The invention discloses a method of image retrieval for the application of public security investigation, and proposes a new image retrieval method combining the traditional image retrieval method with the depth learning retrieval method. First, the image retrieval method which extracts traditional features is used to screen the database image (\rough retrieval\), and then the depth learning image retrieval method is used for the two retrieval (\fine retrieval\). In the first retrieval of image database, the traditional method is used to extract the image feature. Because the feature is relatively simple, the feature extraction does not have to be loaded when the feature is extracted, so the time of feature extraction is relatively short. The implementation of the second time retrieval based on the improved depth network model can effectively guarantee the accuracy of image retrieval. The problem of \looking for a needle in a haystack\ in the original mass image into a \needle for the desktop\ can be realized, which improves the retrieval precision, reduces the time consuming and improves the efficiency of the image detection.
【技术实现步骤摘要】
一种面向公安侦查应用的图像检索方法
本专利技术属于公安图像侦查领域,尤其涉及一种基于深度学习的面向公安侦查应用的图像检索方法。
技术介绍
随着我国的经济发展,构建安全稳定的社会环境已经成为人们共同追求的社会理想。随着视频监控技术和大数据存储的有效发展,城市公共安全建设也逐步得到有关部门的重视。监控摄像头在公园,商场,地铁站等人群密集的地区的普及,为城市安全建设提供了有效的保证。视频监控系统逐渐发展与完善,使得视频监控技术成为公安侦破案件的新手段,公安侦查破案的方式也发生巨大变革。通常在案件发生之后,公安部门都会组织相关人员观看监控视频,并试图从中找到与嫌疑人相关的蛛丝马迹。即使在活动目标极少出现的时段,也不能遗漏任何片段,甚至需要重复浏览。这种人员浏览的方式,不仅效率不高,而且耗时长。如果在这种海量视频监控数据中,凭借嫌疑人的图像能快速找到并定位出嫌疑人位置和运动轨迹,那么公安侦查技术和侦查人员的工作效率必将迎来质的飞跃。由于监控视频中环境的复杂性,现有的图像检索技术无法满足监控视频图像中对特定目标行人的快速检索的需求,导致了图像检索在面向公安侦查应用中的存在着诸多挑战。因此,需要更好的运用先进技术突破侦查应用中行人检索的瓶颈,满足公安刑事案件侦查的需求。近年来,人工智能和深度学习技术的飞速发展,为公安的刑事案件侦查的“快速反应,快侦快破”需求提供了方向。其中深度学习作为机器学习的分支,在语音识别,图像分类与识别等多个研究方向取得了优异的成绩,成为当前研究的热点。深度学习通过建立多层次的模型来模拟人脑神经系统对外接信号的处理,可自动从原始输入数据中提取稳定 ...
【技术保护点】
1.一种面向公安侦查应用的图像检索方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤(1):对于待检索的图像库,构建一个颜色空间特征提取函数用来区分图像中心和边缘,对图像不同的部位进行加权处理,生成颜色特征分布加权颜色直方图;其中,加权颜色直方图的表达式为:
【技术特征摘要】
1.一种面向公安侦查应用的图像检索方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤(1):对于待检索的图像库,构建一个颜色空间特征提取函数用来区分图像中心和边缘,对图像不同的部位进行加权处理,生成颜色特征分布加权颜色直方图;其中,加权颜色直方图的表达式为:其中,W和H指的是图像的宽度和高度大小;以图像中心为原点建立直角坐标系,X和Y指的是像素点的横坐标和纵坐标位置;步骤(2):构建一个构图空间特征提取函数,将待检索图像集进行采样操作将图片尺寸归一化,并将图像从RGB颜色空间转化为HSV颜色空间;HSV颜色空间与RGB颜色空间的转化公式如下:max=max(R,G,B);min=min(R,G,B);V=max,步骤(3):在步骤(1)和步骤(2)的基础上,构建图像检索函数,记录颜色空间特征和构图空间特征索引表路径,计算查询图像特征与数据及图像特征的距离,存储检索结果;步骤(4):对步骤(3)保存的图像检索结果中的所有图像,采用深度学习特征提取模型进行特征提取,用特征向量来表示图像...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘俊,李梦婷,黄亮,林贤早,
申请(专利权)人:杭州电子科技大学,
类型:发明
国别省市:浙江,33
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。