CN109165305B - 一种特征值存储、检索方法及装置 - Google Patents
一种特征值存储、检索方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种特征值存储、检索方法及装置,所述方法包括:对图像进行特征值提取,得到特征值;针对待写入特征值的文件,判断该文件是否被写满,如果否,将特征值写入该文件;如果是,新建文件,将所述特征值写入所述新建的文件中;按照特征值写入的顺序,为所述特征值分配检索标识。由于在本发明实施例中,确定图像对应的特征值之后,将特征值写入文件,并且按照特征值写入的顺序,为特征值分配检索标识,在之后检索特征值时,可以根据用户需要,输入检索标识范围信息,从而检索到对应的文件,该文件中的特征值为检索到的特征值,实现特征值的批量检索。因此适用于动态库场景和静态库场景的批量存储和检索。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种特征值存储、检索方法及装置。
背景技术
近年来,随着信息技术和网络的发展,工作生活中高清摄像头随处可见,图像的处理数量以惊人的速度在增长,如何更好、更快地从海量图像数据中获取有效信息显得尤为重要。
图像处理领域的通常做法是先提取图像的特征值来表示图像,从而将图像表示成对应的特征值,然后将特征值存储在数据库中。在进行图像检索时,基于待检索的图像的特征值在数据库中进行比对,检索图像。现有技术中只是应用于对某张图像进行检索的场景。
而伴随着人脸技术的发展,相应的一些人脸应用场景随之产生,如抓拍检索、库碰撞检索。其中,抓拍检索为动态库场景,库碰撞检索为静态库场景。对于动态库场景和静态库场景,一般需要对图像进行批量检索,由于动态库场景和静态库场景的数据库中的特征值的数量非常庞大,基于现有的方法进行从数据库中一张张检索图像时,性能损耗和时间消耗是用户难以承受的,目前还没有一种适用于动态库场景和静态库场景的批量存储和检索方法。
发明内容
本发明实施例提供了一种特征值存储、检索方法及装置,用以解决现有技术中还没有一种适用于动态库场景和静态库场景的批量存储和检索方法的问题。
本发明实施例提供了一种特征值存储方法,所述方法包括:
对图像进行特征值提取,得到所述图像对应的特征值;
针对与当前场景对应的数据库中待写入特征值的文件,判断该文件是否被写满,如果否,将所述特征值写入该文件;如果是,新建文件,将所述特征值写入所述新建的文件中,并将所述新建的文件更新为待写入特征值的文件;
将所述特征值写入文件后,按照特征值写入的顺序,为所述特征值分配检索标识。
进一步地,所述按照特征值写入的顺序,为所述特征值分配检索标识包括:
如果当前场景为静态库场景,根据所述数据库中已写入的特征值的数量,为所述特征值分配对应的检索数值;
如果当前场景为动态库场景,根据写入所述特征值的时间,为所述特征值分配对应的检索时间点。
进一步地,所述判断该文件是否被写满包括:
根据记录的该文件的状态,判断该状态是否为被写满状态。
进一步地,将所述特征值写入文件后,所述方法还包括:
根据所述文件中已经被写入的特征值的信息,对所述文件是否被写满的状态进行更新。
进一步地,所述根据所述文件中已经被写入的特征值的信息,对所述文件是否被写满的状态进行更新包括:
如果当前场景为静态库场景,判断所述文件中已写入的特征值的数量是否达到预设的数量阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满;或根据所述文件中已写入的特征值的数量,以及每个特征值的大小,确定所述文件中包含的特征值的数据量,判断所述数据量是否达到预设的数据量阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满;
如果当前场景为动态库场景,识别所述文件中已写入的特征值的最小时间点和最大时间点,根据所述最小时间点和最大时间点确定时间长度,判断所述时间长度是否达到预设的时间长度阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满。
进一步地,所述方法还包括:
将写满特征值的文件添加至云存储,并为该文件生成一个统一资源定位符。
进一步地,所述新建文件包括:
新建文件类型为新增特征值的文件;
所述方法还包括:
接收删除特征值的第一指示信息,所述第一指示信息中携带待删除的特征值;
将所述待删除的特征值写入文件类型为删除特征值的文件中。
另一方面,本发明实施例提供了一种特征值检索方法,所述方法包括:
接收特征值检索的第二指示信息;所述第二指示信息中携带第一检索标识范围信息;
根据数据库中每个文件包含的特征值的检索标识,确定所述每个文件对应的第二检索标识范围信息;
针对所述每个文件,判断该文件对应的第二检索标识范围信息中是否存在所述第一检索标识范围信息中的检索标识,如果是,将该文件确定为待检索的文件;
将所述待检索的文件中的特征值作为检索到的特征值。
进一步地,如果当前场景为动态库场景,检索标识范围信息为检索时间范围信息;所述将该文件确定为待检索的文件之前,所述方法还包括:
判断该文件对应的第二检索时间范围信息是否包含于第一检索时间范围信息,如果是,进行后续步骤。
进一步地,如果不存在第二检索时间范围信息包含于第一检索时间范围信息的文件,所述方法还包括:
将第一检索时间范围信息中的第一最小时间点减去预设的时间长度阈值得到第二时间点,将第一检索时间范围信息中的第一最大时间点加上预设的时间长度阈值,得到第三时间点,根据所述第二时间点和第三时间点确定第三检索时间范围信息,将第二检索时间范围信息包含于第三检索时间范围信息的文件确定为待检索的文件;将所述待检索的文件中的特征值作为检索到的特征值;其中,每个文件包含的时间长度相同,所述预设的时间长度阈值为每个文件包含的时间长度。
进一步地,所述方法还包括:
针对检索到的每个特征值,判断文件类型为删除特征值的文件中是否存在该特征值,如果存在,删除该特征值。
另一方面,本发明实施例提供了一种特征值存储装置,所述装置包括:
提取模块,用于对图像进行特征值提取,得到所述图像对应的特征值;
写入模块,用于针对与当前场景对应的数据库中待写入特征值的文件,判断该文件是否被写满,如果否,将所述特征值写入该文件;如果是,新建文件,将所述特征值写入所述新建的文件中,并将所述新建的文件更新为待写入特征值的文件;
分配模块,用于将所述特征值写入文件后,按照特征值写入的顺序,为所述特征值分配检索标识。
进一步地,所述分配模块,具体用于如果当前场景为静态库场景,根据所述数据库中已写入的特征值的数量,为所述特征值分配对应的检索数值;如果当前场景为动态库场景,根据写入所述特征值的时间,为所述特征值分配对应的检索时间点。
进一步地,所述写入模块,具体用于根据记录的该文件的状态,判断该状态是否为被写满状态。
进一步地,所述装置还包括:
更新模块,用于根据所述文件中已经被写入的特征值的信息,对所述文件是否被写满的状态进行更新。
进一步地,所述更新模块,具体用于如果当前场景为静态库场景,判断所述文件中已写入的特征值的数量是否达到预设的数量阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满;或根据所述文件中已写入的特征值的数量,以及每个特征值的大小,确定所述文件中包含的特征值的数据量,判断所述数据量是否达到预设的数据量阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满;如果当前场景为动态库场景,识别所述文件中已写入的特征值的最小时间点和最大时间点,根据所述最小时间点和最大时间点确定时间长度,判断所述时间长度是否达到预设的时间长度阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满。
进一步地,所述装置还包括:
生成模块,用于将写满特征值的文件添加至云存储,并为该文件生成一个统一资源定位符。
进一步地,所述写入模块,具体用于新建文件类型为新增特征值的文件;
所述写入模块,还用于接收删除特征值的第一指示信息,所述第一指示信息中携带待删除的特征值;将所述待删除的特征值写入文件类型为删除特征值的文件中。
再一方面。本发明实施例提供了一种特征值检索装置,所述装置包括:
接收模块,用于接收特征值检索的第二指示信息;所述第二指示信息中携带第一检索标识范围信息;
第一确定模块,用于根据数据库中每个文件包含的特征值的检索标识,确定所述每个文件对应的第二检索标识范围信息;
第二确定模块,用于针对所述每个文件,判断该文件对应的第二检索标识范围信息中是否存在所述第一检索标识范围信息中的检索标识,如果是,将该文件确定为待检索的文件;将所述待检索的文件中的特征值作为检索到的特征值。
进一步地,如果当前场景为动态库场景,检索标识范围信息为检索时间范围信息;所述装置还包括:
第一判断模块,用于判断该文件对应的第二检索时间范围信息是否包含于第一检索时间范围信息,如果是,触发所述第二确定模块。
进一步地,如果不存在第二检索时间范围信息包含于第一检索时间范围信息的文件,所述装置还包括:
第三确定模块,用于将第一检索时间范围信息中的第一最小时间点减去预设的时间长度阈值得到第二时间点,将第一检索时间范围信息中的第一最大时间点加上预设的时间长度阈值,得到第三时间点,根据所述第二时间点和第三时间点确定第三检索时间范围信息,将第二检索时间范围信息包含于第三检索时间范围信息的文件确定为待检索的文件;将所述待检索的文件中的特征值作为检索到的特征值;其中,每个文件包含的时间长度相同,所述预设的时间长度阈值为每个文件包含的时间长度。
进一步地,所述装置还包括:
第二判断模块,用于针对检索到的每个特征值,判断文件类型为删除特征值的文件中是否存在该特征值,如果存在,删除该特征值。
本发明实施例提供了一种特征值存储、检索方法及装置,所述方法包括:对图像进行特征值提取,得到所述图像对应的特征值;针对与当前场景对应的数据库中待写入特征值的文件,判断该文件是否被写满,如果否,将所述特征值写入该文件;如果是,新建文件,将所述特征值写入所述新建的文件中,并将所述新建的文件更新为待写入特征值的文件;将所述特征值写入文件后,按照特征值写入的顺序,为所述特征值分配检索标识。
由于在本发明实施例中,确定图像对应的特征值之后,针对数据库中待写入特征值的文件,如果该文件未被写满,将所述特征值写入该文件;如果被写满,新建文件,将所述特征值写入新建的文件中,并将新建的文件更新为待写入特征值的文件。这样将特征值存储到各个文件中。并且按照特征值写入的顺序,为所述特征值分配检索标识,在之后检索特征值时,可以根据用户需要,输入检索标识范围信息,从而检索到对应的文件,该文件中的特征值为检索到的特征值,实现特征值的批量检索。因此适用于动态库场景和静态库场景的批量存储和检索。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1提供的特征值存储过程示意图;
