【技术实现步骤摘要】
室内图像检索方法、装置及电子设备
本申请涉及图像处理
，尤其涉及计算机视觉
，提出一种室内图像检索方法、装置及电子设备。
技术介绍
室内图像检索定位是指根据预设图像库中的图像及预处理的图像信息，检索出与当前获取的图像相似的已有图像，进而根据检索出的相似图像及其存储在图像库中的信息来进行定位。相关技术中，在进行室内定位时，通过根据当前获取的图像的点特征，与预设图像库中的图像的点特征的匹配程度，确定与当前获取的图像匹配的相似图像，进而根据相似图像的位置信息进行室内定位。但是，由于图像的点特征数据量过多且不具有显著性特征，从而极易出现匹配错误现象，降低了室内图像检索定位的准确性。
技术实现思路
本申请提出的室内图像检索方法、装置及电子设备，用于解决相关技术中，由于图像的点特征数据量过多且不具有显著性特征，从而导致通过点特征进行室内图像检索定位的方式，极易出现匹配错误现象，降低了室内图像检索定位的准确性的问题。本申请一方面实施例提出的室内图像检索方法，包括：对当前采集的...
【技术保护点】
1.一种室内图像检索方法，其特征在于，包括：/n对当前采集的图像进行特征提取，获取图像中各结构线的线特征；/n根据每个结构线的线特征与每个预设的聚类中心的相似度，确定每个结构线对应的聚类中心；/n根据每个聚类中心与对应的每个结构线的线特征，确定每个聚类中心对应的差值向量；/n将每个聚类中心对应的差值向量进行融合处理，生成所述当前采集的图像对应的结构线特征；/n根据所述当前采集的图像对应的结构线特征，与图像库中各图像对应的结构线特征间的相似度，确定所述图像库中与所述当前采集的图像相似的图像。/n
【技术特征摘要】
1.一种室内图像检索方法，其特征在于，包括：
对当前采集的图像进行特征提取，获取图像中各结构线的线特征；
根据每个结构线的线特征与每个预设的聚类中心的相似度，确定每个结构线对应的聚类中心；
根据每个聚类中心与对应的每个结构线的线特征，确定每个聚类中心对应的差值向量；
将每个聚类中心对应的差值向量进行融合处理，生成所述当前采集的图像对应的结构线特征；
根据所述当前采集的图像对应的结构线特征，与图像库中各图像对应的结构线特征间的相似度，确定所述图像库中与所述当前采集的图像相似的图像。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个结构线的线特征与每个预设的聚类中心特征的相似度，确定每个结构线对应的聚类中心之前，还包括：
按照预设的采集规则，对室内环境进行图像采集，获取所述室内环境对应的图像集；
对所述图像集中的每张图像进行特征提取，确定所述图像集对应的结构线的线特征集；
将所述线特征集进行聚类处理，确定所述每个预设的聚类中心。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个聚类中心特征及对应的各结构线的线特征，确定每个聚类中心对应的差值向量，包括：
根据每个聚类中心特征及对应的每个结构线的线特征，确定每个聚类中心对应的差值子向量；
将每个聚类中心对应的各差值子向量进行求和运算，确定每个聚类中心对应的差值向量。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每个聚类中心对应的差值向量进行融合处理，生成所述当前采集的图像对应的结构线特征，包括：
将每个聚类中心对应的差值向量进行拼接，生成所述当前采集的图像对应的结构线特征。
5.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述图像库中还包括各图像的采集位置；
所述确定所述图像库中与所述当前采集的图像相似的图像之后，还包括：
根据与所述当前采集的图像相似的图像的采集位置，确定所述当前采集的图像的采集位置。
6.一种室内图像检索装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于对当前采集的图像进行特征提取，获取图像中各结构线的线特征；
第一确定模块，用于根据每...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晋川，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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