[发明专利]一种船只检索方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种船只检索方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取待检索船只影像；

利用预先构建的神经网络模型从所述待检索船只影像中识别出船只位置，提取所述待检索船只的特征向量；

基于所述特征向量将所述待检索船只与预先构建的特征数据库进行比对，计算所述待检索船只与所述特征数据库中船只的第一相似度，其中，所述特征数据库中存有船只特征向量及其与船只的对应关系；

选择相似度大于第一预设阈值的船只，得到预检索结果；

从所述待检索船只影像上所述船只位置处截取所述待检索船只上的局部影像；

将所述局部影像遍历所述预检索结果中的每一张船只影像，计算所述局部影像与所述预检索结果中的每一张船只影像中与所述局部影像相同大小的区域的第二相似度；

当所述预检索结果存在所述第二相似度达到第二预设阈值的目标船只时，确定所述待检索船只为所述目标船只。

2.根据权利要求1所述的船只检索方法，其特征在于，所述从所述待检索船只影像上所述船只位置处截取所述待检索船只上的局部影像，包括：

确定所要截取的局部影像的目标框；

以所述目标框的大小从所述待检索船只影像上进行遍历，计算每个目标框位置的图像熵；

以在所述船只位置的最大图像熵的目标框所在区域，截取得到所述局部影像。

3.根据权利要求2所述的船只检索方法，其特征在于，在以在所述船只位置的最大图像熵的目标框所在区域，截取得到所述局部影像之后，还包括：

对所述局部影像进行背景图像识别，得到所述背景图像；

从所述局部影像中去除所述背景图像。

4.根据权利要求1所述的船只检索方法，其特征在于，所述第二预设阈值大于所述第一预设阈值。

5.根据权利要求1所述的船只检索方法，其特征在于，所述利用预先构建的神经网络模型从所述待检索船只影像中识别出船只位置之前，还包括：

获取多个船只影像；

根据所述多个船只影像的船只类型进行分类，并对所有船只影像上的船只位置进行标注，得到用于训练模型的船只影像样本集；

利用所述船只影像样本集对初始神经网络模型进行训练，得到用于检测船只影像上船只位置的神经网络模型。

6.根据权利要求1所述的船只检索方法，其特征在于，利用预先构建的神经网络模型从所述待检索船只影像中识别出船只位置，包括：

将所述船只影像分割为多个第一区域；

计算所述多个第一区域与每个相邻区域的相似度；

将相似度最高的两个第一区域合并，得到至少一个第二区域；

计算所述第二区域和与其相邻的其它第一区域的相似度；

将所述第二区域与相似度最高的第一区域进行合并，得到第三区域；

重复上述步骤，直到完成所有第一区域的合并，得到最终船只位置所在区域。

7.根据权利要求1所述的船只检索方法，其特征在于，所述多个船只影像和所述待检索船只影像均为卫星影像或者航拍影像。

8.一种船只检索装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检索船只影像；

提取模块，用于利用预先构建的神经网络模型从所述待检索船只影像中识别出船只位置，提取所述待检索船只的特征向量；

比对模块，用于基于所述特征向量将所述待检索船只与预先构建的特征数据库进行比对，计算所述待检索船只与所述特征数据库中船只的第一相似度，其中，所述特征数据库中存有船只特征向量及其与船只的对应关系；

第一确定模块，用于选择相似度大于第一预设阈值的船只，得到预检索结果；

截取模块，用于从所述待检索船只影像上所述船只位置处截取所述待检索船只上的局部影像；

筛选模块，用于将所述局部影像遍历所述预检索结果中的每一张船只影像，计算所述局部影像与所述预检索结果中的每一张船只影像中与所述局部影像相同大小的区域的第二相似度；

第二确定模块，用于当所述预检索结果存在所述第二相似度达到第二预设阈值的目标船只时，确定所述待检索船只为所述目标船只。