[发明专利]图像处理方法、模型训练方法、电子设备及自动驾驶车辆

说明书

本公开提供了一种图像处理方法、多任务处理模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品，涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及高精地图技术领域。具体实现方案为：对待处理图像进行处理，得到待处理图像的特征点、特征点描述子图和稠密描述子图；基于特征点和特征点描述子图，确定待处理图像与基准图像之间的匹配特征点对；以及基于稠密描述子图，确定待处理图像与基准图像之间的匹配像素对。

技术领域

本公开涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及高精地图技术领域，具体涉及图像处理方法、多任务处理模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品。

背景技术

高精度定位导航技术在自动驾驶车辆的安全行驶方面占有不可或缺的地位。在自动驾驶车辆横向和纵向精确定位、障碍物检测与碰撞避让、智能车速控制、路径规划及行为决策等方面均发挥着重要的作用。高精地图也称高精度地图，是自动驾驶汽车使用。高精地图，拥有精确的车辆位置信息和丰富的道路元素数据信息，可以帮助汽车预知路面复杂信息，如坡度、曲率、航向等，更好地规避潜在的风险。

发明内容

本公开提供了一种图像处理方法、多任务处理模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，包括：对待处理图像进行处理，得到所述待处理图像的特征点、特征点描述子图和稠密描述子图；基于所述特征点和所述特征点描述子图，确定所述待处理图像与基准图像之间的匹配特征点对；以及基于所述稠密描述子图，确定所述待处理图像与所述基准图像之间的匹配像素对。

根据本公开的另一方面，提供了一种多任务处理模型的训练方法，包括：利用训练样本训练初始多任务处理模型，得到多任务处理模型，其中，所述训练样本包括第一样本图像、第二样本图像、所述第一样本图像与所述第二样本图像之间的匹配特征点对标签、所述第一样本图像与所述第二样本图像之间的匹配像素对标签，其中，所述匹配特征点对标签用于表征所述第一样本图像的特征点与所述第二样本图像的特征点之间的匹配关系，所述匹配像素对标签用于表征所述第一样本图像的像素点与所述第二样本图像的像素点之间的匹配关系。

根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理装置，包括：处理模块，用于对待处理图像进行处理，得到所述待处理图像的特征点、特征点描述子图和稠密描述子图；第一确定模块，用于基于所述特征点和所述特征点描述子图，确定所述待处理图像与基准图像之间的匹配特征点对；以及第二确定模块，用于基于所述稠密描述子图，确定所述待处理图像与所述基准图像之间的匹配像素对。

根据本公开的另一方面，提供了一种多任务处理模型的训练装置，包括：训练模块，用于利用训练样本训练初始多任务处理模型，得到多任务处理模型，其中，所述训练样本包括第一样本图像、第二样本图像、所述第一样本图像与所述第二样本图像之间的匹配特征点对标签、所述第一样本图像与所述第二样本图像之间的匹配像素对标签，其中，所述匹配特征点对标签用于表征所述第一样本图像的特征点与所述第二样本图像的特征点之间的匹配关系，所述匹配像素对标签用于表征所述第一样本图像的像素点与所述第二样本图像的像素点之间的匹配关系。

根据本公开的另一方面，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如本公开的方法。

根据本公开的另一方面，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如本公开的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如本公开的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种自动驾驶车辆，包括如本公开的电子设备。