图2为本发明实施例2提供的静态库场景中数据库中存储的特征值的示意图;
图3为本发明实施例2提供的动态库场景中数据库中存储的特征值的示意图;
图4为本发明实施例7提供的特征值检索过程示意图;
图5为本发明实施例提供的特征值存储装置结构示意图;
图6为本发明实施例提供的特征值检索装置结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1:
图1为本发明实施例提供的特征值存储过程示意图,该过程包括以下步骤:
S101:对图像进行特征值提取,得到所述图像对应的特征值。
本发明实施例提供的特征值存储方法应用于电子设备,该电子设备可以是PC、个人电脑等设备。
电子设备采用特征提取算法对图像进行特征值提取,将每张图像表示为固定长度的特征值。其中,对图像进行特征值提取,得到图像对应的特征值的过程属于现有技术,在此不再对该过程进行赘述。
S102:针对与当前场景对应的数据库中待写入特征值的文件,判断该文件是否被写满,如果否,将所述特征值写入该文件;如果是,新建文件,将所述特征值写入所述新建的文件中,并将所述新建的文件更新为待写入特征值的文件。
在本发明实施例中,特征值存储场景分为静态库场景和动态库场景,对于静态库场景,图像来源为待存储的图像集,对于动态库场景,图像来源则为前端图像采集设备实时抓拍到的图像,例如人脸图像,机动车图像等。静态库场景对应有静态数据库,动态库场景对应有动态数据库。数据库中有允许特征值写入的文件。
针对与当前场景对应的数据库中待写入特征值的文件,首先判断该文件是否被写满。具体的,对于静态库场景,可以预先设定一个数量阈值,针对待写入特征值的文件判断该文件中已写入的特征值的数量是否达到预设的数量阈值,如果达到,则说明该文件被写满,否则说明该文件未被写满。对于动态库场景,可以预先设定一个时间长度阈值,然后识别待写入特征值的文件中已写入的特征值的最小写入时间和最大写入时间,判断最小写入时间和最大写入时间之间的时间长度是否达到预设的时间长度阈值,如果达到,则说明该文件被写满,否则说明该文件未被写满。
如果判断待写入特征值的文件未被写满,则将图像对应的特征值写入该文件中,如果待写入特征值的文件被写满,则新建一个文件,将图像对应的特征值写入新建的文件中,并将新建的文件更新为待写入特征值的文件。
在向数据库中写入第一个特征值时,数据库中新建一个文件,并将第一个特征值写入第一个新建的文件中。
S103:将所述特征值写入文件后,按照特征值写入的顺序,为所述特征值分配检索标识。
在将特征值写入文件之后,为了便于之后对特征值的检索,按照特征值写入的顺序,为特征值分配检索标识。例如,第1个写入数据库的特征值的检索标识为a1,第2个写入数据库的特征值的检索标识为b1,第3个写入数据库的特征值的检索标识为c1,……,第26个写入数据库的特征值的检索标识为z1,第27个写入数据库的特征值的检索标识为a2,第28个写入数据库的特征值的检索标识为b2,以此类推。
由于在本发明实施例中,确定图像对应的特征值之后,针对数据库中待写入特征值的文件,如果该文件未被写满,将所述特征值写入该文件;如果被写满,新建文件,将所述特征值写入新建的文件中,并将新建的文件更新为待写入特征值的文件。这样将特征值存储到各个文件中。并且按照特征值写入的顺序,为所述特征值分配检索标识,在之后检索特征值时,可以根据用户需要,输入检索标识范围信息,从而检索到对应的文件,该文件中的特征值为检索到的特征值,实现特征值的批量检索。因此适用于动态库场景和静态库场景的批量存储和检索。
实施例2:
为了便于分别针对静态库场景和动态库场景进行特征值的检索,在上述各实施例的基础上,在本发明实施例中,所述按照特征值写入的顺序,为所述特征值分配检索标识包括:
如果当前场景为静态库场景,根据所述数据库中已写入的特征值的数量,为所述特征值分配对应的检索数值;
如果当前场景为动态库场景,根据写入所述特征值的时间,为所述特征值分配对应的检索时间点。
如果当前场景为静态库场景,按照特征值写入的顺序,为特征值分配的检索标识为检索数值。在为特征值分配对应的检索数值之前,首先识别数据库中已写入的特征值的数量,将已写入的特征值的数量加上预设的步长,得到当前写入的特征值对应的检索数值。预设的步长可以是1、2、3等等,较佳的,可以将预设的步长设置为1。如果当前写入的特征值为第一个写入的,则数据库中已写入的特征值的数量为0,当前写入的特征值对应的检索数值为1。
如果当前场景为动态库场景,为特征值分配的检索标识为检索时间点。具体的,根据写入特征值的时间,为特征值分配对应的检索时间点。例如,写入特征值的时间为8点,则特征值对应的检索时间点为8点,写入特征值的时间为8点10分,则特征值对应的检索时间点为8点10分。
在之后检索特征值时,对于静态库场景,则只需要根据检索数值,即可实现批量检索,对于动态库场景,则只需要根据检索时间点,即可实现批量检索。
图2为静态库场景中数据库中存储的特征值的示意图,如图2所示,数据库中包含多个文件,每个文件包含预设数量的特征值。图3为动态库场景中数据库中存储的特征值的示意图,如图3所示,数据库中包含多个文件,每个文件包含预设时间长度的特征值。
实施例3:
为了便于判断文件是否被写满,在上述各实施例的基础上,在本发明实施例中,所述判断该文件是否被写满包括:
