【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种图像聚类方法、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、图像聚类是指将采集到的图像按照一定的规则和标准进行分类的方式。对于大数据量图像聚类来说，通常是将采集图像划分到多个域中，并在各个域内进行图像聚类。但上述方式容易导致同一对象的不同图像被分到不同域中，进而使得同一对象的不同图像被聚类到不同集合中，也即出现多集合现象，导致聚类准确性低下的问题。
技术实现思路
1、本申请主要解决的技术问题是提供一种图像聚类方法、电子设备及计算机可读存储介质，能够提高图像聚类准确性。
2、为解决上述技术问题，本申请提供了一种图像聚类方法，所述方法包括：对获取的至少两张图像进行图像聚类处理，得到多个初始图像集；从获取的历史聚类集合库中确定与各图像的目标对象匹配的历史聚类集合；根据各初始图像集以及与所述初始图像集中目标对象匹配的历史聚类集合的历史集合标记所形成的历史集合标记集构建无向图；基于所述无向图对各初始图像集进行集合合并处理，得到目标图像集。
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【技术保护点】
1.一种图像聚类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像聚类方法，其特征在于，所述基于所述无向图对各初始图像集进行集合合并处理，得到目标图像集的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的图像聚类方法，其特征在于，所述属性信息包括连通分量，所述根据所述无向图中各顶点的属性信息对所述无向图进行分割处理，得到至少一个子图的步骤，包括：
4.根据权利要求2所述的图像聚类方法，其特征在于，所述合并各子图中的初始图像集，得到所述目标图像集的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的图像聚类方法，其特征在于，所述根据各初...
【技术特征摘要】
1.一种图像聚类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像聚类方法，其特征在于，所述基于所述无向图对各初始图像集进行集合合并处理，得到目标图像集的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的图像聚类方法，其特征在于，所述属性信息包括连通分量，所述根据所述无向图中各顶点的属性信息对所述无向图进行分割处理，得到至少一个子图的步骤，包括：
4.根据权利要求2所述的图像聚类方法，其特征在于，所述合并各子图中的初始图像集，得到所述目标图像集的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的图像聚类方法，其特征在于，所述根据各初始图像集以及与所述初始图像集中目标对象匹配的历史聚类集合的历史集合标记所形成的历史集合标记集构建无向图的步骤，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：李文炜，党剑锋，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：
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