对象检索方法及装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本申请涉及图像检索技术领域，提供一种对象检索方法及装置、存储介质及电子设备。其中，对象检索方法包括：获取待检索图像，并利用神经网络模型提取出待检索图像的特征；计算待检索图像的特征与对象库中的每张图像的特征之间的相似度，输出其中相似度最大的多张图像；迭代执行重检索流程，直至满足检索结束条件，输出获得的目标图像；重检索流程包括：获取人工从相似度最大的多张图像中筛选出的至少一张目标图像；根据已获得的目标图像的特征确定重检索特征；计算重检索特征与对象库中的图像的特征之间的相似度，输出其中相似度最大的多张图像。通过该方法获得的检索结果准确率非常高，并且该方法也不会给工作人员带来太大的作业压力。

【技术实现步骤摘要】
对象检索方法及装置、存储介质及电子设备
本专利技术涉及图像检索
，具体而言，涉及一种对象检索方法及装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
近几年视频结构化技术开始大规模地应用，该技术通过对原始视频进行智能分析，提取出视频中出现的每个对象（如行人、车辆、动物等）的截图和属性信息并存入数据库。其中，基于视频结构化数据的以图搜图是最常见的应用之一。例如，以某个嫌疑人的图像作为待检索图像，在行人库里找出该嫌疑人在多个摄像头下出现的截图。在现有方法中，一般通过预训练的神经网络提取待检索图像和行人库中的图像的特征，然后通过特征比对获得检索结果。然而，由于拍摄场景的复杂性以及现有深度学习算法本身的局限，导致检索结果的准确率不高。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种对象检索方法及装置、存储介质及电子设备，以改善上述技术问题。为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：第一方面，本申请实施例提供一种对象检索方法，包括：获取待检索图像，并利用神经网络模型提取出所述待检索图像的特征；计算所述待检索图像的特征与对象库中的每张图像的特征之间的相似度，输出其中相似度最大的多张图像；迭代执行重检索流程，直至满足检索结束条件，输出经所述重检索流程获得的目标图像；其中，所述重检索流程包括：获取人工从相似度最大的多张图像中筛选出的至少一张目标图像，所述目标图像为与所述待检索图像包含有同一对象的图像；根据已获得的目标图像的特征确定重检索特征；计算所述重检索特征与所述对象库中的图像的特征之间的相似度，输出其中相似度最大的多张图像。上述方案在进行对象检索时，首先通过计算特征相似度从对象库中初步筛选出和待检索图像相似的图像，然后从初步筛选出的图像中进一步通过人工方式筛选出目标图像，最后再基于目标图像的特征进行迭代式检索，直至获得最终的检索结果（即满足检索终止条件时得到的所有目标图像）。该方案的优势在于：其一，所有的检索结果都是经过人工确认的，准确率非常高；其二，人工筛选是在机器筛选（即利用特征相似度进行初筛）的基础上进行的，而非在整个对象库中进行，其筛选范围有限，不会给工作人员带来太大的作业压力；其三，重检索特征是根据人工确认为正确的检索结果（即目标图像）所具有的特征得到的，因此基于重检索特征进行迭代式检索，能够检索到较为准确的结果，这也有利于进一步缓解人工筛选的压力。在第一方面的一种实现方式中，所述根据已获得的目标图像的特征确定重检索特征，包括：将本轮迭代筛选出的所述至少一张目标图像的特征的均值确定为所述重检索特征，或者，将本轮迭代筛选出的所述至少一张目标图像的特征以及之前获得的目标图像的特征的均值确定为所述重检索特征。在上述实现方式中，通过计算目标图像的特征均值得到重检索特征，相当于对正确的检索结果所具有的特征进行了统计，从而基于此重检索特征进行迭代式检索，得到正确的检索结果的可能性更高。在第一方面的一种实现方式中，所述根据已获得的目标图像的特征确定重检索特征，包括：从已获得的目标图像中选择一张其特征尚未被用于重检索的目标图像，并将选择出的目标图像的特征确定为所述重检索特征。在上述实现方式中，每轮迭代只选择一张目标图像的特征作为重检索特征进行对象检索，由于目标图像的特征是构建对象库时就已经提取的，因此该实现方式下获得重检索特征无需进行计算，非常简单。并且，基于单张目标图像的特征进行检索，其检索范围也更大（相较于上面取特征均值的方式而言），有可能会检索到更多的目标图像。在第一方面的一种实现方式中，所述计算所述待检索图像的特征与对象库中的每张图像的特征之间的相似度，输出其中相似度最大的多张图像，包括：计算所述待检索图像的特征与对象库中的每张图像的特征之间的相似度，按降序输出其中相似度最大的多张图像；所述计算所述重检索特征与所述对象库中的图像的特征之间的相似度，输出其中相似度最大的多张图像，包括：计算所述重检索特征与所述对象库中的图像的特征之间的相似度，按降序输出其中相似度最大的多张图像。将相似度最大的多张图像输出时，可以采取无序输出的方式，也可以采取降序输出的方式。前者在输出时会更简单一些，但后者的优势在于：按照特征相似度进行的图像筛选虽然准确性不如人工，但其筛选结果仍具有相当高的参考价值，通常与待检索图像特征相似度较小的图像肯定就不是目标图像了。因此，人工在筛选时完全可以利用该相似度排序结果，只在排序靠前的若干张图像中进行筛选，或者，从排序最高的图像开始依次筛选，在发现某个图像或连续几个图像并非目标图像时，后续图像就不再筛选，此举有利于减轻人工作业的压力。在第一方面的一种实现方式中，所述计算所述重检索特征与所述对象库中的图像的特征之间的相似度，包括：计算所述重检索特征与剩余图像的特征之间的相似度；其中，所述剩余图像是指所述对象库中除已获得的目标图像以外的图像。由于目标图像是已经被人工确认为正确的检索结果，所以没有必要再参与特征相似度的计算，此举有利于减少相似度计算的运算量。在第一方面的一种实现方式中，所述检索结束条件包括以下至少一项：已获得的目标图像的总数量已经满足需求；在一轮迭代中，人工进行图像筛选的筛选结果表明相似度最大的多张图像中不包含目标图像；在连续多轮迭代中，人工进行图像筛选的筛选结果均表明相似度最大的多张图像中不包含目标图像。上述实现方式中的第一个检索结束条件可适用于对检索结果的数量有明确要求的场景；第二、三个检索结束条件可适用于对检索结果的数量没有明确要求的场景；当然，这几个条件也可以组合使用。在第一方面的一种实现方式中，所述获取人工从相似度最大的多张图像中筛选出的至少一张目标图像，包括：在可视化界面上显示相似度最大的多张图像供人工筛选；根据人工在所述可视化界面上进行图像筛选的筛选结果从相似度最大的多张图像中获取至少一张目标图像。在上述实现方式中，提供一个可视化界面供工作人员执行图像筛选操作，方便了工作人员查看图像，有利于提高人工筛选图像的效率。第二方面，本申请实施例提供一种对象检索装置，包括：特征提取模块，用于获取待检索图像，并利用神经网络模型提取出所述待检索图像的特征；相似性度量模块，用于计算所述待检索图像的特征与对象库中的每张图像的特征之间的相似度，输出其中相似度最大的多张图像；迭代检索模块，用于迭代执行重检索流程，直至满足检索结束条件，输出经所述重检索流程获得的目标图像；其中，所述重检索流程包括：获取人工从相似度最大的多张图像中筛选出的至少一张目标图像，所述目标图像为与所述待检索图像包含有同一对象的图像；根据已获得的目标图像的特征确定重检索特征；计算所述重检索特征与所述对象库中的图像的特征之间的相似度，输出其中相似度最大的多张图像。第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器读取并运行时，执行第一方面或第一方面的任意一种可能的实现方式提供的方法。第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：存储器以及处理器，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对象检索方法，其特征在于，包括：/n获取待检索图像，并利用神经网络模型提取出所述待检索图像的特征；/n计算所述待检索图像的特征与对象库中的每张图像的特征之间的相似度，输出其中相似度最大的多张图像；/n迭代执行重检索流程，直至满足检索结束条件，输出经所述重检索流程获得的目标图像；其中，所述重检索流程包括：/n获取人工从相似度最大的多张图像中筛选出的至少一张目标图像，所述目标图像为与所述待检索图像包含有同一对象的图像；/n根据已获得的目标图像的特征确定重检索特征；/n计算所述重检索特征与所述对象库中的图像的特征之间的相似度，输出其中相似度最大的多张图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种对象检索方法，其特征在于，包括：
获取待检索图像，并利用神经网络模型提取出所述待检索图像的特征；
计算所述待检索图像的特征与对象库中的每张图像的特征之间的相似度，输出其中相似度最大的多张图像；
迭代执行重检索流程，直至满足检索结束条件，输出经所述重检索流程获得的目标图像；其中，所述重检索流程包括：
获取人工从相似度最大的多张图像中筛选出的至少一张目标图像，所述目标图像为与所述待检索图像包含有同一对象的图像；
根据已获得的目标图像的特征确定重检索特征；
计算所述重检索特征与所述对象库中的图像的特征之间的相似度，输出其中相似度最大的多张图像。


