[发明专利]图像处理方法、计算机程序产品、存储介质及电子设备

说明书

本申请涉及图像处理技术领域，提供一种图像处理方法、计算机程序产品、存储介质及电子设备。其中，图像处理方法包括：获取待处理图像，并利用主干网络提取待处理图像的图像特征；获取多个初始查询特征，每个初始查询特征对应BEV空间中的一个子区域；将多个初始查询特征输入解码网络，与同样输入解码网络的图像特征进行交互计算，得到对应的多个最终查询特征；基于多个最终查询特征，利用分割网络得到对应的多个子区域内的目标分割结果；根据多个子区域内的目标分割结果，得到BEV空间中的总体目标分割结果。该方法显著提高了在BEV空间下进行目标分割的精度。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种图像处理方法、计算机程序产品、存储介质及电子设备。

背景技术

在自动驾驶中，常常需要基于车载摄像头采集的图像在鸟瞰视角(Bird’s EyeView，简称BEV)空间中分割出车道线，以便执行后续的驾驶规划等操作。

在现有技术中，通常会从车载摄像头采集的图像中提取图像特征并估计图像的深度信息，然后利用估计出的深度信息将图像特征转换到BEV空间下，最后利用BEV空间下的特征进行车道线的分割。然而，此种方法估计出的深度信息本就具有较大的误差，再利用深度信息将图像特征转换到BEV空间下更是进一步扩大了误差，导致车道线分割结果精度较低。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种图像处理方法、计算机程序产品、存储介质及电子设备，以改善上述技术问题。

为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

第一方面，本申请实施例提供一种图像处理方法，包括：获取待处理图像，并利用主干网络提取所述待处理图像的图像特征；获取多个初始查询特征；其中，每个初始查询特征对应BEV空间中的一个子区域，所述BEV空间为所述待处理图像的拍摄范围在鸟瞰视角下对应的平面区域；将所述多个初始查询特征输入解码网络，与同样输入所述解码网络的所述图像特征进行交互计算，得到对应的多个最终查询特征；基于所述多个最终查询特征，利用分割网络得到对应的多个子区域内的目标分割结果；根据所述多个子区域内的目标分割结果，得到所述BEV空间中的总体目标分割结果。

上述方法中的目标可以包括、但不限于各类地图元素，例如车道线、可行驶区域、车辆、行人等一种或多种元素，该方法的有益效果包括：

其一，由于初始查询特征是与BEV空间中的子区域对应的，因此与图像特征进行交互计算后，直接就可以得到与BEV空间中的子区域相对应的最终查询特征，这一过程并不需要将图像特征转换到BEV空间下，从而避免了转换带来的误差，显著提高了在BEV空间下进行目标分割的精度。

其二，由于最终查询特征与BEV空间中的子区域具有对应关系，因此根据每个最终查询特征，直接就能得到相应子区域中的目标分割结果，然后通过拼合各子区域中的目标分割结果，很容易就可以得到BEV空间中的总体目标分割结果。由于各子区域之间的相对位置关系是清楚的，因此各子区域中的目标分割结果应该如何拼合也是十分清楚的，从而有利于获得精度更高的目标分割结果。

在第一方面的一种实现方式中，所述获取多个初始查询特征，包括：获取所述多个初始查询特征对应的多组坐标；其中，每组坐标至少包括x坐标和y坐标，且每个初始查询特征对应的x坐标和y坐标位于所述BEV空间中与该初始查询特征对应的子区域内；利用查询特征编网络对所述多组坐标进行编码，得到对应的所述多个初始查询特征；其中，一个初始查询特征的维度大于一组坐标的维度。