区域的遮挡图像的驾驶参数与该真实驾驶参数的差值是否大于或等于差值阈值以确定该目标对象的状态与驾驶参数之间的关联度。本申请实施例可以确定目标对象的状态与驾驶参数之间的关联度，进而确定图像处理模型对目标对象的状态的特征的学习情况。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及用于车辆的图像处理方法和装置。

背景技术

伴随着深度学习技术的发展，深度学习技术越来越多地应用于驾驶领域。深度学习技术需要模型来实现，但是在现有技术中，应用于深度学习技术的模型的学习效果很难于确定。

发明内容

本申请的目的在于提出一种改进的用于车辆的图像处理方法和装置，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于车辆的图像处理方法，该方法包括：获取呈现有目标对象的图像；遮挡图像的至少一个区域，得到至少一个遮挡图像；将至少一个遮挡图像输入预先训练的图像处理模型以得到与各遮挡图像对应的驾驶参数，其中，图像处理模型用以表征图像中呈现的对象的状态与车辆的驾驶参数的对应关系；对于每个驾驶参数，确定该驾驶参数与图像所对应的真实驾驶参数的差值；确定目标对象所在的至少一个区域的遮挡图像的驾驶参数与真实驾驶参数的差值是否大于或等于差值阈值以确定目标对象的状态与驾驶参数之间的关联度。

在一些实施例中，驾驶参数包括方向盘角度和/或行车速度。

在一些实施例中，该方法还包括：根据图像各个区域的遮挡图像的驾驶参数与真实驾驶参数的差值，生成表示差值大小的热力图。

在一些实施例中，确定目标对象所在的至少一个区域的遮挡图像的驾驶参数与真实驾驶参数的差值是否大于或等于差值阈值以确定目标对象的状态与驾驶参数之间的关联度，包括：响应于确定目标对象所在的至少一个区域的差值大于或等于差值阈值，确定目标对象的状态与驾驶参数之间的关联度强；响应于确定目标对象所在的至少一个区域的差值小于差值阈值，确定目标对象的状态与驾驶参数之间的关联度弱。

在一些实施例中，在将至少一个遮挡图像输入预先训练的图像处理模型以得到与各遮挡图像对应的驾驶参数之前，该方法还包括：基于端到端的方式训练预先建立的图像处理模型以得到预先训练的图像处理模型；以及从呈现有目标对象的至少一个图像中提取目标对象的特征；将所提取的目标对象的特征加入图像处理模型的特征库。

第二方面，本申请提供了一种用于车辆的图像处理装置，该装置包括：该装置包括：获取单元，配置用于获取呈现有目标对象的图像；遮挡单元，配置用于遮挡图像的至少一个区域，得到至少一个遮挡图像；输入单元，配置用于将至少一个遮挡图像输入预先训练的图像处理模型以得到与各遮挡图像对应的驾驶参数，其中，图像处理模型用以表征图像中呈现的对象的状态与车辆的驾驶参数的对应关系；差值确定单元，配置用于对于每个驾驶参数，确定该驾驶参数与图像所对应的真实驾驶参数的差值；确定单元，配置用于确定目标对象所在的至少一个区域的遮挡图像的驾驶参数与真实驾驶参数的差值是否大于或等于差值阈值以确定目标对象的状态与驾驶参数之间的关联度。

在一些实施例中，驾驶参数包括方向盘角度和/或行车速度。

在一些实施例中，该装置还包括：生成单元，配置用于根据图像各个区域的遮挡图像的驾驶参数与真实驾驶参数的差值，生成表示差值大小的热力图。