图像搜索方法、图像搜索装置以及计算机存储介质与流程

本申请涉及数据库查询领域，特别是涉及一种图像搜索方法、图像搜索装置以及计算机存储介质。

背景技术：

1、随着互联网技术的不断发展，广播、电视、卫星通信、电子计算机通信等技术手段的诞生与发展以及智能手机等移动终端的大面积普及，信息的传播速度和规模达到了空前的水平，因此各种各样的数据在信息传播中的数量越来越多，规模也越来越大。数据的增长，一方面带来了更有价值的信息，另一方面也极大地增加了从数据中提取信息的难度。图像识别即为一种从图片数据中提取关键信息的技术。

2、图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。

3、在现有的图像识别技术中，图像搜索装置将摄像头捕捉到的目标图片进行聚类作为底档。在使用图像搜索装置进行搜索时，先传入一个目标图片将对应目标的集合搜索出来作为搜索结果。然而这种搜索方式会导致图像质量低的目标图片难以搜索到对应的图像集合。

技术实现思路

1、本申请主要解决的技术问题是如何提高图像搜索的准确率，对此，本申请提供一种图像搜索方法、图像搜索装置以及计算机存储介质。

2、为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种图像搜索方法，该方法包括：获取待搜索图像，提取待搜索图像的图像特征；基于图像特征在图像集合中进行搜索，得到与待搜索图像相关的历史节点集合；获取在图像集合中与历史节点集合存在边关系的关系节点；基于历史节点集合和关系节点得到搜索结果。

3、其中，基于历史节点集合和关系节点得到搜索结果，包括：对由历史节点集合和关系节点构成的图结构进行图像切分；计算切分后的结果与待搜索图像的图像相似度；将切分后的结果与图像相似度作为搜索结果。

4、其中，在获取待搜索图像之前，图像搜索方法还包括：获取若干初始拍摄图像，初始拍摄图像包括第一图像和第二图像；基于每张初始拍摄图像的图像特征对第一图像和第二图像进行聚类，得到若干类簇，每个类簇中的所有图像属于同一目标；将每个类簇作为一个节点，基于每个类簇的索引信息，构建节点之间的边关系；将每个类簇与对应的边关系进行存储以建立图像集合。

5、其中，基于每张初始拍摄图像的图像特征对第一图片和第二图片进行聚类，得到若干类簇，包括：对每张初始拍摄图像进行特征提取，得到每张初始拍摄图像的图像特征；计算两两第一图像和第二图像的特征相似度；基于特征相似度计算第一图像和第二图像之间的簇距离；将簇距离小于预设距离的第一图像和第二图像合并为一类簇，直至类簇的个数满足预设数量或簇距离大于预设距离，得到若干类簇。

6、其中，索引信息包括：类簇的图像综合特征索引、时间地点对索引和/或数值特征索引，其中，图像综合特征索引为类簇中所有第一图像和所有第二图像的综合特征。

7、其中，将每个类簇作为一个节点，基于每个类簇的索引信息，构建节点之间的边关系，包括：基于两两节点对中每个节点的图像综合特征索引、时间地点对索引和/或数值特征索引分别计算两两节点对之间的若干索引相似度；记录索引相似度大于强相关阈值的索引对的第一数量和节点相似度小于等于强相关阈值且大于弱相关阈值的索引对的第二数量；获取两两节点对中节点采集地点属于强相关地点的第三数量；基于第一数量、第二数量和第三数量构建两两节点对之间的边关系。

8、其中，获取两两节点对中节点采集地点属于强相关地点的第三数量，包括：获取强相关采集地点表；基于时间地点对索引获取两两节点对中每个节点的地点信息；基于地点信息获取两两节点对中节点采集地点；计算节点采集地点存在于强相关采集地点表中的数量作为第三数量。

9、其中，在将每个类簇与对应的边关系进行存储作为图像集合之后，图像搜索方法还包括：获取新增拍摄图片，基于新增拍摄图片的特征值进行聚类得到若干新增类簇；将每个新增类簇的特征值与图像集合中的每个类簇的图像综合特征进行比较得到类簇相似度，将类簇相似度高于合并阈值的类簇对进行合并；使用合并后的类簇对图像集合进行更新。

10、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种图像搜索装置，该图像搜索装置包括处理器和存储器，存储器与处理器耦接，存储器存储有程序数据，处理器用于执行程序数据以实现如上述的图像搜索方法。

11、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有程序数据，程序数据在被执行时，用于实现上述的图像搜索方法。

12、本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请提供的图像搜索方法包括：获取待搜索图像，提取待搜索图像的图像特征；基于图像特征在图像集合中进行搜索，得到与待搜索图像相关的历史节点集合；获取在图像集合中与历史节点集合存在边关系的关系节点；基于历史节点集合和关系节点得到搜索结果。通过上述方式，与常规的图像搜索方法相比，本申请采用的在图像搜索装置中使用图像集合中每个目标的图像集合之间的边关系对待搜索图像的搜索结果进行扩张，从而搜索出与待搜索图像相似的历史节点集合以及关系节点，使得搜索出的图像集合更加丰富，以及搜素到的图像集合中包含的图像特征更加全面，从而提高了基于待搜索图像搜索到的搜索结果的准确率。

技术特征：

1.一种图像搜索方法，其特征在于，所述图像搜索方法包括：

2.根据权利要求1所述的图像搜索方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的图像搜索方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的图像搜索方法，其特征在于，

5.根据权利要求3所述的图像搜索方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的图像搜索方法，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的图像搜索方法，其特征在于，

8.根据权利要求3所述的图像搜索方法，其特征在于，

9.一种图像搜索装置，其特征在于，所述图像搜索装置包括存储器以及与所述存储器耦接的处理器；

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质用于存储程序数据，所述程序数据在被计算机执行时，用以实现如权利要求1至8任一项所述的图像搜索方法。

技术总结本申请公开了一种图像搜索方法、图像搜索装置以及计算机存储介质，该图像搜索方法包括：获取待搜索图像，提取待搜索图像的图像特征；基于图像特征在图像集合中进行搜索，得到与待搜索图像相关的历史节点集合；获取在图像集合中与历史节点集合存在边关系的关系节点；基于历史节点集合和关系节点得到搜索结果。通过上述方式，本申请通过基于图像集合中与历史节点集合存在的边关系搜索到对应的关系节点，将与历史节点集合相似的集合全部搜索展示出，使得搜索结果更加丰富，提高了搜索结果的准确性。技术研发人员：柯辛玥,徐子绚,陈立力,周明伟受保护的技术使用者：浙江大华技术股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/20