道路图像语义分割方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及自动驾驶，尤其涉及一种道路图像语义分割方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、在自动驾驶车辆中，感知模块是车辆与外部世界沟通的重要窗口，自动驾驶车辆正是通过感知模块，才能感知周围的环境信息，从而结合地图模块、规划及控制模块畅行在各种复杂的道路场景之中。针对道路语义的图像语义分割便是自动驾驶系统中重要的功能模块，其目标是将图像中的每个像素分类为一个类或对象，生成图像的密集像素分割图。

2、相关技术中，传统的图像分割方法主要是基于颜色、纹理等图像底层特征手工设计分类器对图像进行分割，然后对分割后的图像标注语义。如基于像素级的聚类分割法、利用像素级的阈值分割法、基于像素级的决策树分类法等，这些算法在一定程度上较好地实现了图像分割的需求，但是对手工设计的特征提取器要求较高，且对于数据集的泛化性能较差，难以大规模应用到背景复杂的通用场景中。

技术实现思路

1、本发明提供了一种道路图像语义分割方法、装置、电子设备及存储介质，以实现对复杂场景中的目标对象进行准确定位的效果，提高了分割准确率和分割效率。

2、根据本发明的一方面，提供了一种道路图像语义分割方法，该方法包括：

3、接收包括待识别对象的待处理道路图像；

4、基于目标对象分割模型对所述待处理道路图像进行处理，确定与所述待处理道路图像对应的语义分割图像；其中，所述目标对象分割模型包括至少一个目标子模型，所述至少一个目标子模型包括特征提取子模型、特征残差子模型、可变形卷积子模型、全局信息融合子模型以及反卷积网络；所述语义分割图像中包括所述待识别对象对应的语义分割区域；

5、基于所述语义分割图像，确定与所述待处理道路图像对应的图像处理信息。

6、根据本发明的另一方面，提供了一种道路图像语义分割装置，该装置包括：

7、图像接收模块，用于接收包括待识别对象的待处理道路图像；

8、图像处理模块，用于基于目标对象分割模型对所述待处理道路图像进行处理，确定与所述待处理道路图像对应的语义分割图像；其中，所述目标对象分割模型包括至少一个目标子模型，所述至少一个目标子模型包括特征提取子模型、特征残差子模型、可变形卷积子模型、全局信息融合子模型以及反卷积网络；所述语义分割图像中包括所述待识别对象对应的语义分割区域；

9、图像处理信息确定模块，用于基于所述语义分割图像，确定与所述待处理道路图像对应的图像处理信息。

10、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

11、至少一个处理器；以及

12、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

13、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序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本发明任一实施例所述的道路图像语义分割方法。

14、根据本发明的另一方面，提供了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，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的道路图像语义分割方法。

15、本发明实施例的技术方案，通过接收包括待识别对象的待处理道路图像，之后，基于目标对象分割模型对待处理道路图像进行处理，确定与待处理道路图像对应的语义分割图像，最后，基于语义分割图像，确定与待处理道路图像对应的图像处理信息，解决了相关技术中对于复杂场景中的目标对象的分割效果较差、流程冗余、耗时严重，难以大规模应用到背景复杂的通用场景中等问题，实现了对复杂场景中的目标对象进行准确定位的效果，提高了分割准确率和分割效率，同时，通过轻量级的目标对象分割模型对道路图像进行处理，实现了在低功耗平台对道路图像进行对象分割的效果。

16、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种道路图像语义分割方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目标对象分割模型对所述待处理道路图像进行处理，确定与所述待处理道路图像对应的语义分割图像，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征残差子模型包括第一处理模块和第二处理模块，所述基于所述特征残差子模型对所述待处理特征进行特征聚合，得到待处理聚合特征，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二处理模块按照预设移动方向依次对所述至少一个特征切片进行特征残差处理，得到第一待拼接特征，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述可变形卷积子模型包括第一卷积层和第二卷积层，所述基于所述可变形卷积子模型对所述待处理聚合特征进行卷积处理，得到待处理卷积特征，包括：

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述全局信息融合子模型对所述待处理卷积特征进行全局特征融合处理，得到待处理融合特征，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

8.一种道路图像语义分割装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的道路图像语义分割方法。

技术总结
本发明公开了一种道路图像语义分割方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：接收包括待识别对象的待处理道路图像；基于目标对象分割模型对待处理道路图像进行处理，确定与待处理道路图像对应的语义分割图像；基于语义分割图像，确定与待处理道路图像对应的图像处理信息。本实施例的技术方案，实现了对复杂场景中的目标对象进行准确定位的效果，提高了分割准确率和分割效率。

技术研发人员：张达明,陈光,徐名源,邱璆,王佑星,宋楠楠,薛鸿,许际晗,王宇凡,金虹羽
受保护的技术使用者：中国第一汽车股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/22