对象识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种对象识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：接收客户端发送的业务请求，其中，业务请求中包含有所请求的对象识别功能的类型标识，以及对应的参数信息；基于业务请求，确定出对应于至少两个对象识别算法的目标对象识别服务器；将参数信息发送至目标对象识别服务器，以使目标对象识别服务器输出对应的第一对象识别结果；对各第一对象识别结果进行去重处理，得到第二对象识别结果，并将第二对象识别结果发送至客户端。该方案中应用平台请求对象识别功能只需发送一次业务请求，并一次性接收经处理后的识别结果，对象识别功能实现过程简单、结果直观，同时，对象识别功能扩展代价低。

Object recognition method, device, electronic equipment and computer readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
对象识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
本申请涉及人脸识别
，具体而言，本申请涉及一种对象识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着人脸识别技术的发展，越来越多的人脸识别技术应用到各类监控应用平台系统中。在目前较常见的应用场景中，应用平台与多个算法厂商的人脸识别算法对接，用户通过应用平台向各算法厂商对应的目标人脸识别服务器发出针对各种人脸识别功能的业务请求，从而调用相应的各算法厂商的人脸识别算法来实现所请求的人脸识别功能。但是，在上述应用场景中，由于应用平台与各算法厂家的人脸识别算法直接对接，应用平台需要分别根据各算法厂商的人脸识别算法的算法能力和调度方式进行二次开发，当增减对接的人脸识别算法时，都需要停止应用平台的运行以进行二次开发，且应用平台请求人脸识别功能，都需要同时向多个算法厂商的服务器分别发送业务请求，并同时接收多个算法厂商的服务器分别反馈的识别结果，因此，现有技术的方案中人脸识别功能扩展代价高，且应用平台对于各算法厂商的算法的触发和识别结果的接收都相互独立，使得人脸识别实现过程繁琐。...

【技术保护点】
1.一种对象识别方法，其特征在于，包括：/n接收客户端发送的业务请求，其中，所述业务请求中包含有所请求的对象识别功能的类型标识，以及所请求的对象识别功能所需的参数信息；/n基于所述所请求的对象识别功能的类型标识，确定出对应于至少两个不同对象识别算法的目标对象识别服务器；/n将所述参数信息发送至所述目标对象识别服务器，以使所述目标对象识别服务器基于所述参数信息和对应的对象识别算法，输出对应的第一对象识别结果；/n获取各所述第一对象识别结果，对各所述第一对象识别结果进行去重处理，得到所述业务请求对应的第二对象识别结果，并将所述第二对象识别结果发送至所述客户端。/n

【技术特征摘要】
1.一种对象识别方法，其特征在于，包括：
接收客户端发送的业务请求，其中，所述业务请求中包含有所请求的对象识别功能的类型标识，以及所请求的对象识别功能所需的参数信息；
基于所述所请求的对象识别功能的类型标识，确定出对应于至少两个不同对象识别算法的目标对象识别服务器；
将所述参数信息发送至所述目标对象识别服务器，以使所述目标对象识别服务器基于所述参数信息和对应的对象识别算法，输出对应的第一对象识别结果；
获取各所述第一对象识别结果，对各所述第一对象识别结果进行去重处理，得到所述业务请求对应的第二对象识别结果，并将所述第二对象识别结果发送至所述客户端。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
接收至少一个对象识别服务器的注册信息并存储，所述注册信息中包含有各所述对象识别服务器对应的至少一个对象识别算法所能提供的对象识别功能的类型标识；
所述基于所述所请求的对象识别功能的类型标识，确定出对应于至少两个不同对象识别算法的目标对象识别服务器，包括：
基于所述所请求的对象识别功能的类型标识和各所述对象识别服务器对应的类型标识，确定出所述目标对象识别服务器。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述业务请求中还包含有对象识别服务器的指示信息，所述基于所述所请求的对象识别功能的类型标识和各所述对象识别服务器对应的类型标识，确定出所述目标对象识别服务器，包括：
基于所述所请求的对象识别功能的类型标识、各所述对象识别服务器对应的类型标识以及所述指示信息，确定出所述目标对象识别服务器。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述注册信息中还包含有各所述对象识别服务器的服务器标识和运算能力；
所述接收至少一个对象识别服务器的注册信息并存储，包括：
接收各所述对象识别服务器的注册信息；
对于每一对象识别服务器，将该对象识别服务器的服务器标识、该对象识别服务器对应的至少一个类型标识、以及该对象识别服务器的运算能力裕量关联存储在算法能力列表中；
所述基于所述所请求的对象识别功能的类型标识和各所述对象识别服务器对应的类型标识，确定出所述目标对象识别服务器，包括：
基于所述所请求的对象识别功能的类型标识、以及所述算法能力列表中各所述对象识别服务器的运算能力裕量、对应的至少一个类型标识，确定出所述目标对象识别服务器；
所述方法还包括：
在接收到所述目标对象识别服务器返回的第一对象识别结果后，更新所述目标对象识别服务器的运算能力裕量。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所请求的对象识别功能为基于输入属性信息检索目标图像的属性检索功能，所述参数信息包括用于检索的输入属性信息，所述第一对象识别结果包括目标图像、该目标图像的ID和该目标图像对应的对象的属性；
所述对各所述第一对象识别结果进行去重处理，包括：
将各所述第一对象识别结果中具有相同ID的各目标图像中的任一目标图像，作为对应的去重后的对象识别结果中的目标图像；
对各所述第一对象识别结果中具有相同ID的各目标图像对应的属性的属性值进行平均或统计，并将平均或统计得到的结果作为去重后的对象识别结果中的目标图像对应的属性的属性值。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述进行平均或统计的属性不包含所述输入属性信息对应的属性。


7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所请求的对象识别功能为基于输入图像检索目标图像的图像检索功能，所述参数信息包括所述输入图像，所述第一对象识别结果包括目标图像、该目标图像的ID和该目标图像与所述输入图像之间的相似度；
所述对各所述第一对象识别结果进行去重处理，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李盼伟，郭辰，任彦达，
申请(专利权)人：北京旷视科技有限公司，青岛旷视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11