CN114020946A - 一种基于多图检索数据融合的目标判断处理方法和系统 - Google Patents
一种基于多图检索数据融合的目标判断处理方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114020946A CN114020946A CN202111355525.3A CN202111355525A CN114020946A CN 114020946 A CN114020946 A CN 114020946A CN 202111355525 A CN202111355525 A CN 202111355525A CN 114020946 A CN114020946 A CN 114020946A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- image
- images
- processed
- fusion
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/53—Querying
- G06F16/532—Query formulation, e.g. graphical querying
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于多图检索数据融合的目标判断处理方法和系统,方法包括:预先设置用于进行图像特征相似度对比的第一比较阈值和用于进行数据结果相似度对比的第二比较阈值;采集图像信息,并根据检索请求对待处理图像进行多图检索;当待处理图像的相似度对比结果达到所述第一比较阈值时,判定初始图像相似,并进行第一融合处理;当待处理图像的相似度对比结果未达到所述第一比较阈值时,判定初始图像不相似,如果数据重复度达到第二比较阈值,则判定处理对象为同一目标,并执行第二融合处理;本发明节省了保护的带宽及内存和CPU资源,极大的减少了去重的成本。
Description
技术领域
本发明涉及计算机应用领域,尤其涉及一种基于多图检索数据融合的目标判断处理方法和系统。
背景技术
随着基于解析后的算法数据越来越多,同时相关的应用场景也越来越多,因此,多张图片一起检索的需求也应用而生。目前,针对多图检索,通常采用的方式是通过在数据库中多次查询的方式进行查找,但是这种方式需要多次访问数据库,因此具有较高的时间复杂性,并且频繁访问数据库易造成查询效率低下,导致数据库资源的过度耗费。在实际应用中,针对通过多图检索数据判断是否为同一目标,采用现有的方式,会下载很多无用的图片数据,一方面由于存在大量重复数据,导致去重成本高,另一方面,会占用大量的网络资源和系统资源,造成不必要的资源浪费。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点,本发明提供一种基于多图检索数据融合的目标判断处理方法和系统,以解决上述技术问题。
本发明提供的基于多图检索数据融合的目标判断处理方法,包括:
预先设置用于进行图像特征相似度对比的第一比较阈值和用于进行数据结果相似度对比的第二比较阈值;
采集图像信息,并根据检索请求对待处理图像进行多图检索,并获取待处理图像的相似度;
当待处理图像的相似度对比结果达到所述第一比较阈值时,判定初始图像相似,并进行第一融合处理;
当待处理图像的相似度对比结果未达到所述第一比较阈值时,判定初始图像不相似,对所述待处理图像进行图像查询,并根据查询结果中图像数据的地址信息,获取重复的图像数量,如果数据重复度达到第二比较阈值,则判定处理对象为同一目标,并执行第二融合处理。
于本发明的一实施例中,所述第一融合处理包括:
判断是否进行第一数据融合;
如果不融合,则将所述待处理图像分别进行图像查询和图像下载;
如果融合,则对待处理图像进行去重处理后,再进行图像下载;
所述第二融合处理包括:
判断是否进行第二数据融合;
如果不融合,则将所述待处理图像进行图像下载;
如果融合,则对待处理图像进行去重处理后,再进行图像下载。
于本发明的一实施例中,当待处理图像的相似度对比结果未达到所述第一比较阈值时,判定初始图像不相似之后包括:
对所述待处理图像进行图像查询;
将查询结果中图像数据的地址信息存入一元素不重复的集合中,根据所述集合的长度,获取重复的图像数量;
根据所述重复的图像数量,获取所述数据重复度,当所述数据重复度达到第二比较阈值时,执行所述第二融合处理。
于本发明的一实施例中,所述地址信息包括统一资源定位器,
对所述待处理图像进行多次图像查询;
获取查询结果后,将每条数据中的图片的统一资源定位器存入一元素不重复的集合中;
