[发明专利]车辆部件级分割方法、装置以及电子设备

说明书

本申请提供了一种车辆部件级分割方法、装置以及电子设备，涉及图像处理技术领域，缓解了对车辆图像的分割处理精细度较低技术问题。该方法包括：获取待处理2D图像、待处理2D图像中的目标车辆上的关键点的2D坐标、目标车辆的3D模型以及关键点在3D模型上对应的3D坐标；其中，关键点是预先设定的车辆特定位置，如车前窗左上角点、左前车轮中心点等，车辆特定位置用于表示车辆部件信息；根据2D坐标、3D坐标以及预设相机内参通过PnP算法进行计算，得到目标车辆的姿态信息；基于目标车辆的姿态信息，将含有车辆部件信息的3D模型投影至待处理2D图像上，得到目标车辆的部件级分割2D图像。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种车辆部件级分割方法、装置以及电子设备。

背景技术

目前，对于相机采集到的包含其他车辆的图像中，一般可以对图像中的这些车辆进行整体级分割，即分割出不同的车辆，便于对图像中的多个车辆之间进行区分。

但是，目前针对图像中的单个车辆难以进行部件级的分割，即无法区分出单个车辆上不同的部件，导致对车辆图像的分割处理精细度较低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种车辆部件级分割方法、装置以及电子设备，以缓解对车辆图像的分割处理精细度较低技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种车辆部件级分割方法，所述方法包括：

获取待处理二维(Two dimensional，2D)图像、所述待处理2D图像中的目标车辆上的关键点的2D坐标、所述目标车辆的三维(Three dimensional，3D)模型以及所述关键点在所述3D模型上对应的3D坐标；其中，所述关键点是预先设定的车辆特定位置，所述车辆特定位置用于表示车辆部件信息；

根据所述2D坐标、所述3D坐标以及预设相机内参通过多点匹配(pespective-n-point，PNP)算法进行计算，得到所述目标车辆的姿态信息；

基于所述目标车辆的姿态信息，将含有所述车辆部件信息的所述3D模型投影至所述待处理2D图像上，得到所述目标车辆的部件级分割2D图像。

在一个可能的实现中，在所述基于所述目标车辆的姿态信息，将含有所述车辆部件信息的所述3D模型投影至所述待处理2D图像上，得到所述目标车辆的部件级分割2D图像的步骤之后，还包括：

将所述部件级分割2D图像作为训练样本，对初始神经网络模型进行训练，得到车辆部件级分割模型；

其中，所述车辆部件级分割模型用于对2D图像中的车辆进行部件级分割。

在一个可能的实现中，所述待处理2D图像中的所述目标车辆的数量为多个；

所述基于所述目标车辆的姿态信息，将含有所述车辆部件信息的所述3D模型投影至所述待处理2D图像上，得到所述目标车辆的部件级分割2D图像的步骤，包括：

根据多个所述目标车辆的姿态信息，确定多个所述目标车辆距离所述待处理2D图像的图像采集相机的实际距离；

根据多个所述目标车辆对应的所述实际距离，确定多个所述目标车辆的投影先后顺序；其中，所述实际距离越大所述投影先后顺序越先；

基于多个所述目标车辆的姿态信息，按照所述投影先后顺序，将标记有所述关键点的多个所述3D模型投影至所述待处理2D图像上，得到多个所述目标车辆的部件级分割2D图像。

在一个可能的实现中，获取所述目标车辆的3D模型的步骤，包括：

获取所述目标车辆的车辆信息；

根据所述目标车辆的车辆信息从多个预设车辆3D模型中确定所述目标车辆的3D模型。

在一个可能的实现中，所述车辆信息包括下述任意一项或多项：