[发明专利]一种图像搜索方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像搜索方法，其特征在于，所述方法包括：

获取预设搜索图像、目标分类模型以及预设分类阈值，所述目标分类模型与所述预设搜索图像对应；

根据所述预设搜索图像，确定多个局部区域图像，所述局部区域图像包括预设搜索对象；

对每个局部区域图像进行特征提取，得到多个局部区域图像各自对应的特征向量；

将多个局部区域图像各自对应的特征向量输入所述目标分类模型中进行分类处理，确定每个局部特征向量对应的分类结果；

将所述分类结果达到所述预设分类阈值的局部特征向量确定为目标特征向量；

根据所述目标特征向量进行图像搜索，得到包括所述预设搜索对象的图像集。

2.根据权利要求1所述的图像搜索方法，其特征在于，所述根据所述预设搜索图像，确定多个局部区域图像包括：

对所述预设搜索图像进行随机划分，以随机确定出具有第一尺寸的区域；

对所述第一尺寸的区域对应的图像进行分辨率的变化处理，得到多个分辨率不同的局部区域图像。

3.根据权利要求1所述的图像搜索方法，其特征在于，所述根据所述预设搜索图像，确定多个局部区域图像包括：

对所述预设搜索图像进行多次随机划分，以随机确定出多个具有第一尺寸的区域；

将每个具有第一尺寸的区域对应的图像，确定为局部区域图像，以得到多个局部区域图像。

4.根据权利要求2所述的图像搜索方法，其特征在于，所述对每个局部区域图像进行特征提取，得到多个局部区域图像各自对应的特征向量包括：

基于全卷积网络对对每个局部区域图像进行特征提取，得到多个局部区域图像各自对应的特征向量。

5.根据权利要求1所述的图像搜索方法，其特征在于，所述获取目标分类模型之前，所述方法还包括：

根据所述预设搜索图像，确定多个预设训练图像，每个预设训练图像中包括所述预设搜索对象；

对所述多个预设训练图像进行训练，得到所述目标分类模型。

6.根据权利要求5所述的图像搜索方法，其特征在于，所述根据所述预设搜索图像，确定多个预设训练图像包括：

对所述预设搜索图像进行多次随机划分，以随机确定出多个具有第二尺寸的区域；

将每个具有第二尺寸的区域对应的图像，确定为预设训练图像，以得到所述多个预设训练图像。

7.根据权利要求1所述的图像搜索方法，其特征在于，所述根据所述目标特征向量进行图像搜索，得到包括所述预设搜索对象的图像集包括：

对所述目标特征向量进行降维处理，得到降维后的目标搜索特征向量；

根据所述目标搜索特征向量进行图像搜索，得到包括所述预设搜索对象的图像集。

8.一种图像搜索装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取预设搜索图像、目标分类模型以及预设分类阈值，所述目标分类模型与所述预设搜索图像对应；

局部区域图像确定模块，用于根据所述预设搜索图像，确定多个局部区域图像，所述局部区域图像包括预设搜索对象；

特征向量确定模块，用于对每个局部区域图像进行特征提取，得到多个局部区域图像各自对应的特征向量；

分类结果确定模块，用于将多个局部区域图像各自对应的特征向量输入所述目标分类模型中进行分类处理，确定每个局部特征向量对应的分类结果；

目标特征向量确定模块，用于将所述分类结果达到所述预设分类阈值的局部特征向量确定为目标特征向量；

图像集确定模块，用于根据所述目标特征向量进行图像搜索，得到包括所述预设搜索对象的图像集。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至7中任一项所述的图像搜索方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如权利要求1至7中任一项所述的图像搜索方法。