根据所述集合的长度和实际检索请求的总数,获取重复的图片数量,进而获取所述数据重复度。
于本发明的一实施例中,所述第一融合处理还包括:
如果不融合,则分别展示每一张图片的查询结果,在加载图片数据时,根据所述集合的下载的图片数据,进行图片加载;
如果融合,则对所述待处理图像进行多次图像查询,根据图片相似度进行排序,在对所有数据进行去重后,取最优值反馈。
于本发明的一实施例中,根据图像查询的数据总数与所述集合长度之差,获取重复的数据;
第一融合处理中选择融合时,根据图片的图像特征相似度进行排序,在对所有数据进行去重后,取前TopK条数据反馈,若不足K条,则反馈去重后的所有数据;
第二融合处理中的数据重复度,通过所述重复的数据与查询数据的比值获取。
于本发明的一实施例中,预先设置用于表示相同数据的第三比较阈值,第三比较阈值大于第一比较阈值;
当待处理图像的相似度对比结果达到第三比较阈值时,则判定为处理对象为同一目标,并执行所述第二融合处理。
本发明还提供一种基于多图检索数据融合的目标判断处理系统,包括:
配置模块,用于预先设置用于进行图像特征相似度对比的第一比较阈值和用于进行数据结果相似度对比的第二比较阈值;
图像采集模块,用于采集图像信息,
检索模块,用于根据检索请求对待处理图像进行多图检索,并获取待处理图像的相似度;
处理模块,用于当所述待处理图像的相似度对比结果达到所述第一比较阈值时,判定初始图像相似,并进行第一融合处理;
当所述待处理图像的相似度对比结果未达到所述第一比较阈值时,判定初始图像不相似,对所述待处理图像进行图像查询,并根据查询结果中图像数据的地址信息,获取重复的图像数量,如果数据重复度达到第二比较阈值,则判定处理对象为同一目标,并执行第二融合处理。
本发明的有益效果:本发明中的基于多图检索数据融合的目标判断处理方法和系统,通过先判断是否数据融合,融合则进行排序去重的图片地址进行下载,不融合,则通过查询请求反馈的所有的set集合中元素的所有图片地址进行图片下载,通过set集合的长度和实际返回的数据来判断重复的数据量,节省了保护的带宽及内存和CPU资源,极大的减少了去重的成本。
附图说明
图1是本发明实施例中基于多图检索数据融合的目标判断处理方法的流程示意图。
图2是本发明实施例中基于多图检索数据融合的目标判断处理方法的实施例一的流程示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想,遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制,其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变,且其组件布局型态也可能更为复杂。
在下文描述中,探讨了大量细节,以提供对本发明实施例的更透彻的解释,然而,对本领域技术人员来说,可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的,在其他实施例中,以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备,以避免使本发明的实施例难以理解。
如图1所示,本实施例中的基于多图检索数据融合的目标判断处理方法,包括:
S1.预先设置用于进行图像特征相似度对比的第一比较阈值和用于进行数据结果相似度对比的第二比较阈值;
S2.采集图像信息,并根据检索请求对待处理图像进行多图检索,获取待处理图像的相似度;
S3.当待处理图像的相似度对比结果达到所述第一比较阈值时,判定初始图像相似,并进行第一融合处理;
S4.当待处理图像的相似度对比结果未达到所述第一比较阈值时,判定初始图像不相似,对所述待处理图像进行图像查询,并根据查询结果中图像数据的地址信息,获取重复的图像数量,如果数据重复度达到第二比较阈值,则判定处理对象为同一目标,并执行第二融合处理。
在本实施例中的步骤S1中,首先配置图片的用于进行图像特征相似度对比的第一比较阈值和用于进行数据结果相似度对比的第二比较阈值,以及用于表示相同数据的第三比较阈值,如果相似度阈值达到第一比较阈值,则询问是否进行图片结果融合,如果达到第三比较阈值,则认为是同一目标,例如认为是同一个人,则询问进行图片结果融合。
在本实施例中的步骤S2-S4中,主要是进行业务流程处理的逻辑判断,在步骤S2中,当配置完成后,进行多图检索,本实施例中的多图检索,是区别与基于图像内容搜索方法的单图检索,即多张图片的检索,当超过两张图片时,进行两两计算,当进行多图检索时,以两张图片为例,当检索请求发起后,获取待处理图像的相似度,进行图片的解析,并且两两比对图片是否相似(达到设置的阈值),如果图片相似,则询问是否进行结果融合,不融合则进行图片分开的查询,分开展示。
