一種圖像存儲方法、圖像檢索方法和裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及圖像處理領域，具體而言，涉及一種圖像存儲方法、圖像檢索方法和裝 置。
【背景技術】
[0002] 目前，為了維護社會的治安，安保人員會通過安裝的視頻監控系統實時獲取監控 視頻，通過監控視頻對突發的治安事件進行反應。為了查詢監控視頻中出現的某個物品的 行蹤，安保人員會提取監控視頻中該物品所在的局部區域圖像，并通過該物品對應的局部 區域圖像檢索圖像庫，從圖像庫中存儲的監控圖像中查找包含該物品的圖像，從而確定物 品的彳丁蹤。
[0003] 在將監控圖像存儲到圖像庫的過程中，需要對監控圖像進行預處理，相關技術中 通常先提取監控圖像的角點特征，并將監控圖像的角點特征與監控圖像一起存儲到圖像庫 中。
[0004] 然而現有的角點特征提取方式，每個圖像都會被提取出數千個角點特征，提取出 的每個角點特征是一個上千維數的數組，因此將提取的海量角點特征與圖像一起存儲到圖 像庫中，會消耗大量的存儲空間，并且基于這種圖像庫進行的圖像檢索，也需要比對大量的 角點特征，耗時較長，并導致在大場景監控圖像中對檢索目標的檢索準確率較低。
【發明內容】
[0005] 本發明的目的在于提供一種圖像存儲方法、圖像檢索方法和裝置，可以在存儲監 控圖像和監控圖像的圖像特征時，減小了監控圖像和監控圖像的圖像特征所消耗的存儲空 間，并提高了大場景監控圖像中對檢索目標的檢索準確率。
[0006] 第一方面，本發明實施例提供了一種圖像存儲方法，所述方法包括：
[0007] 獲取采集到的監控圖像的疑似目標區域；
[0008] 提取所述疑似目標區域的區域圖像特征，并計算所述疑似目標區域的區域圖像特 征的哈希值；
[0009] 將所述監控圖像與所述疑似目標區域和所述疑似目標區域對應的哈希值關聯存 儲在圖像庫中。
[0010] 結合第一方面，本發明實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式，其中，獲 取采集到的監控圖像的疑似目標區域包括：
[0011] 通過通用目標檢測算法獲取所述監控圖像的多個疑似區域和對應的疑似區域信 息；所述疑似區域信息包括：所述疑似區域的大小和置信度，以及所述疑似區域所在圖像 的標識和位置；
[0012] 根據所述疑似區域信息，計算所述多個疑似區域之間的面積交并比例，選擇面積 交并比例小于設定比例閾值的疑似區域作為所述監控圖像的疑似目標區域。
[0013] 結合第一方面，本發明實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式，其中，根 據所述疑似區域信息，計算所述多個疑似區域之間的面積交并比例，選擇面積交并比例小 于設定比例閾值的疑似區域作為所述監控圖像的疑似目標區域包括：
[0014] 對于所述多個疑似區域中的每個疑似區域，按照置信度的大小，逐一計算當前疑 似區域與置信度小于所述當前疑似區域的疑似區域之間的面積交并比例；
[0015] 當計算得到的面積交并比例大于或等于設定的比例閾值時，刪除所述小于所述當 前疑似區域的疑似區域，保留所述當前疑似區域作為所述監控圖像的疑似目標區域。
[0016] 結合第一方面，本發明實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式，其中，獲 提取所述疑似目標區域的區域圖像特征包括：
[0017] 通過深度神經網絡獲取所述疑似目標區域的區域圖像特征。
[0018] 第二方面，本發明實施例提供了一種圖像檢索方法，所述方法包括：
[0019] 確定用戶在待檢索圖像中選定的目標查詢區域；
[0020] 提取所述目標查詢區域的區域圖像特征，并計算所述目標查詢區域的區域圖像特 征的哈希值；
[0021] 從圖像庫中查詢與所述哈希值最接近的哈希值，確定所述最接近的哈希值對應的 疑似目標區域；
[0022] 將包含所述疑似目標區域的監控圖像返回給用戶。
[0023] 結合第二方面，本發明實施例提供了第二方面的第一種可能的實施方式，其中，確 定用戶在待檢索圖像中選定的目標查詢區域包括：
[0024] 獲取用戶在所述待檢索圖像中選擇的檢索區域；
[0025] 通過通用目標檢測算法提取所述待檢索圖像中的多個疑似檢索區域；
[0026] 分別計算所述多個疑似檢索區域中每個疑似檢索區域與所述檢索區域的面積交 并比例，選擇與所述檢索區域面積交并比例最大的疑似檢索區域作為目標查詢區域。
[0027] 結合第二方面，本發明實施例提供了第二方面的第二種可能的實施方式，其中，從 圖像庫中查詢與所述哈希值最接近的哈希值，確定所述最接近的哈希值對應的疑似目標區 域包括：
