一种图标匹配方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图标匹配方法及装置，方法包括：将目标图像输入至训练收敛的图标检测模型中，得到目标图标检测结果；将目标图标检测结果及预先确定出的应用图标图像分别输入至训练收敛的特征点提取器中，得到特征点提取结果；根据特征点提取结果，确定目标图标检测结果与应用图标图像所对应的图标匹配结果。可见，本发明专利技术能够采用训练收敛的目标检测模型及训练收敛的特征点提取器，得到目标图像对应的图标特征点提取结果，进一步确定出目标图像与应用图标图像对应的图标匹配结果，提高确定出的图标检测结果及特征点提取结果的准确性和确定效率，进而提高确定出的图标匹配结果的准确性和确定效率，从而提高目标图像的图标匹配准确性和匹配效率。准确性和匹配效率。准确性和匹配效率。

【技术实现步骤摘要】
一种图标匹配方法及装置


[0001]本专利技术涉及图标匹配
，尤其涉及一种图标匹配方法及装置。

技术介绍

[0002]随着科技飞速发展及电子信息化的普及，各式各样的图标出现在人们日常生活和工作中，如何快速精准地完成图标匹配也随之成为一大热门需求。
[0003]当前，针对图标匹配方式多为人为调节特征点提取器的初始化参数，进而通过特征点提取器提取图像的特征点，通过比对不同图像间的特征点完成图标匹配，然而，即便针对同一图像，不同的参数设置也会导致在图像上提取的特征点不同；进一步的，若使用同一套特征点提取器参数进行图像匹配，则无法适应多样化的图像，需要事先采样大量的输入图像，统计相关的图像特性后人为设定特征点提取器的参数，当输入图像的特性偏离预采样的图像特性时，提取的特征点就会不准确，进而导致匹配准确性低；此外，当目标图像尺寸较大时，特征点提取器会检测出非常多的特征点，后续的特征点匹配过程速度也会十分耗时，匹配效率会非常低，可见，现有的图标匹配方式存在图标匹配准确性和匹配效率低的问题。因此，提供一种能够提高图标的匹配准确性和匹配效率的图标匹配方式显得尤为重要。