在本实施例中步骤S3中,以两张图片为例,当检索请求发起,将进行图片的解析,并且两两比对图片是否相似,相似度对比结果达到所述第一比较阈值时,判定初始图像相似,并进行第一融合处理。本实施例中的所述第一融合处理包括:判断是否进行第一数据融合;如果不融合,则将所述待处理图像分别进行图像查询和图像下载;如果融合,则对待处理图像进行去重处理后,再进行图像下载。例如,如果图片相似,则询问用户是否进行数据融合,不融合则进行图片分开的查询,分开展示。如果用户选择融合,则进行多次查询,根据图片相似度进行相似度排序,取两个请求的返回值去重后取的最优值,在本实施例中,取去重排序后相似度前TopK的值,TopK为查询的最大返回值。
在本实施例中步骤S4中,当待处理图像的相似度对比结果未达到第一比较阈值时,判定初始图像不相似,对待处理图像进行图像查询,并根据查询结果中图像数据的地址信息,获取重复的图像数量,如果数据重复度达到第二比较阈值,则判定处理对象为同一目标,并执行第二融合处理。在本实施例中,如果图片不相似,则进行多次的查询,并且判断查询内的结果相似图片有多少。
在本实施例中,对所述待处理图像进行图像查询;将查询结果中图像数据的地址信息存入一元素不重复的集合中,根据所述集合的长度,获取重复的图像数量;根据所述重复的图像数量,获取所述数据重复度,当数据重复度达到第二比较阈值时,执行第二融合处理。第二融合处理包括:判断是否进行第二数据融合;如果不融合,则将所述待处理图像进行图像下载;如果融合,则对待处理图像进行去重处理后,再进行图像下载。本实施例中地址信息包括URL(Uniform Resource Locator,统一资源定位器),对待处理图像进行多次图像查询;获取查询结果后,将每条数据中的图片的统一资源定位器存入一元素不重复的集合中;根据所述集合的长度和实际检索请求的总数,获取重复的图片数量,进而获取重复度。在本实施例中,每张图片进行查询,得到查询结果后,取出每条数据中的图片的URL,存入一个set集合中,再根据set集合的长度,和实际两次请求的总数,来确定重复的图片数。本实施例中的set集合为支持高效的关键字查询操作的集合,可以检查每一个给定的关键字是否在set中,支持高效插入删除,Set集合在取值时不保证数据和存入的时候顺序一致,并且不允许空值,不允许重复值。由于set集合中只能存放不重复的数据,因此,可以通过两次查询总共总数减去set集合的长度,则为重复的数据,图片下载时,根据set中的值进行图片渲染,通过这种方式可以避免存在一个图片多次下载的情况。
在一实施例中,如果两个图片相似,且用户选择不合并数据,则分开展示每一个图片的查询情况,页面加载图片数据时,根据set集合的下载的图片数据进行图片加载。如果用户选择进行数据合并则根据相似度进行数据的排序,再把整个数据进行去重,取前TopK条,不K条,则返回去重后的所有数据,并不进行数据的分开展示。
在一实施例中,如果两个图片不相似,则首先进行图片的查询,然后进行相似图片的数量进行计算,本实施例中的计算方法为:两次查询总共总数减去set集合的长度,则为重复的数据,并计算数据重复度,数据重复度的计算方法为:重复的数据除以相对较长的查询数据,例如重复为5条,A查询的结果为15,B查询的结果为20,则数据重复度为:
5/20*100%=25%,
如果相似度达到阈值,则继续判断确定是否需要数据融合。
下面以一个具体实施例进行说明:
实施例1
如图2所示,在本实施例中,预先设置第一比较阈值,即图片的图像特征相似度90%,第二比较阈值,即图片数据结果相似度50%,TopK等于100。
首先上传两个图片,进行图片解析,解析后利用特征计算相似度,如果图片的图像特征相似度高于90%,则询问用户是否进行结果融合,
如果用户不选择结果融合,则进行两次请求,并把请求返回的图片地址放入set集合中,再进行图片的下载,下载完成后页面渲染。
如果图片的图像特征相似度高于90%且用户选择数据结果融合,则首先把图片的地址放入set集合中,如果set集合的长度大于TopK:100,则取图像特征相似度前100的数据进行筛选,同时下载这100条图片数据。如果小于TopK:100,则直接下载去重后的所有图片数据进行图片下载,下载完成后进行页面的渲染。
