本申請涉及圖像處理，尤其涉及一種多任務(wù)的聯(lián)合執(zhí)行方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著無人機技術(shù)的發(fā)展，小型低空無人機的應(yīng)用引起了廣泛關(guān)注，通過無人機收集地面信息是應(yīng)用無人機技術(shù)的一個重要領(lǐng)域，其中，無人機遙感圖像是收集地面信息的一個途經(jīng)。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，利用車載無人機技術(shù)為汽車座艙提供隨車跟拍、圖像同傳等功能，還可以感知路況信息、檢測交通流、智能分析車輛行為等通過航拍執(zhí)行智能交通任務(wù)，然而，通過無人機得到所需信息對算力需求較高，導(dǎo)致效率較低，用戶體驗較差。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本申請實施例提供了一種多任務(wù)的聯(lián)合執(zhí)行方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中通過無人機得到所需信息對算力需求較高，導(dǎo)致效率較低的問題。

2、本申請實施例的第一方面，提供了一種多任務(wù)的聯(lián)合執(zhí)行方法，包括：

3、獲取多個相鄰幀的原始圖像；

4、通過預(yù)設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從原始圖像中提取圖像特征，并基于圖像特征對原始圖像進行修復(fù)得到修復(fù)圖像；

5、從各幀修復(fù)圖像中提取道路特征，對相鄰幀分別對應(yīng)的道路特征進行關(guān)聯(lián)，得到相鄰幀道路特征之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并基于關(guān)聯(lián)關(guān)系實時構(gòu)造道路拓?fù)鋱D；

6、基于圖像特征，對修復(fù)圖像中交通參與者對應(yīng)的目標(biāo)檢測框進行修正，以對交通參與者進行跟蹤。

7、本申請實施例的第二方面，提供了一種多任務(wù)的聯(lián)合執(zhí)行裝置，包括：

8、獲取模塊，被配置為獲取多個相鄰幀的原始圖像；

9、修復(fù)模塊，被配置為通過預(yù)設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從原始圖像中提取圖像特征，并基于圖像特征對原始圖像進行修復(fù)得到修復(fù)圖像；

10、道路處理模塊，被配置為從各幀修復(fù)圖像中提取道路特征，對相鄰幀分別對應(yīng)的道路特征進行關(guān)聯(lián)，得到相鄰幀道路特征之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并基于關(guān)聯(lián)關(guān)系實時構(gòu)造道路拓?fù)鋱D；

11、跟蹤模塊，被配置為基于圖像特征，對修復(fù)圖像中交通參與者對應(yīng)的目標(biāo)檢測框進行修正，以對交通參與者進行跟蹤。

12、本申請實施例的第三方面，提供了一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器中并且可在處理器上運行的計算機程序，該處理器執(zhí)行計算機程序時實現(xiàn)上述方法的步驟。

13、本申請實施例的第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，該計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述方法的步驟。

14、本申請實施例與現(xiàn)有技術(shù)相比存在的有益效果是：獲取多個相鄰幀的原始圖像，通過預(yù)設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從原始圖像中提取圖像特征，根據(jù)圖像特征對原始圖像進行修復(fù)，得到修復(fù)圖像，從各幀修復(fù)圖像中提取道路特征，對相鄰幀分別對應(yīng)的道路特征進行關(guān)聯(lián)，從而得到相鄰幀圖像之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并根據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系實時構(gòu)造道路拓?fù)鋱D，根據(jù)圖像特征對修復(fù)圖像中交通參與者對應(yīng)的目標(biāo)檢測框進行修正，能夠?qū)崿F(xiàn)根據(jù)修復(fù)圖像對所有交通參與者進行跟蹤，即能夠根據(jù)一個預(yù)設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的圖像特征，對原始圖像進行修復(fù)，并且根據(jù)原始圖像得到道路拓?fù)鋱D，還可以根據(jù)修復(fù)圖像和圖像特征對交通參與者進行跟蹤，實現(xiàn)了對原始圖像提取一次圖像特征即可完成圖像修復(fù)、道路拓?fù)鋱D擴展和目標(biāo)跟蹤至少三個任務(wù)，無需現(xiàn)有技術(shù)中根據(jù)各任務(wù)的要求分別提取圖像特征，能夠減少多任務(wù)計算時對算力的需求，節(jié)約資源，從而提高任務(wù)處理效率。

技術(shù)特征：

1.一種多任務(wù)的聯(lián)合執(zhí)行方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，從各幀所述修復(fù)圖像中提取道路特征，對相鄰幀分別對應(yīng)的道路特征進行關(guān)聯(lián)，得到相鄰幀道路特征之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并基于所述關(guān)聯(lián)關(guān)系實時構(gòu)造道路拓?fù)鋱D，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定相鄰幀中前一幀的道路特征與當(dāng)前幀的道路特征之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并基于所述關(guān)聯(lián)關(guān)系，確定兩個相鄰幀修復(fù)圖像之間的相位差，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于相鄰幀分別對應(yīng)的道路特征、兩個相鄰幀修復(fù)圖像之間的相位差和拍攝設(shè)備的定位參數(shù)，構(gòu)造道路拓?fù)鋱D，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述圖像特征，對所述修復(fù)圖像中交通參與者對應(yīng)的目標(biāo)檢測框進行修正，以對所述交通參與者進行跟蹤，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述仿射變換矩陣包括旋轉(zhuǎn)變換和平移變換；

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，通過預(yù)設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從所述原始圖像中提取圖像特征，并基于所述圖像特征對所述原始圖像進行修復(fù)得到修復(fù)圖像，包括：

8.一種多任務(wù)的聯(lián)合執(zhí)行裝置，其特征在于，包括：

9.一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并且可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項所述方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項所述方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種多任務(wù)的聯(lián)合執(zhí)行方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取多個相鄰幀的原始圖像；通過預(yù)設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從原始圖像中提取圖像特征，并基于圖像特征對原始圖像進行修復(fù)得到修復(fù)圖像；從各幀修復(fù)圖像中提取道路特征，并對相鄰幀分別對應(yīng)的道路特征進行關(guān)聯(lián)，得到相鄰幀道路特征之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，基于關(guān)聯(lián)關(guān)系實時構(gòu)造道路拓?fù)鋱D；基于圖像特征，對修復(fù)圖像中交通參與者對應(yīng)的目標(biāo)檢測框進行修正，以對交通參與者進行跟蹤。本申請?zhí)峁┑亩嗳蝿?wù)的聯(lián)合執(zhí)行方法，能夠減少多任務(wù)計算時對算力的需求，節(jié)約資源。

技術(shù)研發(fā)人員：黃小磊,張于凡,吳友鵬
受保護的技術(shù)使用者：重慶賽力斯鳳凰智創(chuàng)科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10