检索方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种检索方法、装置及电子设备，涉及数据检索技术领域，包括获取待查询数据的深度特征和局部特征；根据深度特征索引库对待查询数据的深度特征进行相似性排名检索，得到排名检索结果，其中，排名检索结果的数量为多个；根据局部特征索引库寻找排名检索结果的局部特征；根据欧氏距离方法对待查询数据的局部特征和排名检索结果的局部特征进行相似度排序，得到检索结果。本发明专利技术可以有效提升数据检索效率。

Retrieval methods, devices and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
检索方法、装置及电子设备
本专利技术涉及数据检索
，尤其是涉及一种检索方法、装置及电子设备。
技术介绍
在家装设计中，用户或设计者通常对设计出的原始图像数据通过网络进行检索，进而得到类别相同或相似的户型、模型素材等图像数据，为家装提供选择。但是，这种方法检索得到的图像数据，准确性较差，且为了寻找准确的图像数据，需要逐步搜索，造成检索过程比较繁琐，效率低下。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供了一种检索方法、装置及电子设备，可以有效提升数据检索效率。第一方面，本专利技术提供了一种检索方法，其中，包括：获取待查询数据的深度特征和局部特征；根据深度特征索引库对所述待查询数据的深度特征进行相似性排名检索，得到排名检索结果，其中，所述排名检索结果的数量为多个；根据局部特征索引库寻找所述排名检索结果的局部特征；根据欧氏距离方法对所述待查询数据的局部特征和所述排名检索结果的局部特征进行相似度排序，得到检索结果。进一步的，所述获取待查询数据的深度特征和局部特征的步骤，包括：根本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种检索方法，其特征在于，包括：/n获取待查询数据的深度特征和局部特征；/n根据深度特征索引库对所述待查询数据的深度特征进行相似性排名检索，得到排名检索结果，其中，所述排名检索结果的数量为多个；/n根据局部特征索引库寻找所述排名检索结果的局部特征；/n根据欧氏距离方法对所述待查询数据的局部特征和所述排名检索结果的局部特征进行相似度排序，得到检索结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种检索方法，其特征在于，包括：
获取待查询数据的深度特征和局部特征；
根据深度特征索引库对所述待查询数据的深度特征进行相似性排名检索，得到排名检索结果，其中，所述排名检索结果的数量为多个；
根据局部特征索引库寻找所述排名检索结果的局部特征；
根据欧氏距离方法对所述待查询数据的局部特征和所述排名检索结果的局部特征进行相似度排序，得到检索结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待查询数据的深度特征和局部特征的步骤，包括：
根据深度神经网络模型提取待查询数据的深度特征；
根据特征编码码本对所述待查询数据进行特征编码，得到待查询数据的局部特征。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待查询数据的深度特征和局部特征的步骤之前，还包括：
获取预设数据库中的图像数据；
基于深度神经网络模型对所述图像数据建立深度特征索引库；
提取所述图像数据的局部特征，并对所述局部特征进行降维处理得到特征编码码本；
根据所述特征编码码本对所述图像数据进行局部特征编码，得到局部特征索引库。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取预设数据库中的图像数据的步骤包括：
根据双线性插值法对所述预设数据库中的图片调整为预设尺寸；
将调整后的所述预设数据库中的图片调整为预设像素；
基于预设尺寸和所述预设像素得到图像数据。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于深度神经网络模型对所述图像数据建立深度特征索引库的步骤，包括：
根据交叉熵损失函数对预设家具数据集进行训练得到深度神经网络模型；
根据所述深度神经网络模型提取所述图像数据的深度特征；
根据L2范数对所述深度特征进行归...

【专利技术属性】
技术研发人员：王胜，叶海，
申请(专利权)人：广东三维家信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44