技术实现思路

[0004]本
技术实现思路
所要解决的技术问题在于，提供一种图标匹配方法及装置，能够提高图标的匹配准确性和匹配效率。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种图标匹配方法，所述方法包括：将目标图像输入至训练收敛的图标检测模型中，得到目标图标检测结果；将所述目标图标检测结果及预先确定出的应用图标图像分别输入至训练收敛的特征点提取器中，得到特征点提取结果；根据所述特征点提取结果，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的图标匹配结果。
[0006]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述方法还包括：对基础图标检测模型执行模型训练操作，得到训练收敛的图标检测模型；以及，在所述对基础图标检测模型执行模型训练操作，得到训练收敛的图标检测模型之前，所述方法还包括：根据获取到的应用训练图标数据集及获取到的目标训练图像集，构建得到检测数据集；所述检测数据集包括训练数据集及验证数据集；根据设定的图像聚类处理条件，确定所述训练数据集对应的检测框信息，并根据所述检测框信息及设定的检测框修正处理信息，确定目标预设锚框；所述目标预设锚框包括至少三个不同尺寸的正方形锚框；
根据所述目标预设锚框、设定的超参数配置信息及所述训练数据集，构建得到基础图标检测模型。
[0007]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述对基础图标检测模型执行模型训练操作，得到训练收敛的图标检测模型，包括：根据所述验证数据集及设定的模型训练条件，对基础图标检测模型执行模型训练优化操作，得到损失优化曲线结果；根据所述损失优化曲线结果，判断所述基础图标检测模型是否满足预设的模型训练收敛条件，当判断结果为是时，确定所述基础图标检测模型训练收敛；以及，所述根据获取到的应用训练图标数据集及获取到的目标训练图像集，构建得到检测数据集，包括：对于获取到的目标训练图像集中的任一目标训练图像，根据预设的图像处理检测算法，确定该目标训练图像的图标提取区域；根据所述图标提取区域的第一像素信息及背景提取区域的第二像素信息，执行像素填充处理操作，得到该目标训练图像对应的模板图像；所述背景提取区域为该目标训练图像中除所述图标提取区域外的区域；根据获取到的应用训练图标数据集、所有所述模板图像及设定的图像粘贴处理条件，构造得到检测数据集。
[0008]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所述特征点提取结果，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的图标匹配结果，包括：根据所述特征点提取结果，计算所述应用图标图像对应的整体特征点数量，并根据所述特征点提取结果及设定的特征点匹配分析条件，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的匹配特征点数量；根据所述整体特征点数量及所述匹配特征点数量，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像对应的特征点配对准确率；根据所述特征点配对准确率，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的图标匹配结果。
[0009]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，在所述根据所述特征点配对准确率，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的图标匹配结果之前，所述方法还包括：判断所述特征点配对准确率是否大于等于预设的配对准确率阈值；当判断出所述特征点配对准确率小于所述配对准确率阈值时，根据设定的图标结构分析条件，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像对应的结构相似度；根据所述特征点配对准确率及所述结构相似度，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的图标匹配结果；当判断出所述特征点配对准确率大于等于所述配对准确率阈值时，执行所述的根据所述特征点配对准确率，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的图标匹配结果的操作。
[0010]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所述特征点提取结果及设定的特征点匹配分析条件，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的
匹配特征点数量，包括：根据所述特征点提取结果，确定所述目标图标检测结果对应的第一特征点情况及所述应用图标图像对应的第二特征点情况；其中，所述第一特征点情况及所述第二特征点情况皆包括特征点数量情况及特征点排列位置情况；对于所述应用图标图像对应的每一目标第二特征点，根据所述第一特征点情况及所述第二特征点情况，从所述目标图标检测结果对应的所有第一特征点中筛选出满足与该目标第二特征点相匹配的预设第一特征点距离数量条件的目标第一特征点；根据所述第一特征点情况、所述第二特征点情况及设定的特征点匹配分析条件，确定该目标第二特征点与所述目标第一特征点所对应的特征点匹配情况；从所有所述特征点匹配情况中筛选出目标特征点匹配情况，并根据所有所述目标特征点匹配情况，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的匹配特征点数量；其中，所述目标特征点匹配情况用于表示所有所述目标第一特征点中存在与所述目标第二特征点相匹配的目标第一特征点。
[0011]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，对于所述应用图标图像对应的每一目标第二特征点，所述根据所述第一特征点情况、所述第二特征点情况及设定的特征点匹配分析条件，确定该目标第二特征点与所述目标第一特征点所对应的特征点匹配情况，包括：从所有所述第一特征点中筛选出目标第三特征点并从所有所述第二特征点中筛选出目标第四特征点；根据所述第一特征点情况及所述第二特征点情况，判断所述目标第三特征点与所述目标第四特征点是否满足预设的第二特征点距离条件，当判断结果为是时，确定所述目标第一特征点与该目标第二特征点所对应的特征点匹配情况用于表示所有所述目标第一特征点中存在与所述目标第二特征点相匹配的目标第一特征点；或者，根据所述第一特征点情况及所述第二特征点情况，确定每一所述目标第一特征点与该目标第二特征点所对应的特征距离值；计算每两个所述特征距离值对应的距离差值；判断所有所述距离差本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图标匹配方法，其特征在于，所述方法包括：将目标图像输入至训练收敛的图标检测模型中，得到目标图标检测结果；将所述目标图标检测结果及预先确定出的应用图标图像分别输入至训练收敛的特征点提取器中，得到特征点提取结果；根据所述特征点提取结果，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的图标匹配结果。2.根据权利要求1所述的一种图标匹配方法，其特征在于，所述方法还包括：对基础图标检测模型执行模型训练操作，得到训练收敛的图标检测模型；以及，在所述对基础图标检测模型执行模型训练操作，得到训练收敛的图标检测模型之前，所述方法还包括：根据获取到的应用训练图标数据集及获取到的目标训练图像集，构建得到检测数据集；所述检测数据集包括训练数据集及验证数据集；根据设定的图像聚类处理条件，确定所述训练数据集对应的检测框信息，并根据所述检测框信息及设定的检测框修正处理信息，确定目标预设锚框；所述目标预设锚框包括至少三个不同尺寸的正方形锚框；根据所述目标预设锚框、设定的超参数配置信息及所述训练数据集，构建得到基础图标检测模型。3.根据权利要求2所述的一种图标匹配方法，其特征在于，所述对基础图标检测模型执行模型训练操作，得到训练收敛的图标检测模型，包括：根据所述验证数据集及设定的模型训练条件，对基础图标检测模型执行模型训练优化操作，得到损失优化曲线结果；根据所述损失优化曲线结果，判断所述基础图标检测模型是否满足预设的模型训练收敛条件，当判断结果为是时，确定所述基础图标检测模型训练收敛；以及，所述根据获取到的应用训练图标数据集及获取到的目标训练图像集，构建得到检测数据集，包括：对于获取到的目标训练图像集中的任一目标训练图像，根据预设的图像处理检测算法，确定该目标训练图像的图标提取区域；根据所述图标提取区域的第一像素信息及背景提取区域的第二像素信息，执行像素填充处理操作，得到该目标训练图像对应的模板图像；所述背景提取区域为该目标训练图像中除所述图标提取区域外的区域；根据获取到的应用训练图标数据集、所有所述模板图像及设定的图像粘贴处理条件，构造得到检测数据集。4.根据权利要求2或3所述的一种图标匹配方法，其特征在于，所述根据所述特征点提取结果，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的图标匹配结果，包括：根据所述特征点提取结果，计算所述应用图标图像对应的整体特征点数量，并根据所述特征点提取结果及设定的特征点匹配分析条件，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的匹配特征点数量；根据所述整体特征点数量及所述匹配特征点数量，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像对应的特征点配对准确率；
根据所述特征点配对准确率，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的图标匹配结果。5.根据权利要求4所述的一种图标匹配方法，其特征在于，在所述根据所述特征点配对准确率，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的图标匹配结果之前，所述方法还包括：判断所述特征点配对准确率是否大于等于预设的配对准确率阈值；当判断出所述特征点配对准确率小于所述配对准确率阈值时，根据设定的图标结构分析条件，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像对应的结构相似度；根据所述特征点配对准确率及所述结构相似度，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的图标匹配结果；当判断出所述特征点配对准确率大于等于所述配对准确率阈值时，执行所述的根据所述特征点配对准确率，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的图标匹配结果的操作。6.根据权利要求5所述的一种图标匹配方法，其特征在于，所述根据所述特征点提取结果及设定的特征点匹配分析条件，确定所述目标图标检测结果与所述应用图标图像所对应的匹配特征点数量，包括：根据所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈畅新，李展铿，
申请(专利权)人：有米科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：