[发明专利]一种目标重识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标重识别方法，其特征在于，所述方法包括：

确定获取的待识别图像的色彩通道数；

将包括目标对象的目标图像，分解为色彩通道数与所述待识别图像的色彩通道数相同的多个通道图像，得到通道图像集合；

对所述通道图像集合中的通道图像和所述待识别图像进行特征提取，分别得到通道图像特征集合和待识别图像特征；

基于所述通道图像特征集合和待识别图像特征，确定所述待识别图像中的待识别对象与所述目标对象的相似度，以得到识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述通道图像特征集合和待识别图像特征，确定所述待识别图像中的待识别对象与所述目标对象的相似度，以得到识别结果，包括：

对所述通道图像特征集合中的通道图像特征进行融合，得到第一融合特征；

基于所述第一融合特征和所述待识别图像特征，确定所述待识别对象与所述目标对象的相似度，以得到识别结果。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，如果所述待识别图像为色彩单通道图像，所述将包括目标对象的目标图像，分解为色彩通道数与所述待识别图像的色彩通道数相同的通道图像，得到通道图像集合，包括：

确定所述目标图像的色彩通道数；

基于所述目标图像的色彩通道数，将所述目标图像分解为具有单色彩通道的通道图像，得到所述通道图像集合。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述通道图像集合中的通道图像和所述待识别图像进行特征提取，分别得到通道图像特征集合和待识别图像特征，包括：

确定所述通道图像集合中的通道图像的数量N；其中，N为大于0的整数；

获取具有N个分支的神经网络；

将第i个通道图像和所述待识别图像，输入所述神经网络的第i分支进行特征提取，得到第i个通道图像特征和第i待识别图像特征；其中，i为大于0且小于等于N的整数；

将N个通道图像和N个所述待识别图像，一一对应地输入所述神经网络的N个分支中进行特征提取，得到N个通道图像特征和N个待识别图像特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述通道图像特征集合中的通道图像特征进行融合，得到第一融合特征，包括：

将所述通道图像特征集合中的N个通道图像特征，在长度上进行拼接，得到所述第一融合特征；

对应地，所述基于所述第一融合特征和所述待识别图像特征，确定所述待识别对象与所述目标对象的相似度，以得到识别结果，包括：

将N个所述待识别图像特征，在长度上进行拼接，得到所述第二融合特征；

基于所述第一融合特征和所述第二融合特征，确定所述待识别对象与所述目标对象的相似度，以得到识别结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一融合特征和所述第二融合特征，确定所述待识别对象与所述目标对象的相似度，以得到识别结果，包括：

基于所述第一融合特征和所述第二融合特征，确定特征距离，以得到所述第一融合特征和所述第二融合特征的相似度；

基于所述第一融合特征和所述第二融合特征的相似度，确定所述待识别图像在待识别图像库中的排序位置；

确定所述排序位置与预设条件之间的匹配关系；

基于所述匹配关系，确定所述识别结果。