如果图片的图像特征相似度低于90%,则不询问用户是否结果合并,直接进行图片的两次请求,然后存放结果到set集合中,在判断集合的长度,(此处以两个图片的请求,每个请求的结果都能查询到100条举例,set集合的长度为130来计算),由上述计算方式可知,重复的图片数据为100+100-130=70张,重复度为:70/100*100%=70%,数据重复度高于50%,则询问用户是否进行合并,合并则进行数据的排序、去重、筛选前100条数据,进行图片的下载。仅下载排序去重后的前100张图片,如果用户不进行数据合并,则下载set中的所有图片,下载为130条数据。
相应的,本实施例还提供一种基于多图检索数据融合的目标判断处理系统,包括:
配置模块,用于预先设置用于进行图像特征相似度对比的第一比较阈值和用于进行数据结果相似度对比的第二比较阈值;
图像采集模块,用于采集图像信息,
检索模块,用于根据检索请求对待处理图像进行多图检索,并获取待处理图像的相似度;
处理模块,用于当待处理图像的相似度对比结果达到所述第一比较阈值时,判定初始图像相似,并进行第一融合处理;
当待处理图像的相似度对比结果未达到所述第一比较阈值时,判定初始图像不相似,对所述待处理图像进行图像查询,并根据查询结果中图像数据的地址信息,获取重复的图像数量,如果数据重复度达到第二比较阈值,则判定处理对象为同一目标,并执行第二融合处理。
在本实施例中,首先配置图片的用于进行图像特征相似度对比的第一比较阈值和用于进行数据结果相似度对比的第二比较阈值,以及用于表示相同数据的第三比较阈值,第三比较阈值大于第一比较阈值,如果相似度阈值达到第一比较阈值,则询问是否进行图片结果融合,如果达到第三比较阈值,则认为是同一目标,例如认为是同一个人,则询问进行图片结果融合。
在本实施例中,当配置完成后,进行多图检索,本实施例中的多图检索,是区别与基于图像内容搜索方法的单图检索,即多张图片的检索,当超过两张图片时,进行两两计算。以两张图片为例,当检索请求发起,将进行图片的解析,并且两两比对图片是否相似,相似度对比结果达到所述第一比较阈值时,判定初始图像相似,并进行第一融合处理。本实施例中的所述第一融合处理包括:判断是否进行第一数据融合;如果不融合,则将所述待处理图像分别进行图像查询和图像下载;如果融合,则对待处理图像进行去重处理后,再进行图像下载。例如如果图片相似,则询问用户是否进行数据融合,不融合则进行图片分开的查询,分开展示。如果用户选择融合,则进行多次查询,根据图片相似度进行相似度排序,取两个请求的返回值去重后取的最优值,在本实施例中,取去重排序后相似度前TopK的值,TopK为查询的最大返回值。
在本实施例中,当待处理图像的相似度对比结果未达到第一比较阈值时,判定初始图像不相似,对待处理图像进行图像查询,并根据查询结果中图像数据的地址信息,获取重复的图像数量,如果数据重复度达到第二比较阈值,则判定处理对象为同一目标,并执行第二融合处理。在本实施例中,如果图片不相似,则进行多次的查询,并且判断查询内的结果相似图片有多少。
在本实施例中,对待处理图像进行图像查询;将查询结果中图像数据的地址信息存入一元素不重复的集合中,根据所述集合的长度,获取重复的图像数量;根据所述重复的图像数量,获取所述数据重复度,当数据重复度达到第二比较阈值时,执行第二融合处理。第二融合处理包括:判断是否进行第二数据融合;如果不融合,则将所述待处理图像进行图像下载;如果融合,则对待处理图像进行去重处理后,再进行图像下载。本实施例中地址信息包括URL(Uniform Resource Locator,统一资源定位器),对待处理图像进行多次图像查询;获取查询结果后,将每条数据中的图片的统一资源定位器存入一元素不重复的集合中;根据所述集合的长度和实际检索请求的总数,获取重复的图片数量;在图片下载时,根据所述集合中的数据,进行图片渲染。在本实施例中,每张图片进行查询,得到查询结果后,取出每条数据中的图片的URL,存入一个set集合中,再根据set集合的长度,和实际两次请求的总数,来确定重复的图片数。本实施例中的set集合为支持高效的关键字查询操作的集合,可以检查每一个给定的关键字是否在set中,支持高效插入删除,Set集合在取值时不保证数据和存入的时候顺序一致,并且不允许空值,不允许重复值。由于set集合中只能存放不重复的数据,因此,可以通过两次查询总共总数减去set集合的长度,则为重复的数据,图片下载时,根据set中的值进行图片渲染,通过这种方式可以避免存在一个图片多次下载的情况。
在一实施例中,如果两个图片相似,且用户选择不合并数据,则分开展示每一个图片的查询情况,页面加载图片数据时,根据set集合的下载的图片数据进行图片加载。如果用户选择进行数据合并则根据相似度进行数据的排序,再把整个数据进行去重,取前TopK条,不足K条,则返回去重后的所有数据,并不进行数据的分开展示。
