本公开涉及一种图像检索方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取待检索图像；获取所述待检索图像的特征信息，所述特征信息包括车道线信息；根据所述待检索图像的特征信息与候选图像的特征信息之间的相似度，从候选图像中确定与所述待检索图像匹配的目标图像。采用该方法可以提高检索得到的目标图像与待检索图像之间的相似性。索图像之间的相似性。索图像之间的相似性。
【技术实现步骤摘要】
图像检索方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及自动驾驶
，尤其涉及一种图像检索方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在自动驾驶算法模块中，车道线检测算法处于核心重要的地位。车道线检测算法的研发是一个长时间的迭代过程，在此过程中，充分分析车道线检测算法在各个场景的覆盖情况，追究出错坏例的根源，以帮助迭代能够往更好的方向进行。
[0003]因此，在遇到坏例的时候，通常需要从数据库中检索到与坏例相似的图像，以用来进一步分析和更新车道线检测算法，从而帮助车道线检测算法进行迭代更新。然而，相关技术中的图像检索方法存在检测不准确的问题，使得检索出来的图像与坏例相似性不高。
技术实现思路
[0004]为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像检索方法、装置、电子设备及存储介质。
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像检索方法，包括：获取待检索图像；获取所述待检索图像的特征信息，所述特征信息包括车道线信息；根据所述待检索图像的特征信息与候选图像的特征信息之间的相似度，从候选图像中确定与所述待检索图像匹配的目标图像。
[0006]在一些实施方式中，所述获取待检索图像，包括：通过预设车道线检测算法对待检测图像进行检测，得到所述待检测图像的检测车道线；在所述待检测图像的所述检测车道线与所述待检测图像的真实车道线满足预设差异条件时，将所述待检测图像确定为所述待检索图像。
[0007]在一些实施方式中，所述图像的车道线信息的获取步骤包括：基于信息提取图像中的目标车道线的坐标分布，确定所述目标车道线的向量表示，所述目标车道线为所述信息提取图像中任一条车道线，所述信息提取图像为所述待检索图像或者所述候选图像；利用降维矩阵对所述目标车道线的向量表示进行降维处理，得到所述目标车道线的车道线信息，其中，同一张信息提取图像的各个目标车道线的车道线信息，构成该信息提取图像的车道线信息。
[0008]在一些实施方式中，所述基于信息提取图像中的目标车道线的坐标分布，确定所述目标车道线的向量表示，包括：在第一坐标轴上等间隔选取预设数量个与目标车道线的交点作为目标点；基于所述目标点在第二坐标轴上的坐标分布，确定所述目标车道线的向量表示。
[0009]在一些实施方式中，所述方法还包括：获取多张标注车道线的图像；基于每张标注车道线的图像中的各条车道线的坐标分布，构建车道线分布矩阵；对所述车道线分布矩阵进行奇异值分解，得到候选矩阵；选取所述候选矩阵的前预设数量个列，构建所述降维矩阵。
[0010]在一些实施方式中，所述待检索图像的车道线信息与候选图像的车道线信息之间的相似度的获取步骤包括：利用匈牙利算法，在所述待检索图像的车道线信息以及所述候选图像的车道线信息之间，确定相互对应的每组匹配车道线；获取各组匹配车道线的内积的和值；将所述和值与预设惩罚系数的积，确定为所述待检索图像的车道线信息与候选图像的车道线信息之间的相似度。
[0011]在一些实施方式中，所述候选图像包括第一候选图像以及第二候选图像，所述第一候选图像为标注数据库中的任一张图像，所述第二候选图像为未标注数据库中的任一张图像，所述目标图像包括第一目标图像以及第二目标图像，所述根据所述待检索图像的特征信息与候选图像的特征信息之间的相似度，从候选图像中确定与所述待检索图像匹配的目标图像，包括：根据所述待检索图像的特征信息与所述第一候选图像的特征信息之间的相似度，从所述第一候选图像中确定与所述待检索图像匹配的第一目标图像；在所述第一目标图像的数量小于第一预设数量时，根据所述待检索图像的特征信息与所述第二候选图像的特征信息之间的相似度，从所述第二候选图像中确定第二预设数量个与所述待检索图像匹配的第二目标图像；所述方法还包括：对第二预设数量个所述第二目标图像进行车道线标注，标注后的第二目标图像用于对预设车道线检测算法进行更新。
[0012]在一些实施方式中，所述特征信息还包括通过对象检测模型检测得到的实体对象信息以及通过场景检测模型检测得到的场景标签，所述方法还包括：获取所述待检索图像中的实体对象信息与候选图像中的实体对象信息之间的第一子相似度，所述待检索图像中的场景标签与候选图像中的场景标签之间的第二子相似度，以及所述待检索图像中的车道线信息与候选图像中的车道线信息之间的第三子相似度；按照预设权重，对所述第一子相似度、所述第二子相似度以及所述第三子相似度进行加权处理，得到所述待检索图像的特征信息与候选图像的特征信息之间的相似度。
