[发明专利]图像处理方法、神经网络模型的训练方法、装置和设备

说明书

本公开提供了一种图像处理方法、神经网络模型的训练方法、装置和设备，涉及人工智能领域，具体涉及图像识别、视频分析技术，可应用在智慧城市、城市治理、应急管理场景下。图像处理方法包括：在待处理图像中确定目标区域，所述目标区域包括目标建筑物；确定目标区域的图像特征；基于目标区域的图像特征，确定目标建筑物的屋顶信息和侧棱信息；以及基于屋顶信息和侧棱信息，对目标建筑物进行建模。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，具体涉及图像识别、视频分析技术，可应用在智慧城市、城市治理、应急管理场景下，特别涉及一种图像处理方法、用于图像处理的神经网络模型的训练方法、图像处理装置、用于图像处理的神经网络模型的训练装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

近年来，随着人工智能和混合现实等新一代信息技术的发展，数字孪生技术在理论层面和应用层面均取得了快速发展。数字城市作为一个典型的应用场景，需要对城市的各种要素(建筑，道路，山川河流等)进行三维展示。城市要素的三维展示依赖于对应目标的三维模型，然而获取某个目标的三维模型是困难的，成本高昂的。传统地，需要建模师手动的逐目标进行建模，比如对每一栋楼进行单独建模，人力成本非常高昂。

在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

发明内容

本公开提供了一种图像处理方法、用于图像处理的神经网络模型的训练方法、图像处理装置、用于图像处理的神经网络模型的训练装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，该方法包括：在待处理图像中确定目标区域，目标区域包括目标建筑物；确定目标区域的图像特征；基于目标区域的图像特征，确定目标建筑物的屋顶信息和侧棱信息；以及基于屋顶信息和侧棱信息，对目标建筑物进行建模。

根据本公开的一方面，提供了一种用于图像处理的神经网络模型的训练方法，神经网络模型包括候选区域提取网络、图像特征提取网络以及图像处理任务网络。该方法包括：获取样本图像和样本真实信息，样本图像包括至少一个样本建筑物，样本真实信息包括至少一个样本建筑物中的每一个样本建筑物的真实屋顶信息和真实侧棱信息；利用候选区域提取网络在样本图像中确定至少一个第一样本目标区域，至少一个第一样本目标区域中的每一个第一样本目标区域包括至少一个样本建筑物中的一个样本建筑物；针对至少一个第一样本目标区域中的每一个第一样本目标区域，利用图像特征提取网络确定该第一样本目标区域的图像特征；利用图像处理任务网络基于该第一样本目标区域的图像特征，确定该第一样本目标区域所包括的样本建筑物的样本屋顶信息和样本侧棱信息；以及基于该样本建筑物的样本屋顶信息、样本侧棱信息、真实屋顶信息和真实侧棱信息，调整神经网络模型的参数。

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理装置，该装置包括：第一确定单元，被配置为在待处理图像中确定目标区域，目标区域包括目标建筑物；第二确定单元，被配置为确定目标区域的图像特征；第三确定单元，被配置为基于目标区域的图像特征，确定目标建筑物的屋顶信息和侧棱信息；以及建模单元，被配置为基于屋顶信息和侧棱信息，对目标建筑物进行建模。