本实施例中的系统,通过上述实施例中的方法,一方面,可以通过set集合的长度和实际返回的数据来判断重复的数据量,极大的减少去重的成本,另一方面,通过判断是否数据融合,融合则进行排序去重的图片地址进行下载,不进行数据融合,则通过两个查询请求反馈的所有的set集合中元素的所有图片地址进行图片下载,节省了保护的带宽及内存和CPU资源。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现本实施例中的任一项方法。
本实施例还提供一种电子终端,包括:处理器及存储器;
所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序,以使所述终端执行本实施例中任一项方法。
本实施例中的计算机可读存储介质,本领域普通技术人员可以理解:实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时,执行包括上述各方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本实施例提供的电子终端,包括处理器、存储器、收发器和通信接口,存储器和通信接口与处理器和收发器连接并完成相互间的通信,存储器用于存储计算机程序,通信接口用于进行通信,处理器和收发器用于运行计算机程序,使电子终端执行如上方法的各个步骤。
在本实施例中,存储器可能包含随机存取存储器(Random Access Memory,简称RAM),也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。
上述的处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU)、网络处理器(Network Processor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing,简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit,简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在上述实施例中,除非另外规定,否则通过使用“第一”、“第二”等序号对共同的对象进行描述,只表示其指代相同对象的不同实例,而非是采用表示被描述的对象必须采用给定的顺序,无论是时间地、空间地、排序地或任何其他方式。在上述实施例中,说明书对“本实施例”、“一实施例”、“另一实施例”、或“其他实施例”的提及表示结合实施例说明的特定特征、结构或特性包括在至少一些实施例中,但不必是全部实施例。“本实施例”、“一实施例”、“另一实施例”的多次出现不一定全部都指代相同的实施例。
在上述实施例中,尽管已经结合了本发明的具体实施例对本发明进行了描述,但是根据前面的描述,这些实施例的很多替换、修改和变形对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如,其他存储结构(例如,动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本发明可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如:个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下,对上述实施例进行修饰或改变。因此,但凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变,仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (10)
1.一种基于多图检索数据融合的目标判断处理方法,其特征在于,包括:
预先设置用于进行图像特征相似度对比的第一比较阈值和用于进行数据结果相似度对比的第二比较阈值;
采集图像信息,并根据检索请求对待处理图像进行多图检索,并获取待处理图像的相似度;
当所述待处理图像的相似度对比结果达到所述第一比较阈值时,判定初始图像相似,并进行第一融合处理;
当所述待处理图像的相似度对比结果未达到所述第一比较阈值时,判定初始图像不相似,对所述待处理图像进行图像查询,并根据查询结果中图像数据的地址信息,获取重复的图像数量,如果数据重复度达到第二比较阈值,则判定处理对象为同一目标,并执行第二融合处理。
2.根据权利要求1所述的基于多图检索数据融合的目标判断处理方法,其特征在于,
