图像语义分析方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

技术编号:28295703 阅读:18 留言:0更新日期:2021-04-30 16:19
本申请涉及数据处理技术领域,具体涉及一种图像语义分析方法、装置、存储介质及电子设备,解决了相关技术中通过语义模型进行语义分析导致适用范围小,准确性低的问题。该方法包括:获取待分析图像的语义信息,根据待分析图像的语义信息的知识图谱,对语义信息进行知识合并处理,根据处理后的语义信息,在预先建立的图像知识图谱数据库中检索到相应的语义实体,作为图像语义分析结果。本申请用知识图谱处理图像语义,对知识图谱的图像语义信息进行知识合并,精简语义实体,并在预先建立的图像知识图谱数据库中检索相应的语义实体,在得到精确的语义分析结果的同时,不断完善图像知识图谱数据库,使其具有更大的适用范围。

【技术实现步骤摘要】
图像语义分析方法、装置、存储介质及电子设备
本申请涉及数据处理
,特别地涉及一种图像语义分析方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
图像的语义分析技术一直是图像数据处理的研究难点之一,现有的图像语义分析方法是预先通过卷积神经网络训练完成语义模型对目标图像进行语义分析,其受到训练时的样本影响较大,适用范围小,一旦输入语义模型的图像与训练时的样本图像差异较大,就会大幅降低语义分析的准确性。
技术实现思路
针对上述问题,本申请提供一种图像语义分析方法、装置、存储介质及电子设备,解决了相关技术中通过语义模型进行语义分析导致适用范围小,准确性低的技术问题。第一方面,本申请提供了一种图像语义分析方法,所述方法包括:对预处理完成的待分析图像进行语义信息抽取,得到所述待分析图像的语义信息,其中,所述预处理包括对所述待分析图像进行图像数据结构化处理;根据所述待分析图像的语义信息的知识图谱,对所述语义信息进行知识合并,得到处理后的语义信息;其中,所述待分析图像的语义信息的知识图谱包括所述语义信息的语义实体;根据所述处理后的语义信息,在预先建立的图像知识图谱数据库中检索到相应的语义实体,作为图像语义分析结果。可选的,所述图像语义分析方法,还包括:根据所述处理后的语义信息,在预先建立的图像知识图谱数据库中检索到相关联的语义实体,更新所述图像语义分析结果。可选的,所述图像语义分析方法,还包括:根据所述图像语义分析结果进行图像语义关联分析,得到与所述图像语义分析结果相似的视觉媒体。可选的,所述根据所述图像语义分析结果进行图像语义关联分析,得到与所述图像语义分析结果相似的视觉媒体,包括:根据所述图像语义分析结果,按照预设关联属性进行图像语义关联分析,得到与所述图像语义分析结果相似的视觉媒体;所述预设关联属性包括主题属性、形式属性、自然属性和社会属性中的一个或多个。可选的,所述图像语义分析方法,还包括:将所述图像语义分析结果进行可视化处理,得到可视化的图像语义分析结果。可选的,所述对预处理完成的待分析图像进行语义信息抽取,得到所述待分析图像的语义信息,包括:抽取所述预处理完成的待分析图像的语义实体、语义实体之间的关系和语义实体的属性;将所述语义实体、语义实体之间的关系和语义实体的属性作为所述待分析图像的语义信息。可选的,所述根据所述待分析图像的语义信息的知识图谱,对所述语义信息进行知识合并,得到处理后的语义信息,包括:对所述待分析图像的知识图谱中的语义实体进行语义实体对齐与消岐,得到处理后的语义信息。第二方面,一种图像语义分析装置,所述装置包括:抽取单元,用于对预处理完成的待分析图像进行语义信息抽取,得到所述待分析图像的语义信息,其中,所述预处理包括对所述待分析图像进行图像数据结构化处理;处理单元,用于根据所述待分析图像的语义信息的知识图谱,对所述语义信息进行知识合并,得到处理后的语义信息;其中,所述待分析图像的语义信息的知识图谱包括所述语义信息的语义实体;检索单元,用于根据所述处理后的语义信息,在预先建立的图像知识图谱数据库中检索到相应的语义实体,作为图像语义分析结果。第三方面,一种存储介质,该存储介质存储的计算机程序,可被一个或多个处理器执行,可用来实现如上述第一方面所述的图像语义分析方法。第四方面,一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述存储器和所述处理器之间互相通信连接,该计算机程序被所述处理器执行时,执行如上述第一方面所述的图像语义分析方法。本申请提供的一种图像语义分析方法、装置、存储介质及电子设备,包括:对预处理完成的待分析图像进行语义信息抽取,得到所述待分析图像的语义信息,其中,所述预处理包括对所述待分析图像进行图像数据结构化处理;根据所述待分析图像的语义信息的知识图谱,对所述语义信息进行知识合并,得到处理后的语义信息;其中,所述待分析图像的语义信息的知识图谱包括所述语义信息的语义实体;根据所述处理后的语义信息,在预先建立的图像知识图谱数据库中检索到相应的语义实体,作为图像语义分析结果。本申请通过抽取结构化语义信息,用知识图谱处理图像语义,对知识图谱的图像语义信息进行知识合并,精简语义实体,并在预先建立的图像知识图谱数据库中检索相应的语义实体,在得到精确的语义分析结果的同时,不断完善图像知识图谱数据库,使其具有更大的适用范围。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的一种图像语义分析方法的流程示意图;图2为本申请实施例提供的一种图像语义分析装置的结构示意图;图3为本申请实施例提供的一种电子设备的连接框图。具体实施方式以下将结合附图及实施例来详细说明本申请的实施方式,借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题,并达到相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本申请实施例以及实施例中的各个特征,在不相冲突前提下可以相互结合,所形成的技术方案均在本申请的保护范围之内。由
技术介绍
可知,图像的语义分析技术一直是图像数据处理的研究难点之一,现有的图像语义分析方法是预先通过卷积神经网络训练完成语义模型对目标图像进行语义分析,其受到训练时的样本影响较大,适用范围小,一旦输入语义模型的图像与训练时的样本图像差异较大,就会大幅降低语义分析的准确性。有鉴于此,本申请提供一种图像语义分析方法、装置、存储介质及电子设备,解决了相关技术中通过语义模型进行语义分析导致适用范围小,准确性低的技术问题。实施例一图1为本申请实施例提供的一种图像语义分析方法的流程示意图,如图1所示,本方法包括:S101、对预处理完成的待分析图像进行语义信息抽取,得到所述待分析图像的语义信息。在步骤S101中,所述预处理包括对所述待分析图像进行图像数据结构化处理。S102、根据所述待分析图像的语义信息的知识图谱,对所述语义信息进行知识合并,得到处理后的语义信息。在步骤S102中,所述待分析图像的语义信息的知识图谱包括所述语义信息的语义实体。需要说明的是,用知识图谱处理图像语义信息,可以得到包含图像语义实体的知识图谱,进一步的,以知识图谱的形式,进行语义实体的对齐和消岐,可以剔除抽取到的语义信息中的冗余和错误信息,同时对语义实体进行精简,提高处理效率和准确性。S103、根据所述处理后的语义信息,在预先建立的图像知识图谱数据库中检索到相应的语义实体,作为图像语义分析结果。需要说明的是,基于知识图谱生成的图像语义框架可以更好的服务于语义检索领域,利用知识图谱的概念、语义实体的匹配度返本文档来自技高网
...