[0028] 計算所述目標查詢區域的哈希值與所述圖像庫內每個疑似目標區域的哈希值的 漢明距離；
[0029] 將計算得到的所述漢明距離中的最小值對應的哈希值作為所述目標查詢區域的 哈希值最接近的哈希值；
[0030] 從所述圖像庫中選擇與所述最接近的哈希值對應的疑似目標區域，將選擇的所述 疑似目標區域作為所述目標查詢區域的哈希值對應的疑似目標區域。
[0031] 第三方面，本發明實施例提供了一種圖像存儲裝置，所述裝置包括：
[0032] 疑似目標區域獲取模塊，用于獲取采集到的監控圖像的疑似目標區域；
[0033] 區域圖像特征提取模塊，用于提取所述疑似目標區域的區域圖像特征，并計算所 述疑似目標區域的區域圖像特征的哈希值；
[0034] 存儲模塊，用于將所述監控圖像與所述疑似目標區域和所述疑似目標區域對應的 哈希值關聯存儲在圖像庫中。
[0035] 結合第三方面，本發明實施例提供了第三方面的第一種可能的實施方式，其中，疑 似目標區域獲取模塊包括：
[0036] 疑似區域獲取單元，用于通過通用目標檢測算法獲取所述監控圖像的多個疑似區 域和對應的疑似區域信息；所述疑似區域信息包括：所述疑似區域的大小和置信度，以及 所述疑似區域所在圖像的標識和位置；
[0037] 疑似目標區域確定單元，用于根據所述疑似區域信息，計算所述多個疑似區域之 間的面積交并比例，選擇面積交并比例小于設定比例閾值的疑似區域作為所述監控圖像的 疑似目標區域。
[0038] 結合第三方面，本發明實施例提供了第三方面的第二種可能的實施方式，其中，疑 似目標區域確定單元包括：
[0039] 面積交并比例計算子單元，用于對于所述多個疑似區域中的每個疑似區域，按照 置信度的大小，逐一計算當前疑似區域與置信度小于所述當前疑似區域的疑似區域之間的 面積交并比例；
[0040] 疑似目標區域選擇子單元，用于當計算得到的面積交并比例大于或等于設定的比 例閾值時，刪除所述小于所述當前疑似區域的疑似區域，保留所述當前疑似區域作為所述 監控圖像的疑似目標區域。
[0041] 結合第三方面，本發明實施例提供了第三方面的第三種可能的實施方式，其中，區 域圖像特征提取模塊包括：
[0042] 深度神經網絡處理單元，用于通過深度神經網絡獲取所述疑似目標區域的區域圖 像特征。
[0043] 第四方面，本發明實施例提供了一種圖像檢索裝置，所述裝置包括：
[0044] 目標查詢區域確定模塊，用于確定用戶在待檢索圖像中選定的目標查詢區域；
[0045] 區域圖像特征哈希值計算模塊，用于提取所述目標查詢區域的區域圖像特征，并 計算所述目標查詢區域的區域圖像特征的哈希值；
[0046] 疑似目標區域確定模塊，用于從圖像庫中查詢與所述哈希值最接近的哈希值，確 定所述最接近的哈希值對應的疑似目標區域；
[0047] 監控圖像返回模塊，用于將包含所述疑似目標區域的監控圖像返回給用戶。
[0048] 結合第四方面，本發明實施例提供了第四方面的第一種可能的實施方式，其中，目 標查詢區域確定模塊包括：
[0049] 檢索區域獲取單元，用于獲取用戶在所述待檢索圖像中選擇的檢索區域；
[0050] 疑似檢索區域確定單元，用于通過通用目標檢測算法提取所述待檢索圖像中的多 個疑似檢索區域；
[0051] 目標查詢區域選擇單元，用于分別計算所述多個疑似檢索區域中每個疑似檢索區 域與所述檢索區域的面積交并比例，選擇與所述檢索區域面積交并比例最大的疑似檢索區 域作為目標查詢區域。
[0052] 結合第四方面，本發明實施例提供了第四方面的第二種可能的實施方式，其中，疑 似目標區域確定模塊包括：
[0053] 漢明距離計算單元，用于計算所述目標查詢區域的哈希值與所述圖像庫內每個疑 似目標區域的哈希值的漢明距離；
[0054] 最接近哈希值確定單元，用于將計算得到的所述漢明距離中的最小值對應的哈希 值作為所述目標查詢區域的哈希值最接近的哈希值；
[0055] 疑似目標區域選擇單元，用于從所述圖像庫中選擇與所述最接近的哈希值對應的 疑似目標區域，將選擇的所述疑似目標區域作為所述目標查詢區域的哈希值對應的疑似目 標區域。
[0056] 本發明實施例提供的一種圖像存儲方法、圖像檢索方法和裝置，通過提取采集到 的監控圖像中各個疑似目標區域的區域圖像特征，區域圖像特征所表征的圖像范圍要大于 角點特征所表征的圖像范圍，所以在提取的監控圖像的區域圖像特征過程中，提取的區域 圖像特征的數量要小于提取角點特征的數量；在存儲區域圖像特征時，將區域圖像特征對 應的哈希值進行存儲，相對于會占用上百個字節存儲空間的角點特征，十幾個字節大小的 哈希值可以大大降低區域圖像特征所消耗的存儲空間；在圖像檢索的過程中，通過區域圖 像特征的哈希值在圖像庫中對包括目標查詢區域的監控圖像進行查詢，可以降低圖像檢索 過程的計算量，