图像聚类评估方法、终端及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术提供一种图像聚类评估方法、终端及计算机可读存储介质，图像聚类评估方法包括：获取多张原始图像以及对多张原始图像进行聚类得到的目标图像集的聚类信息；采用预先构建的聚类质量评估体系基于原始图像以及对应的目标图像集的聚类信息，确定聚类评价结果。通过聚类质量评估体系对聚类质量进行评价，使得聚类质量评价更加便捷；通过对原始图像的聚类过程和聚类结果进行全面、系统、多维度的评估，能够提高聚类评价结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，特别是涉及一种图像聚类评估方法、终端及计算机可读存储介质。

技术介绍

1、随着图像识别、视频监控技术的不断进步，大数据的应用也越来越被重视，尤其是目标聚类应用在大数据中占据着重要的地位，效果也越来越明显。为了验证产品的实用性和针对产品优化方向，我们需要对实际生产环境中的聚类效果进行统计。然而，现有的统计方法要么步骤繁琐、需要大量人力物力，要么覆盖不够齐全、统计维度不够。

技术实现思路

1、本专利技术主要解决的技术问题是提供一种图像聚类评估方法、终端及计算机可读存储介质，解决现有技术中聚类过程和聚类结果的质量评估方法复杂的问题。

2、为解决上述技术问题，本专利技术采用的第一个技术方案是：提供一种图像聚类评估方法，图像聚类评估方法包括：

3、获取多张原始图像以及对多张原始图像进行聚类得到的目标图像集的聚类信息；

4、采用预先构建的聚类质量评估体系基于原始图像以及对应的目标图像集的聚类信息，确定聚类评价结果。

5、其中，聚类质量评估体系包括聚类本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像聚类评估方法，其特征在于，所述图像聚类评估方法包括：

2.根据权利要求1所述的图像聚类评估方法，其特征在于，所述聚类质量评估体系包括聚类业务中的一级指标，所述一级指标包括多个二级指标；

3.根据权利要求2所述的图像聚类评估方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的图像聚类评估方法，其特征在于，

5.根据权利要求2所述的图像聚类评估方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的图像聚类评估方法，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的图像聚类评估方法，其特征在于，

8.根据权利要求7所述的图像聚类...

【技术特征摘要】

1.一种图像聚类评估方法，其特征在于，所述图像聚类评估方法包括：

2.根据权利要求1所述的图像聚类评估方法，其特征在于，所述聚类质量评估体系包括聚类业务中的一级指标，所述一级指标包括多个二级指标；

3.根据权利要求2所述的图像聚类评估方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的图像聚类评估方法，其特征在于，

5.根据权利要求2所述的图像聚类评估方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的图像聚类评估方法，其特征在于，

7.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙超凡，陈立力，周明伟，
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：