[發明專利]圖像處理方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202110037875.9
• 申請日: 2021-01-12
• 公開（公告）號: CN114764822A
• 公開（公告）日: 2022-07-19
• 發明（設計）人: 馬澤;高從文
• 申請（專利權）人: 中國移動通信有限公司研究院;中國移動通信集團有限公司;中移動信息技術有限公司
• 主分類號: G06T7/50
• 分類號: G06T7/50;G06T7/90;G06N3/02;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 許靜;黃燦

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取第一圖像的第一圖像信息，所述第一圖像信息包括所述第一圖像的第一彩色圖像信息和第一深度圖像信息；

基于所述第一圖像信息，確定圖神經網絡算法模型；

獲取待處理圖像的第二圖像信息，所述第二圖像信息包括所述待處理圖像的第二彩色圖像信息和第二深度圖像信息；

利用所述圖神經網絡算法模型對所述第二圖像信息進行檢測，并輸出所述待處理圖像的目標檢測結果和語義分割結果。

2.根據權利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述基于所述第一圖像信息，確定圖神經網絡算法模型，包括：

建立初始圖神經網絡算法模型；

基于所述第一圖像信息，確定第一圖像的三維點云信息和邊信息；

基于所述三維點云信息和所述邊信息，確定輸入圖；

依據所述輸入圖對所述初始圖神經網絡算法模型訓練，得到所述圖神經網絡算法模型。

3.根據權利要求2所述的圖像處理方法，所述三維點云包括多個三維節點，其特征在于，所述依據所述輸入圖對所述初始圖神經網絡算法模型訓練，得到所述圖神經網絡算法模型，包括：

利用所述初始圖神經網絡算法模型對所述輸入圖進行檢測，得到所述三維節點所屬類別的初始概率值；

根據柔性最大值傳輸函數Softmax函數和所述初始概率值，確定所述第一圖像的初始語義分割結果；

利用所述初始圖神經網絡算法模型對所述輸入圖進行檢測，得到所述三維點的初始目標檢測框；

根據非最大抑制法和所述初始目標檢測框，確定所述第一圖像的初始目標檢測結果；

根據所述初始語義分割結果、所述初始目標檢測結果、所述第一圖像的實際語義分割結果和目標檢測結果，調整所述初始圖神經網絡算法模型的參數，得到所述圖神經網絡算法模型。

4.根據權利要求2所述的圖像處理方法，其特征在于，所述輸入圖包括N×F的特征矩陣X和N×N鄰接矩陣A，所述鄰接矩陣A與所述邊信息對應；

其中，N為三維點云的數量，F為特征向量的數量。

5.根據權利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述第一圖像包括至少一個圖像，所述至少一個圖像中的每一個圖像的圖像信息都包括與所述每一個圖像對應的彩色圖像信息和深度圖像信息。

6.一種圖像處理裝置，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，用于獲取第一圖像的第一圖像信息，所述第一圖像信息包括所述第一圖像的第一彩色圖像信息和第一深度圖像信息；

第一確定模塊，用于基于所述第一圖像信息，確定圖神經網絡算法模型；

第二獲取模塊，用于獲取待處理圖像的第二圖像信息，所述第二圖像信息包括所述待處理圖像的第二彩色圖像信息和第二深度圖像信息；

第二確定模塊，用于利用所述圖神經網絡算法模型對所述第二圖像信息進行檢測，并輸出所述待處理圖像的目標檢測結果和語義分割結果。

7.根據權利要求6所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述第一確定模塊包括：

建立單元，用于建立初始圖神經網絡算法模型；

第一確定單元，用于基于所述第一圖像信息，確定第一圖像的三維點云信息和邊信息；

第二確定單元，用于基于所述三維點云信息和所述邊信息，確定輸入圖；

第三確定單元，用于依據所述輸入圖對所述初始圖神經網絡算法模型訓練，得到所述圖神經網絡算法模型。