[发明专利]用于目标识别的图像填充方法、装置、终端、车辆及介质

说明书

本发明提供了一种用于目标识别的图像填充方法、装置、终端、车辆及介质，首先获取语义分割网络输出的标签灰度图；然后根据指定类对应的灰度标签，从标签灰度图中查找各第一目标；再确定每个第一目标的外轮廓在标签灰度图中的类别和尺寸信息；针对每个第一目标，当该第一目标的外轮廓的类别为道路类且尺寸信息满足预设条件时，将该第一目标标记为道路空洞；最终将道路空洞的灰度标签填充为道路类目标的灰度标签，通过先选出容易出现错误识别的指定类目标，然后在指定类目标的外轮廓的类别和尺寸均满足要求时，确定其可能为阴影等干扰因素造成的误识别，使语义分割图中存在道路空洞，最终对识别出的道路空洞进行填充，从而提高目标识别的准确度。

技术领域

本发明属于智能驾驶技术领域，尤其涉及一种用于目标识别的图像填充方法、装置、终端、车辆及介质。

背景技术

语义分割是场景理解的一项基本任务，在自动驾驶、机器人感应等领域中具有多种潜在应用。语义分割网络的输出结果为是单通道灰度图像，以不同的灰度级表示不同的类别的目标。

现有的语义分割需要判断每个像素点的类型来实现用于目标识别的图像填充，但若存在路面不平整，树影等特征干扰时，语义分割网络所识别的目标会出现用于目标识别的图像填充不完整或者出现某些小范围的空洞等情况，从而导致目标的识别不准确。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种用于目标识别的图像填充方法、装置、终端、车辆及介质，旨在解决现有技术目标的识别不准确的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种用于目标识别的图像填充方法，包括：

获取语义分割网络输出的标签灰度图；其中，标签灰度图中不同类别的目标对应不同的灰度标签；标签灰度图中包括至少两种类别的灰度标签，至少两种类别中包括道路类；

根据指定类对应的灰度标签，从标签灰度图中查找属于指定类的各第一目标；其中，指定类为除道路类之外的一种或多种类别；

确定每个第一目标的外轮廓在标签灰度图中的类别和尺寸信息；

针对每个第一目标，当该第一目标的外轮廓在标签灰度图中的类别为道路类且尺寸信息满足预设条件时，将该第一目标标记为道路空洞；

将道路空洞的灰度标签填充为道路类目标对应的灰度标签。

本发明实施例的第二方面提供了一种用于目标识别的图像填充装置，其特征在于，应用于语义分割网络，装置，包括：

获取模块，用于获取语义分割网络输出的标签灰度图；其中，标签灰度图中不同类别的目标对应不同的灰度标签的像素点；标签灰度图中包括至少两种类别的灰度标签，至少两种类别中包括道路类；

搜索模块，用于根据指定类对应的灰度标签，从标签灰度图中查找属于指定类的各第一目标；其中，指定类为除道路类之外的一种或多种类别；

确定模块，用于确定每个第一目标的外轮廓在标签灰度图中的类别和尺寸信息；

判断模块，用于针对每个第一目标，当该第一目标的外轮廓在标签灰度图中的类别为道路类且尺寸信息满足预设条件时，将该第一目标标记为道路空洞；

填充模块，用于将道路空洞的灰度标签填充为道路类目标对应的灰度标签。

本发明实施例的第三方面提供了一种车载终端，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上第一方面的用于目标识别的图像填充方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种车辆，包括：摄像装置以及上第三方面的车载终端。

本发明实施例的第五方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面的用于目标识别的图像填充方法的步骤。