根据记录的该文件的状态,判断该状态是否为被写满状态。
电子设备针对数据库中的每个文件,记录有该文件的状态,也就是该文件是否被写满的状态。在写入特征值时,如果待写入特征值的文件的状态为被写满,则确定该文件被写满。如果待写入特征值的文件的状态为未被写满,则确定该文件没有被写满。
在本发明实施例中,可以预先设置文件被写满的状态标识和文件未被写满的状态标识,例如,预先设置文件未被写满的状态标识为0,文件被写满的状态标识为1,根据记录的文件的状态标识,即可快速的判断出文件是否被写满。
实施例4:
在上述各实施例的基础上,在本发明实施例中,将所述特征值写入文件后,所述方法还包括:
根据所述文件中已经被写入的特征值的信息,对所述文件是否被写满的状态进行更新。
在本发明实施例中,特征值的信息包括特征值的数量信息或者特征值的时间信息。
具体的,根据所述文件中已经被写入的特征值的信息,对所述文件是否被写满的状态进行更新包括:
如果当前场景为静态库场景,判断所述文件中已写入的特征值的数量是否达到预设的数量阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满;或根据所述文件中已写入的特征值的数量,以及每个特征值的大小,确定所述文件中包含的特征值的数据量,判断所述数据量是否达到预设的数据量阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满;
如果当前场景为动态库场景,识别所述文件中已写入的特征值的最小时间点和最大时间点,根据所述最小时间点和最大时间点确定时间长度,判断所述时间长度是否达到预设的时间长度阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满。
如果当前场景为静态库场景,电子设备中保存有预设的数量阈值,将特征值写入文件后,识别文件中已写入的特征值的数量,判断该数量是否达到预设的数量阈值,如果达到,则将该文件的状态更新为被写满,否则该文件的状态保持为未被写满。另外,在本发明实施例中,每张图像对应的特征值都是固定长度的,也就是说每个特征值的大小相同。因此,电子设备中还可以保存有预设的数据量阈值,识别文件中已写入的特征值的数量,根据该数量和每个特征值的大小,确定文件中包含的特征值的数据量,判断该数据量是否达到预设的数据量阈值,如果是,将文件的状态更新为被写满,否则该文件的状态保持为未被写满。
如果当前场景为动态库场景,电子设备中可以保存预设的时间长度阈值,将特征值写入文件后,识别文件中已写入的特征值的最小时间点和最大时间点,然后根据最小时间点和最大时间点确定时间长度,也就是最大时间点减去最小时间点,得到时间长度,判断该时间长度是否达到预设的时间长度阈值,如果是,将文件的状态更新为被写满,否则该文件的状态保持为未被写满。
实施例5:
为了便于用户访问数据库中的文件,在上述各实施例的基础上,在本发明实施例中,所述方法还包括:
将写满特征值的文件添加至云存储,并为该文件生成一个统一资源定位符。
电子设备在判断数据库中的文件被写满后,将该文件添加至云存储,并且为该文件生成一个统一资源定位符(Uniform Resource Locator,url)。用户根据每个文件的url,即可在云存储中访问每个文件。
需要说明的是,对于静态库场景,还需保存数据库的标识信息,根据数据库的标识信息和数据库中每个文件的url,在云存储中访问每个文件。对于动态库场景,还需保存图像采集通道的标识信息,根据图像采集通道的标识信息和数据库中每个文件的url,在云存储中访问每个文件。
实施例6:
在上述各实施例的基础上,在本发明实施例中,所述新建文件包括:
新建文件类型为新增特征值的文件。
所述方法还包括:
接收删除特征值的第一指示信息,所述第一指示信息中携带待删除的特征值;
将所述待删除的特征值写入文件类型为删除特征值的文件中。
在本发明实施例中,文件类型包括新增特征值和删除特征值,上述各实施例中的新建的文件的类型为新增特征值文件。
用户有时需要删除文件中的某个或某几个特征值,例如删除文件中存储时间很长的特征值。此时会向电子设备发送携带有待删除的特征值的第一指示信息,电子设备接收到第一指示信息后,会在文件中查找到待删除的特征值,并把待删除的特征值写入文件类型为删除特征值的文件中。在之后检索特征值的过程中,如果检索到的特征值中有存在于删除特征值的文件中的特征值,则删除存在于删除特征值的文件中的特征值。
在本发明实施例中,可以预先设置文件类型的标识,例如,预先设置新增特征值文件的标识为1,删除特征值文件的标识为2。
实施例7:
图4为本发明实施例提供的特征值检索过程示意图,该过程包括以下步骤:
S401:接收特征值检索的第二指示信息;所述第二指示信息中携带第一检索标识范围信息。
当用户需要检索特征值时,向电子设备发送第二指示信息,其中,第二指示信息中会携带第一检索标识范围信息。如果当前是静态库场景,则第一检索标识范围信息为检索数值范围信息;如果当前场景为动态库场景,第一检索标识范围信息为检索时间范围信息。
S402:根据数据库中每个文件包含的特征值的检索标识,确定所述每个文件对应的第二检索标识范围信息。
电子设备根据数据库中每个文件包含的特征值的检索标识,可以确定每个文件对应的第二检索标识范围信息。其中,如果当前是静态库场景,则第二检索标识范围信息为检索数值范围信息;如果当前场景为动态库场景,第二检索标识范围信息为检索时间范围信息。
