[发明专利]目标处理方法、目标处理装置、目标处理设备及介质

权利要求书

1.一种图像目标的目标处理方法，包括：

获取所述图像目标的目标特征向量；

将所述目标特征向量变换到至少一个概念椭球空间中，得到其在该概念椭球空间中的椭球特征向量，其中，所述至少一个概念椭球空间中的每一个概念椭球空间具有中心点，且其对应于一个特定的预设概念，其中，所述预设概念为预设类别概念；

对所述至少一个概念椭球空间中的每一个概念椭球空间，基于所述图像目标在该概念椭球空间中的椭球特征向量与该概念椭球空间的中心点的空间距离计算所述图像目标隶属于该概念椭球空间所对应的预设概念的目标概率；

基于所述至少一个概念椭球空间中的每一个概念椭球空间所对应的目标概率，得到目标概率分类向量；

基于所述目标概率分类向量，得到所述图像目标的目标分类结果。

2.如权利要求1所述的目标处理方法，其中，将所述目标特征向量变换到至少一个概念椭球空间中以得到其在所述至少一个概念椭球空间中的椭球特征向量包括：

对每一个概念椭球空间，基于该概念椭球空间对应的椭球变换矩阵，将所述目标特征向量变换为椭球特征向量。

3.如权利要求1所述的目标处理方法，其中，对每一个概念椭球空间，基于所述图像目标在该概念椭球空间中的椭球特征向量与该概念椭球空间的中心点的空间距离计算所述图像目标的目标概率包括：

计算所述椭球特征向量与所述中心点的空间距离；

基于所述空间距离，计算得到其所对应的目标概率；

其中，所述空间距离越大，其所对应的目标概率越小。

4.如权利要求1所述的目标处理方法，其中，获取所述图像目标的目标特征向量包括：

经由第一神经网络对于所述图像目标进行处理，得到目标特征向量；

其中，所述图像目标包括输入图像、输入视频中的至少一种。

5.如权利要求1所述的目标处理方法，其中，所述图像目标为多个图像目标，

且其中，获取所述图像目标的目标特征向量包括：获取所述多个图像目标中每一个图像目标的目标特征向量；

所述方法还包括：

对所述至少一个概念椭球空间中的每一个概念椭球空间，

将多个图像目标中每一个图像目标对应的目标特征向量与该图像目标的目标概率相乘，得到该图像目标的目标影响向量；

将所述多个图像目标的目标影响向量相加和，得到所述多个图像目标的目标综合向量。

6.如权利要求1所述的目标处理方法，还包括：

基于所述图像目标在各概念椭球空间中的目标概率，得到该图像目标的多空间概率向量；

将所述多空间概率向量与所述目标特征向量拼接，得到该图像目标的复合特征向量；

将所述复合特征向量输出。

7.一种图像目标的目标处理装置，包括：

特征获取模块，其被配置为获取图像目标的目标特征向量；

椭球特征向量生成模块，其被配置为将所述目标特征向量变换到至少一个概念椭球空间中，得到其在所述至少一个概念椭球空间中的椭球特征向量，其中，所述至少一个概念椭球空间中的每一个概念椭球空间具有中心点，且其对应于一个特定的预设概念，其中，所述预设概念为预设类别概念；

目标处理结果生成模块，其被配置为对所述至少一个概念椭球空间中的每一个概念椭球空间，基于所述图像目标在该概念椭球空间中的椭球特征向量与该概念椭球空间的中心点的空间距离计算所述图像目标隶属于该概念椭球空间所对应的预设概念的目标概率，基于所述至少一个概念椭球空间中的每一个概念椭球空间所对应的目标概率，得到目标概率分类向量，并基于所述目标概率分类向量，得到所述图像目标的目标分类结果。

8.如权利要求7所述的目标处理装置，其中，所述椭球特征向量生成模块包括：

椭球空间变换模块，其被配置为对每一个概念椭球空间，基于该概念椭球空间对应的椭球变换矩阵，将所述目标特征向量变换为椭球特征向量。