【技术保护点】
1.一种图像语义分析方法,其特征在于,所述方法包括:/n对预处理完成的待分析图像进行语义信息抽取,得到所述待分析图像的语义信息,其中,所述预处理包括对所述待分析图像进行图像数据结构化处理;/n根据所述待分析图像的语义信息的知识图谱,对所述语义信息进行知识合并,得到处理后的语义信息;其中,所述待分析图像的语义信息的知识图谱包括所述语义信息的语义实体;/n根据所述处理后的语义信息,在预先建立的图像知识图谱数据库中检索到相应的语义实体,作为图像语义分析结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像语义分析方法,其特征在于,所述方法包括:
对预处理完成的待分析图像进行语义信息抽取,得到所述待分析图像的语义信息,其中,所述预处理包括对所述待分析图像进行图像数据结构化处理;
根据所述待分析图像的语义信息的知识图谱,对所述语义信息进行知识合并,得到处理后的语义信息;其中,所述待分析图像的语义信息的知识图谱包括所述语义信息的语义实体;
根据所述处理后的语义信息,在预先建立的图像知识图谱数据库中检索到相应的语义实体,作为图像语义分析结果。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
根据所述处理后的语义信息,在预先建立的图像知识图谱数据库中检索到相关联的语义实体,更新所述图像语义分析结果。


3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
根据所述图像语义分析结果进行图像语义关联分析,得到与所述图像语义分析结果相似的视觉媒体。


4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述图像语义分析结果进行图像语义关联分析,得到与所述图像语义分析结果相似的视觉媒体,包括:
根据所述图像语义分析结果,按照预设关联属性进行图像语义关联分析,得到与所述图像语义分析结果相似的视觉媒体;所述预设关联属性包括主题属性、形式属性、自然属性和社会属性中的一个或多个。


5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
将所述图像语义分析结果进行可视化处理,得到可视化的图像语义分析结果。


6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对预处理完成的待分析...

【专利技术属性】
技术研发人员:赵鹏辉杨昌品黄姿荣李梦瑶贾巨涛
申请(专利权)人:珠海格力电器股份有限公司珠海联云科技有限公司
类型:发明
国别省市:广东;44

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1