[发明专利]目标物检索方法及装置

权利要求书

1.一种目标物检索方法，其特征在于，所述方法包括：

对摄像设备采集到的多媒体数据进行目标物提取，得到至少两个目标物；

计算所述至少两个目标物中的每一个目标物的异常分值，所述异常分值用于反映目标物的异常程度；

按照异常分值由高到低的顺序，对所述至少两个目标物进行集合划分，得到至少两个目标物集合；

在接收到对特定目标物的检索请求后，基于所述特定目标物的特征信息，在所述目标物的异常分值最高的目标物集合中进行所述特定目标物的检索；若在所述目标物的异常分值最高的目标物集合中未检索到所述特定目标物，则按照所述目标物的异常分值由高到低的顺序在剩余的目标物集合中再次进行所述特定目标物的检索，直至检索到所述特定目标物，所述目标物的异常分值较高的目标物集合中存在有所述特定目标物的概率大于所述目标物的异常分值较低的目标物集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述至少两个目标物中的每一个目标物的异常分值，包括：

对所述至少两个目标物中的每一个目标物进行特征提取，得到所述每一个目标物的特征信息；

基于所述每一个目标物的特征信息，对所述每一个目标物进行异常分值计算，得到所述每一个目标物的异常分值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述至少两个目标物中的每一个目标物进行特征提取，包括：

对于所述每一个目标物，根据所述目标物的类别，初步确定在对所述目标物进行特征提取时应提取的初步特征信息类型；

获取所述摄像设备的拍摄场景类型；

根据所述拍摄场景类型，在所述初步特征信息类型中筛选出目标特征信息类型；

基于所述目标特征信息类型，对所述目标物进行特征提取。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述基于所述每一个目标物的特征信息，对所述每一个目标物进行异常分值计算，得到所述每一个目标物的异常分值，包括：

对于所述每一个目标物，根据异常经验数据和所述摄像设备的拍摄场景类型中的至少一种，为所述目标物的特征信息中包含的每一个子特征信息设置权重值；

计算所述每一个子特征信息的异常分值；

对所述每一个子特征信息的异常分值和所述每一个子特征信息的权重值进行加权平均处理，得到所述每一个目标物的异常分值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所述每一个子特征信息的异常分值，包括：

对于所述每一个子特征信息，若所述子特征信息为绝对异常子特征信息，则将所述绝对异常子特征信息的异常分值置为预设数值，所述预设数值为所述子特征信息的异常分值的上边界值；

若所述子特征信息为相对异常子特征信息，则确定与所述子特征信息对应的目标物匹配的其他目标物，根据所述其他目标物的且与所述子特征信息相同类型的子特征信息，计算所述子特征信息的异常分值；

其中，所述绝对异常子特征信息，指代所述子特征信息对应的目标物无需通过与所述其他目标物进行异常比较即可直接进行所述子特征信息的异常分值计算的特征信息；

所述相对异常子特征信息，指代所述子特征信息对应的目标物需通过与所述其他目标物进行异常比较而进行所述子特征信息的异常分值计算的特征信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定与所述子特征信息对应的目标物匹配的其他目标物，包括：

将所述摄像设备中至少一个摄像头在第一时长内拍摄到的目标物作为所述其他目标物；

其中，所述第一时长指代用于对所述至少一个摄像头拍摄到的目标物进行统计的一段时长；所述至少一个摄像头指代位于以指定地理位置为中心的预设范围内的摄像头，所述指定地理位置指代所述子特征信息对应的目标物所在的地理位置。