目标检索方法、电子设备和计算机可读存储介质技术

本申请公开了一种目标检索方法、电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获得多个特征库；其中，多个参照目标的参照特征预先聚类至多个特征库中，每个特征库中包括多个参照特征，且特征库对应有代表特征，代表特征为特征库中的一个参照特征；获得待检索目标对应的待检索特征，将待检索特征与每个代表特征进行比对，基于比对结果从所有特征库中选择至少一个特征库作为候选特征库；从候选特征库的所有参照特征中选择满足预设匹配条件的参照特征作为目标特征，将目标特征所对应的参照目标作为待检索目标的目标检索结果。上述方案，能够提高目标检索的效率。提高目标检索的效率。提高目标检索的效率。

【技术实现步骤摘要】
目标检索方法、电子设备和计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及数据处理
，特别是涉及一种目标检索方法、电子设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着数据时代的来临，大量的图像和视频中的目标需要进行检索，现有技术中通常是将待检索目标与数据库中的目标进行比对，从而确定待检索目标的检索结果，但是随着数据库中目标的数量不断累积，整个检索过程的效率愈发底下，并且随着整个检索过程的算力消耗会不断增大，系统也会达到算力瓶颈以致无法正常运行。有鉴于此，如何提高目标检索的效率成为了亟待解决的问题。

