图像聚合方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种图像聚合方法、装置、电子设备及存储介质，通过在道路场景图像中确定目标参考对象与目标图像内容之间的位置关系信息，得到的位置关系信息可以作为目标参考对象与目标图像内容在时间维度上的约束，而目标图像内容的第一图像特征可以作为不同的道路场景图像的目标图像内容在空间维度上的相似度判断依据，再根据位置关系信息和第一图像特征，确定位于不同道路场景图像中的目标图像内容之间的目标相似度，从而能够结合时间维度和空间维度来判断不同道路场景图像中的目标图像内容是否相同，有效地提升目标相似度的准确性，从而能够提升图像聚合的准确性，可以广泛应用于云技术、人工智能、智慧交通、导航等技术领域。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能，特别是涉及一种图像聚合方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、随着人工智能(artificial intelligence，ai)的快速发展，越来越多的任务能够通过计算机设备实现自动完成。例如，在道路信息采集的场景中，一般需要对采集到的多个道路场景图像进行聚合，即将出现同一个道路要素的图像标记为同一个标记点。相关技术中，通常使用深度学习分类网络对道路场景图像进行图像识别，进而判断是否出现同一个道路要素。然而，在识别过程中，由于采集图像质量较差、道路要素种类众多、样本不均匀等问题，容易产生误检的问题，降低了图像聚合的准确性。

技术实现思路

1、以下是对本申请详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。

2、本申请实施例提供了一种图像聚合方法、装置、电子设备及存储介质，能够提升图像聚合的准确性。

3、一方面，本申请实施例提供了一种图像聚合方法，包括：

4、获取对道路场景进行图像采集得到的多个道路场景图像，对所述道路场景图像进行内容检本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像聚合方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的图像聚合方法，其特征在于，所述在所述道路场景图像中确定目标参考对象，包括：

3.根据权利要求2所述的图像聚合方法，其特征在于，所述根据所述道路边界线确定所述道路场景图像中的目标灭点，包括：

4.根据权利要求1至3任意一项所述的图像聚合方法，其特征在于，所述确定所述目标参考对象与所述目标图像内容之间的位置关系信息，包括：

5.根据权利要求1至3任意一项所述的图像聚合方法，其特征在于，所述根据所述位置关系信息和所述第一图像特征，确定位于不同所述道路场景图像中的所述目标图像内容之间...

【技术特征摘要】

1.一种图像聚合方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的图像聚合方法，其特征在于，所述在所述道路场景图像中确定目标参考对象，包括：

3.根据权利要求2所述的图像聚合方法，其特征在于，所述根据所述道路边界线确定所述道路场景图像中的目标灭点，包括：

4.根据权利要求1至3任意一项所述的图像聚合方法，其特征在于，所述确定所述目标参考对象与所述目标图像内容之间的位置关系信息，包括：

5.根据权利要求1至3任意一项所述的图像聚合方法，其特征在于，所述根据所述位置关系信息和所述第一图像特征，确定位于不同所述道路场景图像中的所述目标图像内容之间的目标相似度，包括：

6.根据权利要求5所述的图像聚合方法，其特征在于，所述根据所述第一图像特征确定位于不同所述道路场景图像中的所述目标图像内容之间的内容相似度，包括：

7.根据权利要求1至3任意一项所述的图像聚合方法，其特征在于，所述对所述道路场景图像进行内容检测，得到所述道路场景图像中的目标图像内容，包括：

8.根据权利要求7所述的图像聚合方法，其特征在于，所述对...

【专利技术属性】
技术研发人员：燕旭东，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：