[发明专利]基于排序算法的图像检索方法、装置及相关设备

权利要求书

1.一种基于排序算法的图像检索方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：

获取监控视频，对所述监控视频进行关键帧抽取得到特征图像；

利用深度学习网络对所述特征图像进行特征提取，获得所述特征图像的特征码，并将所述特征图像的特征码写入预设的向量检索引擎；

选取目标图像，并提取所述目标图像的特征码；将所述目标图像的特征码作为检索条件，将所述检索条件输入至所述向量检索引擎中进行检索，得到所述向量检索引擎中与所述目标图像的特征码相似度最高的前N条特征图像的特征码和相似度；

将前N条所述特征图像的特征码组成检索集，利用排序算法计算所述目标图像的特征码与所述检索集中每一所述特征图像的特征码的最终相似度，并根据所述最终相似度对所述检索集进行排序；其中，所述利用排序算法计算所述目标图像的特征码与所述检索集中每一所述特征图像的特征码的最终相似度，具体包括：

将前N条所述特征图像的特征码的相似度作为初始相似度A(i)；

选取所述检索集中排列在前三的所述特征图像的特征码K1，K2，K3；

计算所述检索集中排列在前三的所述特征图像的特征码K1，K2，K3分别与所述检索集中所有所述特征图像的特征码的相似度，得到B(i)，C(i)，D(i)；

通过相似度计算公式计算所述目标图像的特征码与所述检索集中每一所述特征图像的特征码的最终相似度d(i)，其中，所述相似度计算公式为：d(i)=0.4*A(i)+0.3*B(i)+0.2*C(i)+0.1*D(i)；

查找出所述检索集中所有所述特征图像的特征码对应的特征图像，并将所述对应的特征图像按照所述检索集中所述特征图像的特征码的排序号依次传输至显示设备进行显示。

2.如权利要求1所述的基于排序算法的图像检索方法，其特征在于，所述特征图像为行人或车辆的属性特征，所述行人的属性特征包括人脸、人体、肤色以及衣着，所述车辆的属性特征包括车辆类型、车标及车辆的颜色。

3.如权利要求1所述的基于排序算法的图像检索方法，其特征在于，所述利用深度学习网络对所述特征图像进行特征提取，获得所述特征图像的特征码，具体包括如下步骤：去除所述特征图像的背景；采用卷积神经网络提取去背景后的所述特征图像的特征码。

4.如权利要求3所述的基于排序算法的图像检索方法，其特征在于，采用卷积神经网络提取去背景后的所述特征图像的特征码，具体包括：

采用MGN深度卷积神经网络模型，以去背景后的所述特征图像作为深度网络输入，经过多层网络结构，输出倒数第二个全连接层的隐层节点特征，作为对所述特征图像提取的特征码。