所述第一融合处理包括:
判断是否进行第一数据融合;
如果不融合,则将所述待处理图像分别进行图像查询和图像下载;
如果融合,则对待处理图像进行去重处理后,再进行图像下载;
所述第二融合处理包括:
判断是否进行第二数据融合;
如果不融合,则将所述待处理图像进行图像下载;
如果融合,则对待处理图像进行去重处理后,再进行图像下载。
3.根据权利要求2所述的基于多图检索数据融合的目标判断处理方法,其特征在于,当待处理图像的相似度对比结果未达到所述第一比较阈值时,判定初始图像不相似之后包括:
对所述待处理图像进行图像查询;
将查询结果中图像数据的地址信息存入一元素不重复的集合中,根据所述集合的长度,获取重复的图像数量;
根据所述重复的图像数量,获取所述数据重复度,当所述数据重复度达到第二比较阈值时,执行所述第二融合处理。
4.根据权利要求3所述的基于多图检索数据融合的目标判断处理方法,其特征在于,所述地址信息包括统一资源定位器,
对所述待处理图像进行多次图像查询;
获取查询结果后,将每条数据中的图片的统一资源定位器存入一元素不重复的集合中;
根据所述集合的长度和实际检索请求的总数,获取重复的图片数量,进而获取所述数据重复度。
5.根据权利要求4所述的基于多图检索数据融合的目标判断处理方法,其特征在于,所述第一融合处理还包括:
如果不融合,则分别展示每一张图片的查询结果,在加载图片数据时,根据所述集合的下载的图片数据,进行图片加载;
如果融合,则对所述待处理图像进行多次图像查询,根据图片相似度进行排序,在对所有数据进行去重后,取最优值反馈。
6.根据权利要求5所述的基于多图检索数据融合的目标判断处理方法,其特征在于,根据图像查询的数据总数与所述集合长度之差,获取重复的数据;
第一融合处理中选择融合时,根据图片的图像特征相似度进行排序,在对所有数据进行去重后,取前TopK条数据反馈,若不足K条,则反馈去重后的所有数据;
第二融合处理中的数据重复度,通过所述重复的数据与查询数据的比值获取。
7.根据权利要求2所述的基于多图检索数据融合的目标判断处理方法,其特征在于,预先设置用于表示相同数据的第三比较阈值,所述第三比较阈值大于第一比较阈值;
当待处理图像的相似度对比结果达到第三比较阈值时,则判定为处理对象为同一目标,并执行所述第二融合处理。
8.一种基于多图检索数据融合的目标判断处理系统,其特征在于,包括:
配置模块,用于预先设置用于进行图像特征相似度对比的第一比较阈值和用于进行数据结果相似度对比的第二比较阈值;
图像采集模块,用于采集图像信息,
检索模块,用于根据检索请求对待处理图像进行多图检索,并获取待处理图像的相似度;
处理模块,用于当所述待处理图像的相似度对比结果达到所述第一比较阈值时,判定初始图像相似,并进行第一融合处理;
当所述待处理图像的相似度对比结果未达到所述第一比较阈值时,判定初始图像不相似,对所述待处理图像进行图像查询,并根据查询结果中图像数据的地址信息,获取重复的图像数量,如果数据重复度达到第二比较阈值,则判定处理对象为同一目标,并执行第二融合处理。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种电子终端,其特征在于,包括:处理器及存储器;
所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序,以使所述终端执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111355525.3A CN114020946A (zh) | 2021-11-16 | 2021-11-16 | 一种基于多图检索数据融合的目标判断处理方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111355525.3A CN114020946A (zh) | 2021-11-16 | 2021-11-16 | 一种基于多图检索数据融合的目标判断处理方法和系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114020946A true CN114020946A (zh) | 2022-02-08 |
Family
ID=80064452