例如,当前场景是静态库场景,第一个文件的第二检索标识范围信息为1至100,第二个文件的第二检索标识范围信息为101至200,第三个文件的第二检索标识范围信息为201至300等等。再例如,当前场景是动态库场景,第一个文件的第二检索标识范围信息为8点至8点10分,第二个文件的第二检索标识范围信息为8点10分至8点20分,第三个文件的第二检索标识范围信息为8点20分至8点30分等等。
S403:针对所述每个文件,判断该文件对应的第二检索标识范围信息中是否存在所述第一检索标识范围信息中的检索标识,如果是,将该文件确定为待检索的文件。
在本发明实施例中,如果文件对应的第二检索标识范围信息中存在第一检索标识范围信息中的检索标识,则将该文件作为待检索的文件,否则,不将该文件作为待检索的文件。
还以上述例子进行说明。
静态库场景中,第一个文件的第二检索标识范围信息为1至100,第二个文件的第二检索标识范围信息为101至200,第三个文件的第二检索标识范围信息为201至300。如果第一检索标识范围信息为50至120,则第一个文件和第二个文件为待检索的文件,如果第一检索标识范围信息为205至280,则第三个文件为待检索的文件。
动态库场景中,第一个文件的第二检索标识范围信息为8点至8点10分,第二个文件的第二检索标识范围信息为8点10分至8点20分,第三个文件的第二检索标识范围信息为8点20分至8点30分。如果第一检索标识范围信息为8点5分至8点15,则第一个文件和第二个文件为待检索的文件,如果第一检索标识范围信息为8点20至8点30,则第三个文件为待检索的文件。
S404:将所述待检索的文件中的特征值作为检索到的特征值。
电子设备确定待检索的文件后,将待检索的文件中的特征值作为检索到的特征值。
由于在本发明实施例中,根据用户指示的第一检索标识范围信息,以及每个文件对应的第二检索标识范围信息,将文件对应的第二检索标识范围信息中存在第一检索标识范围信息中的检索标识的文件确定为待检索的文件,并将待检索的文件中的特征值作为检索到的特征值。可以实现特征值的批量检索。因此适用于动态库场景和静态库场景的批量检索。
实施例8:
为了使确定的待检索的文件更准确,在上述各实施例的基础上,在本发明实施例中,如果当前场景为动态库场景,检索标识范围信息为检索时间范围信息;所述将该文件确定为待检索的文件之前,所述方法还包括:
判断该文件对应的第二检索时间范围信息是否包含于第一检索时间范围信息,如果是,进行后续步骤。
如果当前场景为动态库场景,针对每个文件,在判断该文件对应的第二检索时间范围信息中存在第一检索时间范围信息中的检索标识之后,判断该文件对应的第二检索时间范围信息是否包含于第一检索时间范围信息,如果是,则将该文件确定为待检索的文件。
还以上述例子进行说明。
动态库场景中,第一个文件的第二检索时间范围信息为8点至8点10分,第二个文件的第二检索时间范围信息为8点10分至8点20分,第三个文件的第二检索时间范围信息为8点20分至8点30分。如果第一检索时间范围信息为8点5分至8点25,则第二个文件为待检索的文件,如果第一检索时间范围信息为8点15至8点30,则第三个文件为待检索的文件。
实施例9:
对于动态库场景,有的情况下,不存在第二检索标识范围信息包含于第一检索标识范围信息的文件,在这种情况下,为了准确确定待检测的文件,在上述各实施例的基础上,在本发明实施例中,如果不存在第二检索时间范围信息包含于第一检索时间范围信息的文件,所述方法还包括:
将第一检索时间范围信息中的第一最小时间点减去预设的时间长度阈值得到第二时间点,将第一检索时间范围信息中的第一最大时间点加上预设的时间长度阈值,得到第三时间点,根据所述第二时间点和第三时间点确定第一检索时间范围信息,将第二检索时间范围信息包含于第三检索时间范围信息的文件确定为待检索的文件;将所述待检索的文件中的特征值作为检索到的特征值;其中,每个文件包含的时间长度相同,所述预设的时间长度阈值为每个文件包含的时间长度。
在动态库场景中,如果不存在第二检索时间范围信息包含于第一检索时间范围信息的文件,则增大第一检索时间范围信息,并将第二检索时间范围信息包含于增大后的第一检索时间范围信息文件确定为待检索的文件。
具体的,识别第一检索时间范围信息中的第一最小时间点和第一最大时间点,将第一最小时间点减去预设的时间长度阈值得到第二时间点,将第一最大时间点加上预设的时间长度阈值,得到第三时间点。根据第二时间点和第三时间点确定第三检索时间范围信息。为保证存在第二检索时间范围信息包含于第三检索时间范围信息的文件,在本发明实施例中,每个文件包含的时间长度相同,预设的时间长度阈值为每个文件包含的时间长度。在确定第三检索时间范围信息后,将第二检索时间范围信息包含于第三检索时间范围信息的文件确定为待检索的文件,并将待检索的文件中的特征值作为检索到的特征值。
还以上述例子进行说明。
动态库场景中,第一个文件的第二检索时间范围信息为8点至8点10分,第二个文件的第二检索时间范围信息为8点10分至8点20分,第三个文件的第二检索时间范围信息为8点20分至8点30分。可见,预设的时间长度阈值为10分钟,如果第一检索时间范围信息为8点12分至8点18分,判断不存在包含于第一检索时间范围信息的第二检索时间范围信息,因此,将8点12分减去10分钟,得到第二时间点为8点02分,将8点18分加上10分钟,得到第三时间点为8点28分,存在包含于第一检索时间范围信息的第二检索时间范围信息为8点10分至8点20分,因此第二个文件为待检索的文件。