技术实现思路

[0003]本申请主要解决的技术问题是提供一种目标检索方法、电子设备和计算机可读存储介质，能够提高目标检索的效率。
[0004]为解决上述技术问题，本申请第一方面提供一种目标检索方法，包括：获得多个特征库；其中，多个参照目标的参照特征预先聚类至多个所述特征库中，每个所述特征库中包括多个所述参照特征，且所述特征库对应有代表特征，所述代表特征为所述特征库中的一个所述参照特征；获得待检索目标对应的待检索特征，将所述待检索特征与每个所述代表特征进行比对，基于比对结果从所有所述特征库中选择至少一个特征库作为候选特征库；从所述候选特征库的所有所述参照特征中选择满足预设匹配条件的参照特征作为目标特征，将所述目标特征所对应的参照目标作为所述待检索目标的目标检索结果。
[0005]为解决上述技术问题，本申请第二方面提供一种电子设备，该电子设备包括：相互耦接的存储器和处理器，其中，所述存储器存储有程序数据，所述处理器调用所述程序数据以执行上述第一方面所述的方法。
[0006]为解决上述技术问题，本申请第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序数据，所述程序数据被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。
[0007]上述方案，获得多个特征库，多个参照目标的参照特征预先聚类至多个特征库中，且每个特征库中包括多个参照特征，也就是大量的参照特征预先进行聚类，聚类至多个特征库中，从而在数量级上将大量的参照目标减少至少量的特征库，且每个特征库中的一个参照特征为特征库的代表特征，当获得待检索目标对应的待检索特征后，将待检索特征与每个代表特征进行比对，从而得到比对结果，根据比对结果从所有的特征库中选择至少一个特征库作为候选特征库，从而完成初筛过程，整个初筛的过程只需要与每个特征库的代表特征进行比对，有效减少比对次数，当获得候选特征库时，只需要将待检索特征与候选特征库中的所有参照特征进行比对，选择满足预设匹配条件的参照特征作为目标特征，将目标特征所对应的参照目标作为待检索目标的目标检索结果，提高目标检索的效率。
附图说明
[0008]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：
[0009]图1是本申请目标检索方法一实施方式的流程示意图；
[0010]图2是本申请目标检索方法另一实施方式的流程示意图；
[0011]图3是图2中步骤S201对应的一实施方式的流程示意图；
[0012]图4是本申请电子设备一实施方式的结构示意图；
[0013]图5是本申请计算机可读存储介质一实施方式的结构示意图。
具体实施方式
[0014]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性的劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0015]若本申请技术方案涉及个人信息，应用本申请技术方案的产品在处理个人信息前，已明确告知个人信息处理规则，并取得个人自主同意。若本申请技术方案涉及敏感个人信息，应用本申请技术方案的产品在处理敏感个人信息前，已取得个人单独同意，并且同时满足“明示同意”的要求。例如，在摄像头等个人信息采集装置处，设置明确显著的标识告知已进入个人信息采集范围，将会对个人信息进行采集，若个人自愿进入采集范围即视为同意对其个人信息进行采集；或者在个人信息处理的装置上，利用明显的标识/信息告知个人信息处理规则的情况下，通过弹窗信息或请个人自行上传其个人信息等方式获得个人授权；其中，个人信息处理规则可包括个人信息处理者、个人信息处理目的、处理方式以及处理的个人信息种类等信息。
[0016]本文中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。
[0017]本申请所提供的目标检索方法用于对图像或视频中的目标进行检索，目标包括人或物，本申请所提供的目标检索方法对应的执行主体为能够调用图像或视频的处理器。
[0018]请参阅图1，图1是本申请目标检索方法一实施方式的流程示意图，该方法包括：
[0019]S101：获得多个特征库，其中，多个参照目标的参照特征预先聚类至多个特征库中，每个特征库中包括多个参照特征，且特征库对应有代表特征，代表特征为特征库中的一个参照特征。
[0020]具体地，获得多个特征库，多个参照目标的参照特征预先聚类至多个特征库中，且每个特征库中包括多个参照特征，也就是大量的参照特征预先进行聚类，聚类至多个特征库中，从而在数量级上将大量的参照目标减少至少量的特征库，且每个特征库中的一个参照特征为特征库的代表特征。
[0021]在一应用方式中，多个特征库对应为预设数量，多个参照目标的参照特征聚类至特征库中，其中，参照目标的数量远大于预设数量，每个特征库在聚类时的中心特征即为每个特征库对应的代表特征。
[0022]在另一应用方式中，多个参照目标的参照特征映射在特征图上，特征图上对应有预设数量个位置中心，多个参照特征按照相似度进行聚类值预设数量个位置中心周围，得到预设数量个特征库，与位置中心距离最近的参照特征即为对应的特征库的代表特征。
[0023]在一应用场景中，参照目标的数量为M，特征库的数量为N，其中，M的数值远大于N，且M的数量为可变的，而N的数量为固定的，利用聚类算法，基于参照特征之间的相似度，将M个参照特征聚类至N个特征库中。
[0024]S102：获得待检索目标对应的待检索特征，将待检索特征与每个代表特征进行比对，基于比对结果从所有特征库中选择至少一个特征库作为候选特征库。
[0025]具体地，当获得待检索目标对应的待检索特征后，将待检索特征与每个代表特征进行比对，从而得到比对结果，根据比对结果从所有的特征库中选择至少一个特征库作为候选特征库。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标检索方法，其特征在于，所述方法包括：获得多个特征库；其中，多个参照目标的参照特征预先聚类至多个所述特征库中，每个所述特征库中包括多个所述参照特征，且所述特征库对应有代表特征，所述代表特征为所述特征库中的一个所述参照特征；获得待检索目标对应的待检索特征，将所述待检索特征与每个所述代表特征进行比对，基于比对结果从所有所述特征库中选择至少一个特征库作为候选特征库；从所述候选特征库的所有所述参照特征中选择满足预设匹配条件的参照特征作为目标特征，将所述目标特征所对应的参照目标作为所述待检索目标的目标检索结果。2.根据权利要求1所述的目标检索方法，其特征在于，所述多个特征库的构建步骤包括：获得预设数量个聚类簇，基于每个所述聚类簇中的所述参照特征之间的相似度，确定所述聚类簇的目标中心特征；其中，每个所述聚类簇中包括多个与对应的所述目标中心特征相似度大于相似度阈值的所述参照特征；基于每个所述参照特征与所述目标中心特征的相似度，对所有所述参照特征进行聚类，得到更新后的所述预设数量个聚类簇；响应于未满足预设收敛条件，返回至所述获得预设数量个聚类簇，基于每个所述聚类簇中的所述参照特征之间的相似度，确定所述聚类簇的目标中心特征的步骤；响应于满足所述预设收敛条件，将当前的所述聚类簇作为所述特征库，将当前的所述目标中心特征作为所述代表特征。3.根据权利要求2所述的目标检索方法，其特征在于，所述获得预设数量个聚类簇，基于每个所述聚类簇中的所述参照特征之间的相似度，确定所述聚类簇的目标中心特征之前，包括预先执行一次以下步骤：获得多个所述参照目标的参照特征，随机选择所述预设数量个参照特征，作为初始中心特征；基于每个所述参照特征与所述初始中心特征的相似度，对所有所述参照特征进行聚类，得到所述预设数量个聚类簇。4.根据权利要求2所述的目标检索方法，其特征在于，所述预设收敛条件包括每个所述聚类簇的所述目标中心特征相对其他所述参照特征的相似度均值超过相似度阈值，或者返回至所述获得预设数量个聚类簇，基于每个所述聚类簇中的所述参照特征之间的相似度，确定所述聚类簇的目标中心特征的步骤的次数达到次数阈值。5.根据权利要求2所述的目标检索方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐嘉康，张德云，沈佳，党剑锋，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：