2.根据权利要求1所述的对象检索方法，其特征在于，所述根据已获得的目标图像的特征确定重检索特征，包括：
将本轮迭代筛选出的所述至少一张目标图像的特征的均值确定为所述重检索特征，或者，将本轮迭代筛选出的所述至少一张目标图像的特征以及之前获得的目标图像的特征的均值确定为所述重检索特征。


3.根据权利要求1所述的对象检索方法，其特征在于，所述根据已获得的目标图像的特征确定重检索特征，包括：
从已获得的目标图像中选择一张其特征尚未被用于重检索的目标图像，并将选择出的目标图像的特征确定为所述重检索特征。


4.根据权利要求1所述的对象检索方法，其特征在于，所述计算所述待检索图像的特征与对象库中的每张图像的特征之间的相似度，输出其中相似度最大的多张图像，包括：
计算所述待检索图像的特征与对象库中的每张图像的特征之间的相似度，按降序输出其中相似度最大的多张图像；
所述计算所述重检索特征与所述对象库中的图像的特征之间的相似度，输出其中相似度最大的多张图像，包括：
计算所述重检索特征与所述对象库中的图像的特征之间的相似度，按降序输出其中相似度最大的多张图像。


5.根据权利要求1所述的对象检索方法，其特征在于，所述计算所述重检索特征与所述对象库中的图像的特征之间的相似度，包括：
计...

【专利技术属性】
技术研发人员：付培，朱翔宇，罗振波，吉翔，
申请(专利权)人：成都睿沿科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51