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(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CN113705562A(43)申请公布日2021.11.26(21)申请号202110234692.6G06T5/50(2006.01)(22)申请日2021.03.03(71)申请人腾讯科技(深圳)有限公司地址518057广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层(72)发明人冀炜余双马锴郑冶枫(74)专利代理机构北京三高永信知识产权代理有限责任公司11138代理人祝亚男(51)Int.Cl.G06K9/32(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06T7/33(2017.01)G06T5/00(2006.01)权利要求书4页说明书28页附图9页(54)发明名称目标区域确定方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本申请是目标区域确定方法、装置、设备及存储介质,涉及图像处理技术领域。所述方法包括:获取第一图像;基于所述第一色彩图像数据,获得第一估计深度数据;基于所述第一估计深度数据以及所述第一深度图像数据,获得第一校准深度数据;基于所述第一色彩图像数据以及所述第一校准深度数据,进行加权处理,获得第一融合特征图;基于所述第一融合特征图,确定所述第一图像对应的目标区域。上述方案,通过色彩图像估计该第一图像中的深度信息,并对该第一图像对应的深度图像进行校正,再根据校正后的深度图像数据以及色彩图像数据获得该第一图像对应的目标区域,提高了目标区域确定的准确性。CN113705562ACN113705562A权利要求书1/4页1.一种目标区域确定方法,其特征在于,所述方法包括:获取第一图像;所述第一图像包含第一色彩图像数据以及第一深度图像数据;基于所述第一色彩图像数据,获得第一估计深度数据;所述第一估计深度数据用于指示所述第一色彩图像数据对应的深度信息;基于所述第一估计深度数据以及所述第一深度图像数据,获得第一校准深度数据;基于所述第一色彩图像数据以及所述第一校准深度数据,进行加权处理,获得第一融合特征图;基于所述第一融合特征图,确定所述第一图像对应的目标区域。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一色彩图像数据,获取第一估计深度数据之前,还包括:基于所述第一深度图像数据,获取所述第一深度图像数据对应的置信度;所述第一深度图像数据对应的置信度用于指示所述第一深度图像数据中与目标区域对应的图像数据的准确性;所述基于所述第一估计深度数据以及所述第一深度图像数据,获得第一校准深度数据,包括:对所述第一估计深度数据以及所述第一深度图像数据,进行基于所述第一深度图像数据对应的置信度的加权处理,获得所述第一校准深度数据。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一深度图像数据,获取所述第一深度图像数据对应的置信度,包括:基于所述第一深度图像数据,通过置信度判别模型进行处理,获得所述第一深度图像数据对应的置信度;所述基于所述第一色彩图像数据,获得第一估计深度数据,包括:基于所述第一色彩图像数据,通过深度估计模型进行数据处理,获得所述第一估计深度数据;其中,所述置信度判别模型是以第一样本图像为样本、以所述第一样本图像对应的置信类型为标签训练出的机器学习模型;所述深度估计模型是以第二样本图像为样本、以第二样本图像对应的深度图像数据为标签训练出的机器学习模型;所述第二样本图像是置信度满足第一指定条件的样本图像。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:获取第一训练样本集;所述第一训练样本集中包含第一样本图像以及所述第一样本图像对应的置信类型;基于所述第一样本图像,通过所述置信度判别模型进行数据处理,获得所述第一样本图像对应的置信概率;所述置信概率用于指示所述第一样本图像是正样本的概率;基于所述第一样本图像对应的置信概率以及所述第一样本图像对应的置信类型,对所述置信度判别模型进行训练。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述获取第一训练样本集,包括:获取第二训练样本集;所述第二训练样本集中包含训练样本图像以及训练样本图像对应的目标区域;所述训练样本图像包含训练色彩样本数据以及训练深度样本数据;通过目标区域确定模型中的色彩图像处理分支,对所述训练色彩样本数据进行处理,2CN113705562A权利要求书2/4页获得所述训练色彩样本数据对应的预测区域;通过所述目标区域确定模型中的深度图像处理分支,对所述训练深度样本数据进行处理,获得所述训练深度样本数据对应的预测区域;基于所述训练色彩样本数据对应的预测区域、所述训练深度样本数据对应的预测区域以及所述训练样本图像对应的目标区域,确定所述训练样本图像的置信分数;响应于所述训练样本图像的置信分数满足指定条件,确定所述训练样本图像的置信类型,并