(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111450552.9 (22)申请日 2021.11.30 (71)申请人 际络科技 （上海） 有限公司 地址 202150 上海市崇明区长兴镇江南大 道1333弄11号楼001室4座 (72)发明人 安建平　何卓宇　王向韬　牟晓凡　 李越　孙杰　吴向阳　杨潇睿　 李紫微　陆强　郝雨萌　程新景　 杨睿刚　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 代理人 王宇杨 (51)Int.Cl. G06F 9/48(2006.01) G06V 20/56(2022.01)G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 驾驶任务处理方法、 装置、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本发明涉及图像识别技术领域， 提供一种驾 驶任务处理方法、 装置、 电子设备及存储介质， 该 方法包括： 获取待测图像的图像特征； 将待测图 像的图像特征输入到处理模型中， 得到由处理模 型输出的待测图像中任务目标的任务属性； 任务 属性表征任务目标在不同感知任务下的感知结 果； 处理模 型为将根据图像样 本中的图像特征作 为输入， 图像样本中任务目标在各感知任务下的 感知结果作为输出， 通过机器学习训练得到， 用 于判断图像中任务属性的模型。 本发 明提供的驾 驶任务处理方法、 系统、 电子设备及存储介质， 通 过对待测图像进行分支处理， 实现各感知任务共 享一个处理模 型， 减少针对不同感知任务的多模 型建立， 降低系统整体内存占用， 减少工作量。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 114398158 A 2022.04.26 CN 114398158 A 1.一种驾驶任务处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取待测图像的图像特 征； 将所述待测图像的图像特征输入到处理模型中， 得到由处理模型输出的待测图像 中任 务目标的任务属性； 所述任务属性表征任务目标在不同感知任务下的感知结果； 其中， 所述处理模型为将根据图像样本中的图像特征作为输入， 图像样本中任务目标 在各感知任务下 的感知结果作为输出， 通过机器学习训练得到， 用于判断图像中任务属 性 的模型； 所述处理模型包括检测层和处理层， 所述检测层用于根据 所述待测图像的图像特征确 定待测图像中任务目标的判断参数； 所述处理层用于根据分配的判断参数确定任务目标的 任务属性。 2.根据权利要求1所述的驾驶任务处理方法， 其特征在于， 将所述待测图像的图像特征 输入到处 理模型中， 得到由处 理模型输出的待测图像中任务目标的任务属性， 包括： 将待测图像的图像特征输入到检测层， 由检测层根据预存的多个感知任务类型确定各 感知任务类型各自对应的检测规则， 根据确定的多个所述检测规则和所述待测图像的图像 特征确定各感知任务类型对应的任务目标的判断参数； 将各感知任务类型对应的任务目标的判断参数输入到处理层， 由处理层根据 预存的多 个感知任务类型确定各感知任务类型各自对应的判断规则， 根据确定的多个所述判断规则 和多个所述判断规则各自对应的判断参数进行判断， 得到任务目标的任务属性。 3.根据权利要求1所述的驾驶任务处理方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 获取感知 任务类型之间的关联性； 相应地， 将所述待测图像的图像特征输入到处理模型中， 得到由处理模型输出的待测 图像中任务目标的任务属性， 包括： 将待测图像的图像特征输入到检测层， 由检测层根据预存的多个感知任务类型确定各 感知任务类型各自对应的检测规则， 根据确定的多个所述检测规则和所述待测图像的图像 特征确定各感知任务类型对应的任务目标的判断参数； 将各感知任务类型对应的任务目标的判断参数输入到处理层， 由处理层根据感知任务 类型之间的关联性确定第一类感知 任务类型和 第二类感知 任务类型， 根据第一类感知 任务 类型和第二类感知 任务类型确定各自对应的判断规则， 以及对各感知 任务类型对应的任务 目标的判断参数进行划分得到新的判断参数， 根据确定的多个所述判断规则和多个所述判 断规则各自对应的新的判断参数进行判断， 得到任务目标的任务属性。 4.根据权利要求3所述的驾驶任务处理方法， 其特征在于， 所述分配层包括一个划分层 和多个子处 理层； 相应地， 由划分层根据感知任务类型之间的关联性确定第 一类感知任务类型和第 二类 感知任务类型， 根据第一类感知任务类型和第二类感知任务类型确定各自对应的判断规 则， 以及对各感知任务类型对应的任务目标的判断参数进行划分得到新的判断参数； 由子处理层根据分配的所述判断规则和对应的新的判断参数进行判断， 得到任务目标 的任务属性。 5.根据权利要求1 ‑4中任一所述的驾驶任务处理方法， 其特征在于， 所述感知任务包括 有2D/3D目标检测、 障碍物检测、 车道线检测、 交通标志牌检测、 路面标志检测、 关键点检测、权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114398158 A 2可行驶区域分割 、 单目深度估计和光 流估计。 6.一种驾驶任务处 理装置， 其特 征在于， 包括： 采集模块， 用于获取待测图像的图像特 征； 处理模块， 用于将所述待测图像的图像特征输入到处理模型中， 得到由处理模型输出 的待测图像中任务目标的任务属性； 所述任务属性表征任务目标在不同感知 任务下的感知 结果； 其中， 所述处理模型为将根据图像样本中的图像特征作为输入， 图像样本中任务目标 在各感知任务下 的感知结果作为输出， 通过机器学习训练得到， 用于判断图像中任务属 性 的模型； 所述处理模型包括检测层和处理层， 所述检测层用于根据 所述待测图像的图像特征确 定待测图像中任务目标的判断参数； 所述处理层用于根据分配的判断参数确定任务目标的 任务属性。 7.根据权利要求6所述的驾驶任务处 理装置， 其特 征在于， 所述处 理模块具体用于： 将待测图像的图像特征输入到检测层， 由检测层根据预存的多个感知任务类型确定各 感知任务类型各自对应的检测规则， 根据确定的多个所述检测规则和所述待测图像的图像 特征确定各感知任务类型对应的任务目标的判断参数； 将各感知任务类型对应的任务目标的判断参数输入到处理层， 由处理层根据 预存的多 个感知任务类型确定各感知任务类型各自对应的判断规则， 根据确定的多个所述判断规则 和多个所述判断规则各自对应的判断参数进行判断， 得到任务目标的任务属性。 8.根据权利要求6所述的驾驶任务处理装置， 其特征在于， 所述采集模块还用于： 获取 感知任务类型之间的关联性； 相应地， 所述处 理模块具体用于： 将待测图像的图像特征输入到检测层， 由检测层根据预存的多个感知任务类型确定各 感知任务类型各自对应的检测规则， 根据确定的多个所述检测规则和所述待测图像的图像 特征确定各感知任务类型对应的任务目标的判断参数； 将各感知任务类型对应的任务目标的判断参数输入到处理层， 由处理层根据感知任务 类型之间的关联性确定第一类感知 任务类型和 第二类感知 任务类型， 根据第一类感知 任务 类型和第二类感知 任务类型确定各自对应的判断规则， 以及对各感知 任务类型对应的任务 目标的判断参数进行划分得到新的判断参数， 根据确定的多个所述判断规则和多个所述判 断规则各自对应的新的判断参数进行判断， 得到任务目标的任务属性。 9.一种电子设备， 包括处理器和存储有计算机程序的存储器， 其特征在于， 所述处理器 执行所述计算机程序时实现权利要求1至 5任一项所述驾驶任务处 理方法的步骤。 10.一种处理器可读存储介质， 其特征在于， 所述处理器可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序用于使所述处理器执行权利要求 1至5任一项 所述驾驶任务处理方法的 步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114398158 A 3