[发明专利]一种图像信息确定方法、设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种图像信息确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取样本图像和所述样本图像的样本深度图、所述样本图像的样本遮挡边缘二值图和所述样本图像的样本遮挡边缘方向图；

获取每一样本图像的不同层次的样本特征图，并基于所述不同层次的样本特征图、所述样本深度图、所述样本遮挡边缘二值图和所述样本遮挡边缘方向图，对初始遮挡边缘检测模型和初始深度预测模型进行模型训练，得到目标模型；其中，所述目标模型具有遮挡边缘检测和深度估计功能；

对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的不同层次的待处理特征图；

基于所述目标模型对所述待处理特征图进行处理，得到所述待处理图像的深度图、所述待处理图像的遮挡边缘二值图和所述待处理图像的遮挡边缘方向图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每一样本图像的不同层次的样本特征图，包括：

采用残差网络对所述每一样本图像进行特征提取，得到所述每一样本图像的不同层次的样本特征图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述不同层次的样本特征图、所述样本深度图、所述样本遮挡边缘二值图和所述样本遮挡边缘方向图，对初始遮挡边缘检测模型和初始深度预测模型进行模型训练，得到目标模型，包括：

基于第一特征解码器、第二特征解码器和所述样本特征图中目标层次的特征图，得到第一中间特征图和第二中间特征图；其中，所述初始遮挡边缘检测模型中包括所述第一特征解码器；所述初始深度预测模型中包括所述第二特征解码器；

采用所述初始遮挡边缘检测模型中的特征融合模块对所述样本图像的每一层次的特征图进行处理，得到融合特征图；

基于所述融合特征图、所述第一中间特征图和所述第二中间特征图，确定预测深度图、预测遮挡边缘二值图和预测遮挡边缘方向图；

基于所述预测深度图、所述预测遮挡边缘二值图、所述预测遮挡边缘方向图、所述样本深度图、所述样本遮挡边缘二值图、所述样本遮挡边缘方向图和目标损失函数，进行模型训练更新所述初始遮挡边缘检测模型和所述初始深度预测模型中的参数直到满足目标条件，以得到所述目标模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于第一特征解码器、第二特征解码器和所述样本特征图中目标层次的特征图，得到第一中间特征图和第二中间特征图，包括：

采用目标实例分割网络对所述样本特征图的最深层次的特征图进行处理，得到深度特征图；

采用所述第一特征解码器和所述第二特征解码器对所述深度特征图进行处理，得到所述第一中间特征图和所述第二中间特征图；其中，所述第一特征解码器和所述第二特征解码器包括多层反卷积模块。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用所述第一特征解码器和所述第二特征解码器对所述深度特征图进行处理，得到所述第一中间特征图和所述第二中间特征图，包括：

确定所述第一特征解码器的第一参数和第二参数，并确定所述第二特征解码器的第三参数和第四参数；

采用所述第一特征解码器的第一层反卷积层和所述第二特征解码器的第一层反卷积层，对所述深度特征图进行反卷积处理得到第一层第一特征图和第一层第二特征图；

基于所述第一参数、第i层第一特征图、第三参数和第i层第二特征图，确定第i+1层第一输入特征图；其中，i为大于1的正整数；

基于所述第二参数、第i层第一特征图、第四参数和第i层第二特征图，确定第i+1层第二输入特征图；

采用所述第一特征解码器的第i+1层反卷积层对所述第i+1层第一输入特征图进行处理，并采用所述第二特征解码器的第i+1层反卷积层对所述第i+1层第二输入特征图进行处理，直到采用所述第一特征解码器和所述第二特征解码器的最后一层反卷积层进行了处理，得到所述第一中间特征图和所述第二中间特征图。