图像处理方法、装置、设备、介质及程序产品.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113869440A(43)申请公布日2021.12.31(21)申请号202111170721.3(22)申请日2021.10.08(71)申请人极氪汽车（宁波杭州湾新区）有限公司地址315336浙江省宁波市杭州湾新区滨海六路688号申请人浙江吉利控股集团有限公司(72)发明人周磊郭雅婵张立志张黎明(74)专利代理机构北京同立钧成知识产权代理有限公司11205代理人宋兴黄健(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06K9/00(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图4页(54)发明名称图像处理方法、装置、设备、介质及程序产品(57)摘要本申请提供了一种图像处理方法、装置、设备、介质及程序产品，通过获取待调整训练集，待调整训练集中包括多个带标注图像数据，带标注图像数据包括：多个尺度下拍摄到的训练图像以及目标特征的标注值，目标特征与训练图像中的目标对象相对应；根据每个尺度与标准尺度之间的对应关系，将待调整训练集中的标注值调整为相对标注值，以确定目标训练集；再利用多尺度训练算法，根据目标训练集，对待训练模型进行训练，以确定目标处理模型；最后获取待处理图像，并利用目标处理模型对待处理图像中的目标特征进行检测，以确定目标处理结果。解决了现有技术中车辆运行环境的图像监测模型在训练时无法进行多尺度训练，且需要大量人工重复标注的技术问题。CN113869440ACN113869440A权利要求书1/2页1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取待调整训练集，所述待调整训练集中包括多个带标注图像数据，所述带标注图像数据包括：多个尺度下拍摄到的训练图像以及目标特征的标注值，所述目标特征与所述训练图像中的目标对象相对应；根据每个所述尺度与标准尺度之间的对应关系，将所述待调整训练集中的所述标注值调整为相对标注值，以确定目标训练集；利用多尺度训练算法，根据所述目标训练集，对待训练模型进行训练，以确定目标处理模型；获取待处理图像，并利用所述目标处理模型对所述待处理图像中的所述目标特征进行检测，以确定目标处理结果。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述目标对象为一个或多个对象，所述目标特征包括所述目标对象的一个或多个属性特征。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据每个所述尺度与标准尺度之间的对应关系，将所述待调整训练集中的所述标注值调整为相对标注值，包括：根据每个尺度因子与标准因子的对应关系以及所述标注值，确定所述相对标注值；其中，所述尺度与所述尺度因子相对应，所述标准尺度与所述标准因子相对应。4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据每个尺度因子与标准因子的对应关系以及所述标注值，确定所述相对标注值，包括：根据所述尺度因子与所述标准因子的比值以及所述标注值，确定所述相对标注值。5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述尺度因子包括相机在所述尺度下对应的拍摄焦距，对应的，所述标准因子包括相机在所述标准尺度下对应的拍摄焦距。6.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述利用多尺度训练算法，根据所述目标训练集，对待训练模型进行训练，以确定目标处理模型，包括：在所述多尺度训练算法对所述目标训练集中所述训练图像的尺寸进行缩放时，根据缩放因子以及所述相对标注值，确定缩放标注值；利用所述多尺度训练算法，根据所述缩放标注值，对所述待训练模型进行训练，以确定所述目标处理模型。7.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述利用所述目标处理模型对所述待处理图像中的所述目标特征进行检测，以确定目标处理结果，包括：利用所述目标处理模型对所述待处理图像中的所述目标特征进行检测，以确定所述目标特征的初始检测值；根据所述待处理图像对应的尺度因子与所述标准因子的对应关系，以及所述初始检测值，确定目标检测值；将所述目标检测值作为所述目标处理结果。8.根据权利要求1‑7中任意一项所述的图像处理方法，其特征在于，在所述根据每个所述尺度与标准尺度之间的对应关系，将所述待调整训练集中的所述标注值调整为相对标注值之前，还包括：根据预设筛选原则，从所述待调整训练集中的多个所述尺度中筛选出所述标准尺度。9.根据权利要求8所述的图像处理方法，其特征在于，所述目标特征包括：深度，所述深2CN113869440A权利要求书2/2页度用于表征所述目标对象在预设方向上与预设参考点的相对距离。10.一种图像处理装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待调整训练集，所述待调整训练集中包括多个带标注图像数据，所述带标注图像数据包括：多个尺度下拍摄到的训练图像以及目标特征的标注值，所述目标特征与所述训练图像中的目标对象相对应；预处理模