【技术实现步骤摘要】
一种目标关联处理方法及装置
本专利技术涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种目标关联处理方法及装置。
技术介绍
目前前端抓拍的违章图片序列中，后端的违章审核需要在图片序列中关联到违法的目标车辆，目标车辆中有的可以依据车牌信息确定，车牌不能确定的需要计算车辆的特征，求得最相似(特征距离最小)的目标车辆。相关技术中，在基于全图车辆检测后，对检测的车辆图像(小图)，生成全局分支、BN分支、属性分支和局部区域四个分支特征进行融合得到车辆的特征向量，并与其余的车辆特征求得最相似的车辆。基于车辆小图来进行特征提取并匹配，其受前面检测效果影响，且样本量有限、丢失场景、位置信息。针对相关技术中基于车辆小图来进行特征提取并匹配，匹配准确度低的问题，尚未提出解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种目标关联处理方法及装置，以至少解决相关技术中基于车辆小图来进行特征提取并匹配，匹配准确度低的问题。根据本专利技术的一个实施例，提供了一种目标关联处理方法，包括：获取多个图像以及所述多...
【技术保护点】
1.一种目标关联处理方法，其特征在于，包括：/n获取多个图像以及所述多个图像中的一个图像包含目标对象的目标框；/n确定所述多个图像的特征向量；/n通过区域生成网络确定所述多个图像的建议框，并对所述多个图像的建议框进行分类，其中，所述建议框用于区分背景与对象；/n根据分类后的所述建议框与所述多个图像的特征向量从所述多个图像中确定与所述目标框关联的目标建议框，其中，所述目标建议框中的对象为所述目标对象的关联对象。/n
【技术特征摘要】
1.一种目标关联处理方法，其特征在于，包括：
获取多个图像以及所述多个图像中的一个图像包含目标对象的目标框；
确定所述多个图像的特征向量；
通过区域生成网络确定所述多个图像的建议框，并对所述多个图像的建议框进行分类，其中，所述建议框用于区分背景与对象；
根据分类后的所述建议框与所述多个图像的特征向量从所述多个图像中确定与所述目标框关联的目标建议框，其中，所述目标建议框中的对象为所述目标对象的关联对象。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据分类后的所述建议框与所述多个图像的特征向量从所述多个图像进中确定与所述目标框关联的目标建议框包括：
对分类后的所述建议框与所述多个图像的特征向量进行位置敏感的候选区池化处理，得到所述多个图像的建议框的分类置信度、位置信息、特征向量；
从所述多个图像中获取所述分类置信度大于第一预设阈值的第一目标建议框；
获取所述第一目标建议框在所述多个图像中对应的第一目标图像的第一特征向量，其中，所述第一目标图像框包括一个或多个图像；
从所述多个图像中确定与所述目标框的交并比IoU大于第二预设阈值的第二目标建议框；
获取所述第二目标建议框在所述多个图像中对应的第二目标图像的特征向量，将所述第二目标图像的特征向量进行归一化处理，得到第二特征向量，其中，所述第二目标图像包括一个或多个图像；
根据所述第一特征向量与所述第二特征向量从所述多个图像中确定与所述目标框关联的目标建议框。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一特征向量与所述第二特征向量从所述多个图像中确定与所述目标框关联的目标建议框包括：
将所述第一特征向量与所述第二特征向量的任意两个特征向量确定为特征向量对，得到多个特征向量对；
分别计算所述多个特征向量对的欧式距离，并将所述多个特征向量对分配到对应的目标图像中；
将所述目标图像中最小所述欧式距离的特征向量对对应的建议框确定为所述目标图像中与所述目标框关联的关联建议框。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在将所述目标图像中最小所述欧式距离的特征向量对对应的建议框确定为所述目标图像中与所述目标框关联的关联建议框之后，所述方法还包括：
根据所述目标建议框的位置信息确定所述目标建议框在所述目标图像中的位置。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，确定所述多个图像的特征向量包括：
将所述多个图像输入预先训练好的目标神经网络模型，得到所述目标神经网络模型输出的所述多个图像对应的特征向量。...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡来丰，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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