【技术实现步骤摘要】
图像分析方法、装置、电子设备及可读存储介质
本专利技术涉及图像分析
，具体而言，涉及一种图像分析方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
在公安刑侦追踪嫌疑人事件中，往往需要根据用户或现场提供的图像快速检索出犯罪嫌疑人出现位置、时间等，为公安人员追踪嫌疑人提供有效数据。但是，一般在监控场景下容易受到一些环境影响，例如光线、遮挡或者检测不准确等因素影响，进而导致检索精度低。
技术实现思路
为了克服现有技术中的上述不足，本专利技术的目的在于提供一种图像分析方法、装置、电子设备及可读存储介质，能够有效去除环境干扰，得到较精确的图像检索结果，进而为快速定位和查找目标对象提供线索。为了实现上述目的，本专利技术较佳实施例采用的技术方案如下：本专利技术较佳实施例提供一种图像分析方法，应用于电子设备，所述方法包括：获得待分析图像，所述待分析图像中包括有目标对象；基于预先配置的全卷积网络从所述待分析图像中分割出所述目标对象的各个区域；获取所述各个区域的最小外接几何框；基于预先配置的卷积神经网络提取各个最小外接几何框对应区域的特征，并将每个所述最小外接几何框对应区域的特征进行...
【技术保护点】
1.一种图像分析方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：获得待分析图像，所述待分析图像中包括有目标对象；基于预先配置的全卷积网络从所述待分析图像中分割出所述目标对象的各个区域；获取所述各个区域的最小外接几何框；基于预先配置的卷积神经网络提取各个最小外接几何框对应区域的特征，并将每个所述最小外接几何框对应区域的特征进行连接得到所述目标对象的目标对象特征；将所述目标对象特征与预存图像库中每张图像的图像特征进行比较，并根据比较结果输出所述待分析图像的图像分析结果。
【技术特征摘要】
1.一种图像分析方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：获得待分析图像，所述待分析图像中包括有目标对象；基于预先配置的全卷积网络从所述待分析图像中分割出所述目标对象的各个区域；获取所述各个区域的最小外接几何框；基于预先配置的卷积神经网络提取各个最小外接几何框对应区域的特征，并将每个所述最小外接几何框对应区域的特征进行连接得到所述目标对象的目标对象特征；将所述目标对象特征与预存图像库中每张图像的图像特征进行比较，并根据比较结果输出所述待分析图像的图像分析结果。2.根据权利要求1所述的图像分析方法，其特征在于，在获得待分析图像之前，所述方法还包括：配置所述全卷积网络；所述配置所述全卷积网络的方式，包括：接收图像样本集，所述图像样本集中包括有多个图像样本；对每个图像样本中的目标对象的各个区域进行标定，并将标定好的图像样本输入到进行全卷积网络训练，得到训练后的全卷积网络。3.根据权利要求1所述的图像分析方法，其特征在于，在获得待分析图像之前，所述方法还包括：配置所述卷积神经网络；所述配置所述卷积神经网络的方式，包括：接收图像样本集，所述图像样本集中包括有多个图像样本；将每个图像样本输入到卷积神经网络中进行训练，在训练完成后提取所述卷积神经网络中最后一层神经网络的多维特征作为该图像样本的图像特征，从而完成卷积神经网络的配置。4.根据权利要求1所述的图像分析方法，其特征在于，所述获取所述各个区域的最小外接几何框的方式，包括：获取所述各个区域的最小外接矩形框；或者获取所述各个区域的最小外接圆。5.根据权利要求1-4中任意一项所述的图像分析方法，其特征在于，所述将所述目标对象特征与预存图像库中每张图像的图像特征进行比较，并根据比较结果输出所述待分析图像的图像分析结果，包括：分别计算所述目标对象特征与预存图像库中每张图像的图像特征之间的余弦距离；基于所述余弦距离对预存图像库中每张图像进行排序，并生成排序结果，所述排序结果为所述待分析图像的图像分析结果。6.根据权利要求5所述的图像分析方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：张雷，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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