[发明专利]影像检索方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种影像检索方法、装置、设备及存储介质，所述影像检索方法包括：获取待识别的遥感影像；基于学生网络模型对所述遥感影像进行特征提取，得到所述遥感影像的特征数据，其中，所述学生网络模型是基于预先设置的损失函数和预先训练的教师网络模型对待训练的学生网络模型进行蒸馏训练所得；利用所述学生网络模型中的哈希网络对所述特征数据进行哈希处理，得到所述遥感影像的哈希码；根据所述遥感影像的哈希码检索所述遥感影像的目标参考影像。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种影像检索方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

遥感影像检索技术能够有效辅助无人机在全球导航卫星系统(GlobalNavigation Satellite System，GNSS)拒止时进行影像目标定位与自身定位，对恶劣环境下无人机目标侦察、广域搜索、目标跟踪等智能感知工作的稳定性起着关键作用。目前现有的检索技术主要是基于深度学习的对称检索，即对查询影像和数据库中的基准影像使用相同的深度模型，进行数据编码。为了保证检索准确率，通常只是简单地选择一个性能高的大模型进行特征提取，存在效率低下的问题。

因此，如何在存储资源受限的无人机视觉定位等特定的场景中实现影像的高效和高精度检索是当前急需解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例提供一种影像检索方法、装置、设备及存储介质，能够在存储资源受限的无人机视觉定位等特定的场景中实现影像的高效和高精度检索。

第一方面，本申请实施例提供了一种影像检索方法，该方法包括：获取待识别的遥感影像；基于学生网络模型对所述遥感影像进行特征提取，得到所述遥感影像的特征数据，其中，所述学生网络模型是基于预先设置的损失函数和预先训练的教师网络模型对待训练的学生网络模型进行蒸馏训练所得；利用所述学生网络模型中的哈希网络对所述特征数据进行哈希处理，得到所述遥感影像的哈希码；根据所述遥感影像的哈希码检索所述遥感影像的目标参考影像。

第二方面，本申请实施例提供了一种影像检索装置，该装置包括：获取模块，用于获取待识别的遥感影像；提取模块，用于基于学生网络模型对所述遥感影像进行特征提取，得到所述遥感影像的特征数据，其中，所述学生网络模型是基于预先设置的损失函数和预先训练的教师网络模型对待训练的学生网络模型进行蒸馏训练所得；处理模块，用于利用所述学生网络模型中的哈希网络对所述特征数据进行哈希处理，得到所述遥感影像的哈希码；检索模块，用于根据所述遥感影像的哈希码检索所述遥感影像的目标参考影像。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法。

在本申请提供的影像检索方法中，通过将待识别的遥感影像输入到使用预先设置的损失函数和预先训练的教师网络模型进行蒸馏训练所得到的学生网络模型中，得到遥感影像的特征数据，再利用学生网络模型中的哈希网络对遥感影像的特征数据进行哈希处理，得到遥感影像的哈希码，最后根据遥感影像的哈希码检索遥感影像的目标参考影像，能够在存储资源受限的无人机视觉定位等特定的场景中实现影像的高效和高精度检索。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种影像检索方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的一种网络架构图；

图3是本申请实施例提供的一种哈希网络的结构图；