【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能领域，具体涉及图像处理、计算机视觉、深度学习、智能车辆和智能驾驶等，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、智能驾驶中，车载相机采集的驾驶环境图像中可能出现人脸、车牌等隐私内容，处于对隐私内容的保护，需要对驾驶环境图像进行脱敏处理。
2、相关技术中，可采用车辆中的处理器，比如中央处理器(central processingunit，cpu)和/或图形处理器(graphics processing unit，gpu)，对车载相机采集的驾驶环境图像进行脱敏处理。
3、然而，车辆的计算资源有限，在车辆上部署有多路车载相机的情况下，上述方式的图像脱敏效率低且导致车辆性能降低，带来安全隐患。
技术实现思路
1、本公开提供了一种用于提高图像脱敏效率且节省车辆性能的图像处理方法、装置、设备及存储介质。
2、根据本公开的第一方面，提供了一种图像处理方法，应用于位于车载终端中的可编程芯片，所述可编程芯片中部署目标检测模型，所述图像处理方法包括：获取多路实际通道的相机图像，一路实际通道对应一路车载相机；将所述多路实际通道的相机图像合并为一路或者多路虚拟通道的相机图像，一路虚拟通道对应至少两路实际通道；通过所述目标检测模型，对所述虚拟通道的相机图像包含的敏感对象进行目标检测，得到检测结果；基于所述检测结果，对所述多路实际通道的相机图像进行马赛克处理，得到所述多路实际通道的相机图像对应的脱敏图像。
3、根据本公开的第
4、根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面所述的图像处理方法。
5、根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面所述的图像处理方法。
6、根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得电子设备执行第一方面所述的图像处理方法。
7、根据本公开的第六方面，提供了一种可编程芯片，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面所述的图像处理方法。
8、根据本公开的第七方面，提供一种车载终端，包括存储器和根据第六方面所述的可编程芯片。
9、根据本公开提供的技术方案，在车载终端的可编程芯片上实现图像脱敏，无需占用车辆中的cpu/gpu，避免图像脱敏导致车辆性能降低；在图像脱敏过程中，将多路实际通道的相机图像合并为一路或者多路虚拟通道的相机图像，通过目标检测模型对虚拟通道的相机图像包含的敏感对象进行目标检测，得到检测结果，基于检测结果对多路实际通道的相机图像进行马赛克处理，得到多路实际通道的相机图像对应的脱敏图像，使得多路实际通道在目标检测时可以资源共享，提高目标检测效率，进而提高图像脱敏效率。
10、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种图像处理方法，应用于位于车载终端中的可编程芯片，所述可编程芯片中部署目标检测模型，所述图像处理方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，所述将所述多路实际通道的相机图像合并为一路或者多路虚拟通道的相机图像，包括：
3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其中，一个分组包括两路实际通道，所述按照所述多路实际通道的分组，将位于同一分组内的实际通道的相机图像合并为一路虚拟通道的相机图像，包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的图像处理方法，其中，所述基于所述检测结果，对所述多路实际通道的相机图像进行马赛克处理，得到所述多路实际通道的相机图像对应的脱敏图像，包括：
5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其中，第三通道的相机图像中的奇数帧图像与第四通道的相机图像中的偶数帧图像依次组合得到的一组虚拟通道的相机图像，所述第三通道和所述第四通道为对应同一虚拟通道的两个实际通道，所述检测结果为多个，一个检测结果对应一个相机图像，所述确定所述检测结果所属的目标实际通道，包括：
6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其
7.根据权利要求1至3中任一项所述的图像处理方法，其中，所述检测结果中包括所述敏感对象的像素坐标范围，所述基于所述检测结果，对所述多路实际通道的相机图像进行马赛克处理，得到所述多路实际通道的相机图像对应的脱敏图像之前，还包括：
8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其中，所述像素坐标范围包括左上角坐标和右下角坐标，所述对所述像素坐标范围进行调整，包括：
9.一种图像处理装置，应用于位于车载终端中的可编程芯片，所述可编程芯片中部署有目标检测模型，所述图像处理装置包括：
10.根据权利要求9所述的图像处理装置，其中，所述合并单元包括：
11.根据权利要求10所述的图像处理装置，其中，一个分组包括两路实际通道，所述分组合并模块包括：
12.根据权利要求9至11中任一项所述的图像处理装置，其中，所述马赛克单元包括：
13.根据权利要求12所述的图像处理装置，其中，第三通道的相机图像中的奇数帧图像与第四通道的相机图像中的偶数帧图像依次组合得到的一组虚拟通道的相机图像，所述第三通道和所述第四通道为对应同一虚拟通道的两个实际通道，所述检测结果为多个，一个检测结果对应一个相机图像，所述通道确定模块包括：
14.根据权利要求13所述的图像处理装置，其中，所述马赛克单元包括：
15.根据权利要求9至11中任一项所述的图像处理装置，其中，所述检测结果中包括所述敏感对象的像素坐标范围，所述图像处理装置还包括：
16.根据权利要求15所述的图像处理装置，其中，所述像素坐标范围包括左上角坐标和右下角坐标，所述坐标范围扩大单元包括：
17.一种电子设备，包括：
18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1至8中任一项所述的图像处理方法。
19.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至8中任一项所述的图像处理方法的步骤。
20.一种可编程芯片，包括：
21.一种车载终端，包括存储器和根据权利要求13所述的可编程芯片。
...【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，应用于位于车载终端中的可编程芯片，所述可编程芯片中部署目标检测模型，所述图像处理方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，所述将所述多路实际通道的相机图像合并为一路或者多路虚拟通道的相机图像，包括：
3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其中，一个分组包括两路实际通道，所述按照所述多路实际通道的分组，将位于同一分组内的实际通道的相机图像合并为一路虚拟通道的相机图像，包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的图像处理方法，其中，所述基于所述检测结果，对所述多路实际通道的相机图像进行马赛克处理，得到所述多路实际通道的相机图像对应的脱敏图像，包括：
5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其中，第三通道的相机图像中的奇数帧图像与第四通道的相机图像中的偶数帧图像依次组合得到的一组虚拟通道的相机图像，所述第三通道和所述第四通道为对应同一虚拟通道的两个实际通道，所述检测结果为多个，一个检测结果对应一个相机图像，所述确定所述检测结果所属的目标实际通道，包括：
6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其中，所述按照所述检测结果，对所述目标实际通道的相机图像进行马赛克处理，得到所述目标实际通道的相机图像对应的脱敏图像，包括：
7.根据权利要求1至3中任一项所述的图像处理方法，其中，所述检测结果中包括所述敏感对象的像素坐标范围，所述基于所述检测结果，对所述多路实际通道的相机图像进行马赛克处理，得到所述多路实际通道的相机图像对应的脱敏图像之前，还包括：
8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其中，所述像素坐标范围包括左上角坐标和右下角坐标，所述对所述像素坐标范围进行调整，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：黄自瑞，王帅，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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