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111355525.3A Pending CN114020946A (zh) | 2021-11-16 | 2021-11-16 | 一种基于多图检索数据融合的目标判断处理方法和系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114020946A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114495009A (zh) * | 2022-02-14 | 2022-05-13 | 重庆紫光华山智安科技有限公司 | 一种对象判定方法和系统 |
CN116503815A (zh) * | 2023-06-21 | 2023-07-28 | 宝德计算机系统股份有限公司 | 一种基于大数据的计算机视觉处理系统 |
-
2021
- 2021-11-16 CN CN202111355525.3A patent/CN114020946A/zh active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114495009A (zh) * | 2022-02-14 | 2022-05-13 | 重庆紫光华山智安科技有限公司 | 一种对象判定方法和系统 |
CN116503815A (zh) * | 2023-06-21 | 2023-07-28 | 宝德计算机系统股份有限公司 | 一种基于大数据的计算机视觉处理系统 |
CN116503815B (zh) * | 2023-06-21 | 2024-01-30 | 宝德计算机系统股份有限公司 | 一种基于大数据的计算机视觉处理系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5575902B2 (ja) | クエリのセマンティックパターンに基づく情報検索 | |
US8516357B1 (en) | Link based clustering of hyperlinked documents | |
CN105653537B (zh) | 一种数据库应用系统的分页查询方法和装置 | |
CN114020946A (zh) | 一种基于多图检索数据融合的目标判断处理方法和系统 | |
CN107633023B (zh) | 一种图像去重方法和装置 | |
CN108228799B (zh) | 对象索引信息的存储方法及装置 | |
US9195714B1 (en) | Identifying potential duplicates of a document in a document corpus | |
CN108021333B (zh) | 随机读写数据的系统、装置及方法 | |
CN112527843B (zh) | 数据查询方法、装置、终端设备和存储介质 | |
CN112148731A (zh) | 一种数据分页查询方法、装置及存储介质 | |
CN107085615B (zh) | 文本消重系统、方法、服务器及计算机存储介质 | |
CN107748772B (zh) | 一种商标识别方法及装置 | |
CN109117426B (zh) | 分布式数据库查询方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111198961B (zh) | 商品搜索方法、装置及服务器 | |
CN109376174B (zh) | 一种选择数据库的方法和装置 | |
CN110990701A (zh) | 书籍搜索方法、计算设备及计算机存储介质 | |
CN111143293B (zh) | 一种元数据获取方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
CN111143720A (zh) | 一种url去重方法、装置及存储介质 | |
CN113419792A (zh) | 一种事件处理方法、装置、终端设备和存储介质 | |
CN113672616A (zh) | 一种数据索引方法、装置、终端及存储介质 | |
US9483560B2 (en) | Data analysis control | |
CN112699149A (zh) | 目标数据获取方法、装置和存储介质及电子装置 | |
CN116301655B (zh) | 一种历史笔记图片加载方法、系统和可读存储介质 | |
CN111027326A (zh) | 商品归类方法、存储介质及电子设备 | |
CN112100247B (zh) | ElasticSearch查询数据的方法及其系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |