[发明专利]聚类中心的确定方法、系统和图片类型的确定方法、装置

权利要求书

1.一种聚类中心的确定方法，包括，

获取包含目标对象的图片；

检测所述图片中的目标对象，提取每个图片中目标对象的区域的特征；

对所述目标对象的区域的特征进行聚类，形成M个聚类，M为大于或等于1的整数；

对每个聚类分别标记其对应的聚类中心的类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述对每个聚类标记其对应的聚类中心的类型，包括：

计算所获取的图片中目标对象的区域的特征与所述M个聚类的中心的相似度距离；

针对每个聚类的聚类中心，确定相似度距离最近的X个目标对象的特征，确定所述X个特征所对应的X个图片为该聚类中心的代表，X为大于或等于1的整数；

标记所述X个图片对应的聚类中心的类型；

当所述目标对象为人时，所述聚类中心的类型至少包括以下之一：穿着预定服装的人、未穿着预定服装的人、不是人；

或者，当所述目标对象为人时，所述聚类中心的类型至少包括以下之一：第一姿势的人、第二姿势的人、不是人。

3.根据权利要求1或2所述的方法，

所述检测所述图片中的目标对象，包括：

当所述目标对象为人时，采用行人检测算法检测所述图片中的人；

当所述目标对象为人时，所述提取每个图片中目标对象的区域的特征，包括：采用深度神经网络算法提取全部图片中N个人的区域的特征，N为大于或等于M。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，

当所述聚类中心的类型至少包括以下之一：穿着预定服装的人、未穿着预定服装的人、不是人时，所述M根据至少以下之一的因素确定：服装的种类、图片拍摄的角度；

当所述聚类中心的类型至少包括以下之一：第一姿势的人、第二姿势的人、不是人时，所述M根据至少以下之一的因素确定：可能涉及的姿势的种类、图片拍摄的角度。

5.一种图片对应的类型的确定方法，包括

获取包含目标对象的图片；

检测所述图片中的目标对象，提取图片中目标对象的区域的特征；

根据权利要求1到4中任一方法所确定的聚类中心，计算所述目标对象的区域的特征分别到所述聚类中心的M个聚类的聚类中心的相似度距离；

判断至少一个所述相似度距离小于预设阈值时，确定所述目标对象的区域的特征属于该聚类，并确定所述图片对应的类型为该聚类的聚类中心的类型。

6.根据权利要求5所述的方法，还包括，

当确定所述图片对应的类型为预设的不合格类型时；

发送告警消息提示管理人员，所述告警消息中包括所述图片。

7.一种聚类中心的确定系统，其特征在于，包括，

图片采集模块，设置为获取包含目标对象的图片；

特征提取模块，设置为检测所述图片中的目标对象，提取每个图片中目标对象的区域的特征；

聚类模块，设置为对所述目标对象的区域的特征进行聚类，形成M个聚类，M为大于或等于1的整数；

标记模块，设置为对每个聚类分别标记其对应的聚类中心的类型。

8.一种图片对应的类型的确定装置，其特征在于，包括，

获取模块，获取包含目标对象的图片；

特征提取模块，检测所述图片中的目标对象，提取图片中目标对象的区域的特征；

类型确定模块，设置为根据权利要求1到4中任一方法所确定的聚类中心，计算所述目标对象的区域的特征分别到所述聚类中心的M个聚类的聚类中心的相似度距离；判断至少一个所述相似度距离小于预设阈值时，确定所述目标对象的区域的特征属于该聚类，并确定所述图片对应的类型为该聚类的聚类中心的类型。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至4任一项中所述的方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求5至6任一项中所述的方法。