图像处理方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本公开实施例提出了一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质，图像处理方法包括：将待处理图像输入至神经网络，所述神经网络是基于不同背景环境下的样本图像训练得到的；基于所述神经网络对所述待处理图像进行图像处理，得到图像处理结果；所述图像处理结果包括目标检测结果和/或语义分割结果。如此，通过该图像处理方法而获得的待处理图像的图像处理结果，不易受背景环境的影响，稳定性和可信度较高。

Image processing methods, devices, devices and storage media

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、设备和存储介质
本公开涉及计算机视觉技术，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质。
技术介绍
随着机器人技术的发展，越来越多的机器人开始应用于作业范围不固定、障碍种类多且速度块的户外场景，因此，开发一种可以在户外作业范围内作业的机器人自主避障系统显得尤为重要，在相关技术中，对于应用于户外场景作业的机器人自主避障系统，易受背景环境的影响，稳定性以及可信度较差。
技术实现思路
本公开实施例期望提供图像处理的技术方案。本公开实施例提供了一种图像处理方法，所述方法包括：将待处理图像输入至神经网络，所述神经网络是基于不同背景环境下的样本图像训练得到的；基于所述神经网络对所述待处理图像进行图像处理，得到图像处理结果；所述图像处理结果包括目标检测结果和/或语义分割结果。可选地，所述待处理图像是由图像采集设备采集的；所述方法还包括：根据所述待处理图像的图像处理结果，判断是否满足第一预设条件；在满足第一预设条件的情况下，确定所述图像采集设备前方存在障碍物。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n将待处理图像输入至神经网络，所述神经网络是基于不同背景环境下的样本图像训练得到的；/n基于所述神经网络对所述待处理图像进行图像处理，得到图像处理结果；所述图像处理结果包括目标检测结果和/或语义分割结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
将待处理图像输入至神经网络，所述神经网络是基于不同背景环境下的样本图像训练得到的；
基于所述神经网络对所述待处理图像进行图像处理，得到图像处理结果；所述图像处理结果包括目标检测结果和/或语义分割结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理图像是由图像采集设备采集的；
所述方法还包括：
根据所述待处理图像的图像处理结果，判断是否满足第一预设条件；
在满足第一预设条件的情况下，确定所述图像采集设备前方存在障碍物。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一预设条件包括以下至少一项：
所述待处理图像中的至少一个目标分别与图像采集设备之间的距离值小于或等于最小距离安全阈值；
所述待处理图像中的至少一个目标的像素面积值大于或等于最大面积安全阈值。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述待处理图像的图像处理结果包括目标检测结果的情况下，根据预先获取的单应性矩阵以及所述目标检测结果，分别得到所述待处理图像中的各目标与图像采集设备之间的距离值；和/或，根据所述目标检测结果，分别获得所述待处理图像中的各目标的像素面积值；其中，所述单应性矩阵用于表示各像素点对应的上的世界坐标系和像素坐标系之间的位置映射关系。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述单应性矩阵是根据所述图像采集设备的内部参数以及标定板相对于所述图像采集设备的已知位置确定的。


6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像采集设备设置于移动载体上，
所述方法还包括：
在所述图像采集设备前方存在障碍物的情况下，确定所述移动载体的避障反应。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述移动载体的避障反应，包括：
根据所述图像处理结果，确定所述障碍物的类别；根据所述障碍物的类别，确定所述移动载体的避障反应。


8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述背景环境包括以下至少一项：光照条件、纹理背景。


9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理图像是由图像采集设备采集的；
所述方法还包括：
根据所述待处理图像的图像处理结果，判断是否满足第二预设条件；
在满足第二预设条件的情况下，确定所述图像采集设备抵达可工作区域与不可工作区域的边界。


10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述第二预设条件包括以下至少一项：
所述边界的平均像素高度值小于或等于边界像素高度阈值；
所述待处理图...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨凯，张展鹏，靳婉婷，刘家铭，成慧，高鸣岐，
申请(专利权)人：深圳市商汤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44