另外,在检索特征值时,对于静态库场景,由于被写满的每个文件的特征值数量相同,特征值大小相同,因此,每个文件的数据量相同为filesize,从第一个文件开始,累积计算从第一个文件到当前文件的数据量currensize,得出当前文件的偏移量offset=currensize/filesize,也就是第一个文件的偏移量为1,第二个文件的偏移量为2,以此类推。因此,还可以根据文件的偏移量,批量检索文件中的特征值。
对于静态库场景,有时需要进行库碰撞任务,也就是两个数据库中的特征值进行nVn碰撞对比。现有技术中,特征值全部存储在数据库中,数据库中的特征值的数量是庞大的,假设进行库碰撞的两个数据库中的特征值数量都为n个,则库碰撞需要计算n2次,这对于设备性能是无法承受的。
在本发明实施例中,由于可以获取存储的每个文件中的特征值,因此可以将库碰撞转换为多个小的可并行处理的碰撞任务,从而将设备性能无法承受的任务转化为可并发的多个小任务,顺利完成库碰撞任务。
对于动态库场景,图像来源于前端图像采集设备采集的图像流,在存储时,根据预设的时间长度阈值,将特征值存储在不同的文件中,在检索时,基于检索时间范围信息中的开始时间和结束时间,便能够实现批量检索特征值。
在上述各实施例中,每张图像由固定大小的特征值表示,其中,特征值由如下结构组成:
status | repoId | channelId | feature | featureId | memberId | byteSize | type | time | reserved |
其中,Status表示特征值状态:0表示正常,1表示删除;
RepoId表示数据库标识信息,该字段为静态数据库所需字段;
ChannelId表示图像采集通道的标识信息,该字段为动态库所需字段;
Feature表示特征值,通过对图像进行特征值提取而得到;
FeatureId表示特征值的唯一标识信息,通过该标识信息可以确定其对应的特征值;
MemberId表示静态库成员的唯一标识信息;
ByteSize表示特征值的大小;
Type表示目标属性类型,目标属性类型包括静态库特征值和动态库特征值;
Time表示特征值写入时间,该字段为动态数据库所需字段;
Reserved为预留字段。
以上,静态数据库中未用到的字段,相应的给该字段留出对应的空间大小,动态数据库亦如此,因此,对于静态数据库和动态数据库其特征值大小是固定且相等的。
图5为本发明实施例提供的特征值存储装置结构示意图,该装置包括:
提取模块51,用于对图像进行特征值提取,得到所述图像对应的特征值;
写入模块52,用于针对与当前场景对应的数据库中待写入特征值的文件,判断该文件是否被写满,如果否,将所述特征值写入该文件;如果是,新建文件,将所述特征值写入所述新建的文件中,并将所述新建的文件更新为待写入特征值的文件;
分配模块53,用于将所述特征值写入文件后,按照特征值写入的顺序,为所述特征值分配检索标识。
所述分配模块53,具体用于如果当前场景为静态库场景,根据所述数据库中已写入的特征值的数量,为所述特征值分配对应的检索数值;如果当前场景为动态库场景,根据写入所述特征值的时间,为所述特征值分配对应的检索时间点。
所述写入模块52,具体用于根据记录的该文件的状态,判断该状态是否为被写满状态。
所述装置还包括:
更新模块54,用于根据所述文件中已经被写入的特征值的信息,对所述文件是否被写满的状态进行更新。
所述更新模块54,具体用于如果当前场景为静态库场景,判断所述文件中已写入的特征值的数量是否达到预设的数量阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满;或根据所述文件中已写入的特征值的数量,以及每个特征值的大小,确定所述文件中包含的特征值的数据量,判断所述数据量是否达到预设的数据量阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满;如果当前场景为动态库场景,识别所述文件中已写入的特征值的最小时间点和最大时间点,根据所述最小时间点和最大时间点确定时间长度,判断所述时间长度是否达到预设的时间长度阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满。
所述装置还包括:
生成模块55,用于将写满特征值的文件添加至云存储,并为该文件生成一个统一资源定位符。
所述写入模块52,具体用于新建文件类型为新增特征值的文件;
所述写入模块52,还用于接收删除特征值的第一指示信息,所述第一指示信息中携带待删除的特征值;将所述待删除的特征值写入文件类型为删除特征值的文件中。
图6为本发明实施例提供的特征值检索装置结构示意图,该装置包括:
接收模块61,用于接收特征值检索的第二指示信息;所述第二指示信息中携带第一检索标识范围信息;
第一确定模块62,用于根据数据库中每个文件包含的特征值的检索标识,确定所述每个文件对应的第二检索标识范围信息;
第二确定模块63,用于针对所述每个文件,判断该文件对应的第二检索标识范围信息中是否存在所述第一检索标识范围信息中的检索标识,如果是,将该文件确定为待检索的文件;将所述待检索的文件中的特征值作为检索到的特征值。
如果当前场景为动态库场景,检索标识范围信息为检索时间范围信息;所述装置还包括:
第一判断模块64,用于判断该文件对应的第二检索时间范围信息是否包含于第一检索时间范围信息,如果是,触发所述第二确定模块63。