[0013]根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像检索装置，包括：第一获取模块，被配置为获取待检索图像；第二获取模块，被配置为获取所述待检索图像的特征信息，所述特征信息包括车道线信息；确定模块，被配置为根据所述待检索图像的特征信息与候选图像的特征信息之间的相似度，从候选图像中确定与所述待检索图像匹配的目标图像。
[0014]根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现本公开第一方面所提供的图像检索方法的步骤。
[0015]根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开第一方面所提供的图像检索方法的步骤。
[0016]本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：在获取待检索图像之后，可以获取所述待检索图像的特征信息，所述特征信息包括车道线信息，然后便可以根据所述待检索图像的特征信息与候选图像的特征信息之间的相似度，从候选图像中确定与所述待检索图像匹配的目标图像。通过引入车道线信息作为相似度计算时的特征信息之一，使得在进行图像检索时能够一并考虑车道线情况，提高了检索得到的目标图像与待检索图像之间的相似性。
[0017]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0018]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
[0019]图1是根据一示例性实施例示出的一种图像检索方法的流程图。
[0020]图2是根据一示例性实施例示出的一种确定目标车道线的车道线信息的方法的流程图。
[0021]图3是根据一示例性实施例示出的一种信息提取图像上建立坐标系的示意图。
[0022]图4是根据一示例性实施例示出的一种检索数据库的构建流程图。
[0023]图5是根据一示例性实施例示出的另一种图像检索方法的流程图。
[0024]图6是根据一示例性实施例示出的一种图像检索装置的框图。
[0025]图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像检索方法，其特征在于，包括：获取待检索图像；获取所述待检索图像的特征信息，所述特征信息包括车道线信息；根据所述待检索图像的特征信息与候选图像的特征信息之间的相似度，从候选图像中确定与所述待检索图像匹配的目标图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检索图像，包括：通过预设车道线检测算法对待检测图像进行检测，得到所述待检测图像的检测车道线；在所述待检测图像的所述检测车道线与所述待检测图像的真实车道线满足预设差异条件时，将所述待检测图像确定为所述待检索图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像的车道线信息的获取步骤包括：基于信息提取图像中的目标车道线的坐标分布，确定所述目标车道线的向量表示，所述目标车道线为所述信息提取图像中任一条车道线，所述信息提取图像为所述待检索图像或者所述候选图像；利用降维矩阵对所述目标车道线的向量表示进行降维处理，得到所述目标车道线的车道线信息，其中，同一张信息提取图像的各个目标车道线的车道线信息，构成该信息提取图像的车道线信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于信息提取图像中的目标车道线的坐标分布，确定所述目标车道线的向量表示，包括：在第一坐标轴上等间隔选取预设数量个与目标车道线的交点作为目标点；基于所述目标点在第二坐标轴上的坐标分布，确定所述目标车道线的向量表示。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取多张标注车道线的图像；基于每张标注车道线的图像中的各条车道线的坐标分布，构建车道线分布矩阵；对所述车道线分布矩阵进行奇异值分解，得到候选矩阵；选取所述候选矩阵的前预设数量个列，构建所述降维矩阵。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待检索图像的车道线信息与候选图像的车道线信息之间的相似度的获取步骤包括：利用匈牙利算法，在所述待检索图像的车道线信息以及所述候选图像的车道线信息之间，确定相互对应的每组匹配车道线；获取各组匹配车道线的内积的和值；将所述和值与预设惩罚系数的积，确定为所述待检索图像的车道线信息与候选图像的车道线信息之间的相似度。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述候选图像包括第一候选图...
【专利技术属性】
技术研发人员：张亚森，柴亚捷，时爱君，
申请(专利权)人：北京小米松果电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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