(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210185274.7 (22)申请日 2022.02.28 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114255351 A (43)申请公布日 2022.03.29 (73)专利权人 魔门塔 （苏州） 科技有限公司 地址 215131 江苏省苏州市相城区高铁新 城青龙港 路58号天成时代商务广场23 层 (72)发明人 龚骏　 (74)专利代理 机构 北京国科程知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11862 专利代理师 曹晓斐 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01)G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) 审查员 唐进岭 (54)发明名称 一种图像处理方法、 装置、 介质、 设备及驾驶 系统 (57)摘要 本申请公开了一种图像处理方法、 装置、 介 质、 设备及驾驶系统， 属于 数据处理技术领域。 主 要包括， 根据预定的多个感知目标特征分类中每 个感知目标特征分类的感知目标特征， 以及预定 的多个神经网络图像感知模型中， 与每个感知目 标特征分类相应的神经网络图像感知模型的像 素要求， 对当前环境图像进行相应调整得到多个 当前环境特征图像； 利用相应神经网络图像感知 模型对每个当前环境特征图像中的感知目标进 行感知， 得到多个感知结果， 以及， 对多个感知结 果进行融合， 得到当前环境图像的感知结果数 据。 本申请能够提高感知的准确度。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114255351 B 2022.05.27 CN 114255351 B 1.一种图像处 理方法， 其特 征在于， 包括： 根据预定的多个感知目标特征分类中每个感知目标特征分类的感知目标特征， 以及预 定的多个神经网络图像感知模型中， 与所述每个感知目标特征分类相应的神经网络图像感 知模型的像素要求， 对当前环境图像进行相应调整得到多个当前环境特 征图像； 利用相应所述神经网络图像感知模型对每个当前环境特征图像中的感知目标进行感 知， 得到多个感知结果； 以及 对所述多个感知结果进行融合， 得到所述当前环境图像的感知结果数据； 其中， 所述多个感知目标 特征分类与所述多个神经网络图像感知模型一 一对应； 所述根据 预定的多个感知目标特征分类中每个感知目标特征分类的感知目标特征， 以 及预定的多个神经网络图像 感知模型中， 与所述每个感知目标特征分类相应的神经网络图 像感知模型的像素要求， 对当前环境图像进 行相应调整得到多个当前环境特征图像的过程 包括， 根据所述每个感知目标特征分类在所述当前环境图像中的方位， 以及所述每个感知目 标特征分类的清晰度确定相应所述当前环境特 征图像的特 征类画幅； 根据与所述每个感知目标特征分类相应的神经网络 图像感知模型的感知像素上限以 及所述当前环境图像的像素， 确定相应所述当前环境特 征图像的特 征类像素； 以及 根据所述特征类画幅以及所述特征类像素对所述当前环境图像进行调整得到所述当 前环境特 征图像。 2.根据权利要求1所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述根据 所述特征类画幅以及所 述特征类像素对所述当前环境图像进行调整得到所述当前环境特 征图像的过程包括， 对像素大于与所述每个感知目标特征分类相应的神经网络图像感知模型的感知像素 上限的所述当前环境图像， 进行裁剪和/或缩放得到所述当前环境特征图像的当前环境特 征图像。 3.根据权利要求2所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述对像素大于与所述每个感知 目标特征分类相应的神经网络图像感知模型的感知像素上限的所述当前环境图像， 进 行裁 剪和/或缩放得到所述当前环境特 征图像的当前环境特 征图像的过程包括， 对所述当前环境图像进行裁剪以保留所述感知目标特征分类的清晰度， 之后对裁剪后 的当前环境图像的像素是否大于相应神经网络图像感知模型的感知像素上限进行判断， 若 大于则对所述裁剪后的当前环境图像进行缩放， 否则， 将所述裁剪后的当前环境图像确定 为所述当前环境特 征图像； 或者， 首先对所述当前环境图像进行缩放以保留所述感知目标特征分类的完整度， 之后对缩 放后的当前环境图像的像素是否大于相 应神经网络图像感知模型的感知像素上限进行判 断， 若大于， 则对所述缩放后的当前环境图像进行裁剪， 否则， 将所述缩放后的当前环境图 像确定为所述当前环境特 征图像。 4.根据权利要求1所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述对所述多个感知结果进行融 合， 得到所述当前环境图像的感知结果数据的过程包括， 将所述多个感知结果中的感知目标信 息， 与相应所述当前环境图像的像素位置进行关 联， 得到所述当前环境图像的感知结果数据。 5.根据权利要求1所述的图像处 理方法， 其特 征在于，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114255351 B 2所述多个感知目标特征分类包括第 一感知目标特征分类以及第 二感知目标特征分类， 所述第一感知目标特征分类中的感知目标包括障碍物， 所述第二感知目标特征包括车道 线； 所述多个神经网络图像感知模型包括与所述第一感知目标特征分类对应的障碍物感 知模型， 以及与所述第二感知目标 特征分类对应的车道线感知模型。 6.一种图像处 理装置， 其特 征在于， 包括， 图像调整模块， 用于根据预定的多个感知目标特征分类中每个感知目标特征分类的感 知目标特征， 以及预定的多个神经网络图像感知模型中， 与所述每个感知目标特征分类相 应的神经网络图像感知模型的像素要求， 对当前环境图像进 行相应调整得到多个当前环境 特征图像； 感知模块， 用于利用相应所述神经网络图像感知模型对每个当前环境特征图像中的感 知目标进行感知， 得到多个感知结果； 以及 融合模块， 用于对所述多个感知结果进行融合， 得到所述当前环境图像的感知结果数 据； 其中， 所述多个感知目标 特征分类与所述多个神经网络图像感知模型一 一对应； 所述图像调整模块还用于根据所述每个感知目标特征分类在所述当前环境图像中的 方位， 以及所述每个感知目标特征分类的清晰度确定相应所述当前环境特征图像的特征类 画幅； 根据与所述每个感知目标特征分类相应的神经网络图像感知模型的感知像素上限以 及所述当前环境图像的像素， 确定相应所述当前环境特征图像的特征类像素； 以及， 根据所 述特征类画幅以及所述特征类像素对所述当前环境图像进行调整得到所述当前环境特征 图像。 7.一种驾驶系统， 其特 征在于， 所述驾驶系统包括如权利要求6所述的图像处 理装置。 8.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机指令， 其特征在 于， 所述计算机指令被执行时， 使得计算机执行权利要求1 ‑5中任一项所述的图像处理方 法。 9.一种计算机设备， 其包括处理器和存储器， 所述存储器存储有计算机指令， 其特征在 于， 所述计算机指令被所述处理器执行时实现如权利要求1 ‑5中任一项所述的图像处理方 法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114255351 B 3