如果不存在第二检索时间范围信息包含于第一检索时间范围信息的文件,所述装置还包括:
第三确定模块65,用于将第一检索时间范围信息中的第一最小时间点减去预设的时间长度阈值得到第二时间点,将第一检索时间范围信息中的第一最大时间点加上预设的时间长度阈值,得到第三时间点,根据所述第二时间点和第三时间点确定第三检索时间范围信息,将第二检索时间范围信息包含于第三检索时间范围信息的文件确定为待检索的文件;将所述待检索的文件中的特征值作为检索到的特征值;其中,每个文件包含的时间长度相同,所述预设的时间长度阈值为每个文件包含的时间长度。
所述装置还包括:
第二判断模块66,用于针对检索到的每个特征值,判断文件类型为删除特征值的文件中是否存在该特征值,如果存在,删除该特征值。
本发明实施例提供了一种特征值存储、检索方法及装置,所述方法包括:对图像进行特征值提取,得到所述图像对应的特征值;针对与当前场景对应的数据库中待写入特征值的文件,判断该文件是否被写满,如果否,将所述特征值写入该文件;如果是,新建文件,将所述特征值写入所述新建的文件中,并将所述新建的文件更新为待写入特征值的文件;将所述特征值写入文件后,按照特征值写入的顺序,为所述特征值分配检索标识。
由于在本发明实施例中,确定图像对应的特征值之后,针对数据库中待写入特征值的文件,如果该文件未被写满,将所述特征值写入该文件;如果被写满,新建文件,将所述特征值写入新建的文件中,并将新建的文件更新为待写入特征值的文件。这样将特征值存储到各个文件中。并且按照特征值写入的顺序,为所述特征值分配检索标识,在之后检索特征值时,可以根据用户需要,输入检索标识范围信息,从而检索到对应的文件,该文件中的特征值为检索到的特征值,实现特征值的批量检索。因此适用于动态库场景和静态库场景的批量存储和检索。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (20)
1.一种特征值存储方法,其特征在于,所述方法包括:
对图像进行特征值提取,得到所述图像对应的特征值;
针对与当前场景对应的数据库中待写入特征值的文件,判断该文件是否被写满,如果否,将所述特征值写入该文件;如果是,新建文件,将所述特征值写入所述新建的文件中,并将所述新建的文件更新为待写入特征值的文件;
将所述特征值写入文件后,按照特征值写入的顺序,为所述特征值分配检索标识;
所述新建文件包括:
新建文件类型为新增特征值的文件;
所述方法还包括:
接收删除特征值的第一指示信息,所述第一指示信息中携带待删除的特征值;
将所述待删除的特征值写入文件类型为删除特征值的文件中。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述按照特征值写入的顺序,为所述特征值分配检索标识包括:
如果当前场景为静态库场景,根据所述数据库中已写入的特征值的数量,为所述特征值分配对应的检索数值;
如果当前场景为动态库场景,根据写入所述特征值的时间,为所述特征值分配对应的检索时间点。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述判断该文件是否被写满包括:
根据记录的该文件的状态,判断该状态是否为被写满状态。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述特征值写入文件后,所述方法还包括:
根据所述文件中已经被写入的特征值的信息,对所述文件是否被写满的状态进行更新。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述文件中已经被写入的特征值的信息,对所述文件是否被写满的状态进行更新包括:
如果当前场景为静态库场景,判断所述文件中已写入的特征值的数量是否达到预设的数量阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满;或根据所述文件中已写入的特征值的数量,以及每个特征值的大小,确定所述文件中包含的特征值的数据量,判断所述数据量是否达到预设的数据量阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满;
如果当前场景为动态库场景,识别所述文件中已写入的特征值的最小时间点和最大时间点,根据所述最小时间点和最大时间点确定时间长度,判断所述时间长度是否达到预设的时间长度阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将写满特征值的文件添加至云存储,并为该文件生成一个统一资源定位符。
7.一种基于权利要求1-6任一项所述的特征值存储方法的特征值检索方法,其特征在于,所述方法包括:
接收特征值检索的第二指示信息;所述第二指示信息中携带第一检索标识范围信息;
根据数据库中每个文件包含的特征值的检索标识,确定所述每个文件对应的第二检索标识范围信息;
针对所述每个文件,判断该文件对应的第二检索标识范围信息中是否存在所述第一检索标识范围信息中的检索标识,如果是,将该文件确定为待检索的文件;
将所述待检索的文件中的特征值作为检索到的特征值。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,如果当前场景为动态库场景,检索标识范围信息为检索时间范围信息;所述将该文件确定为待检索的文件之前,所述方法还包括:
判断该文件对应的第二检索时间范围信息是否包含于第一检索时间范围信息,如果是,进行后续步骤。
9.如权利要求8所述的方法,其特征在于,如果不存在第二检索时间范围信息包含于第一检索时间范围信息的文件,所述方法还包括:
将第一检索时间范围信息中的第一最小时间点减去预设的时间长度阈值得到第二时间点,将第一检索时间范围信息中的第一最大时间点加上预设的时间长度阈值,得到第三时间点,根据所述第二时间点和第三时间点确定第三检索时间范围信息,将第二检索时间范围信息包含于第三检索时间范围信息的文件确定为待检索的文件;将所述待检索的文件中的特征值作为检索到的特征值;其中,每个文件包含的时间长度相同,所述预设的时间长度阈值为每个文件包含的时间长度。
10.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
针对检索到的每个特征值,判断文件类型为删除特征值的文件中是否存在该特征值,如果存在,删除该特征值。
11.一种特征值存储装置,其特征在于,所述装置包括:
提取模块,用于对图像进行特征值提取,得到所述图像对应的特征值;
写入模块,用于针对与当前场景对应的数据库中待写入特征值的文件,判断该文件是否被写满,如果否,将所述特征值写入该文件;如果是,新建文件,将所述特征值写入所述新建的文件中,并将所述新建的文件更新为待写入特征值的文件;
分配模块,用于将所述特征值写入文件后,按照特征值写入的顺序,为所述特征值分配检索标识;
所述写入模块,具体用于新建文件类型为新增特征值的文件;
所述写入模块,还用于接收删除特征值的第一指示信息,所述第一指示信息中携带待删除的特征值;将所述待删除的特征值写入文件类型为删除特征值的文件中。
12.如权利要求11所述的装置,其特征在于,所述分配模块,具体用于如果当前场景为静态库场景,根据所述数据库中已写入的特征值的数量,为所述特征值分配对应的检索数值;如果当前场景为动态库场景,根据写入所述特征值的时间,为所述特征值分配对应的检索时间点。
13.如权利要求11所述的装置,其特征在于,所述写入模块,具体用于根据记录的该文件的状态,判断该状态是否为被写满状态。
14.如权利要求11所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
更新模块,用于根据所述文件中已经被写入的特征值的信息,对所述文件是否被写满的状态进行更新。
15.如权利要求14所述的装置,其特征在于,所述更新模块,具体用于如果当前场景为静态库场景,判断所述文件中已写入的特征值的数量是否达到预设的数量阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满;或根据所述文件中已写入的特征值的数量,以及每个特征值的大小,确定所述文件中包含的特征值的数据量,判断所述数据量是否达到预设的数据量阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满;如果当前场景为动态库场景,识别所述文件中已写入的特征值的最小时间点和最大时间点,根据所述最小时间点和最大时间点确定时间长度,判断所述时间长度是否达到预设的时间长度阈值,如果是,将所述文件的状态更新为被写满。
16.如权利要求11所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
生成模块,用于将写满特征值的文件添加至云存储,并为该文件生成一个统一资源定位符。
17.一种基于权利要求11-16任一项所述的特征值存储装置的特征值检索装置,其特征在于,所述装置包括:
接收模块,用于接收特征值检索的第二指示信息;所述第二指示信息中携带第一检索标识范围信息;
第一确定模块,用于根据数据库中每个文件包含的特征值的检索标识,确定所述每个文件对应的第二检索标识范围信息;
第二确定模块,用于针对所述每个文件,判断该文件对应的第二检索标识范围信息中是否存在所述第一检索标识范围信息中的检索标识,如果是,将该文件确定为待检索的文件;将所述待检索的文件中的特征值作为检索到的特征值。
18.如权利要求17所述的装置,其特征在于,如果当前场景为动态库场景,检索标识范围信息为检索时间范围信息;所述装置还包括:
第一判断模块,用于判断该文件对应的第二检索时间范围信息是否包含于第一检索时间范围信息,如果是,触发所述第二确定模块。
19.如权利要求18所述的装置,其特征在于,如果不存在第二检索时间范围信息包含于第一检索时间范围信息的文件,所述装置还包括:
第三确定模块,用于将第一检索时间范围信息中的第一最小时间点减去预设的时间长度阈值得到第二时间点,将第一检索时间范围信息中的第一最大时间点加上预设的时间长度阈值,得到第三时间点,根据所述第二时间点和第三时间点确定第三检索时间范围信息,将第二检索时间范围信息包含于第三检索时间范围信息的文件确定为待检索的文件;将所述待检索的文件中的特征值作为检索到的特征值;其中,每个文件包含的时间长度相同,所述预设的时间长度阈值为每个文件包含的时间长度。
20.如权利要求17所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
第二判断模块,用于针对检索到的每个特征值,判断文件类型为删除特征值的文件中是否存在该特征值,如果存在,删除该特征值。
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