[发明专利]一种视频图像分析检索方法及系统

说明书

本发明公开了一种视频图像分析检索方法及系统，方法包括：步骤1，建立图像类别‑API接口‑知识图谱之间的映射关系表；步骤2，确定当前视频图像的图像类别，根据所述映射关系表调用对应API接口，基于所述API接口中的知识图谱模型来进行图像匹配。本发明实现了API接口集成化管理模式，通过建立反映图像类别‑API接口‑知识图谱之间的映射关系表的方式来进行图像分类分级式相似度计算，且方法是并行方式，提高了视频图像分析检索的效率，具有很好且广泛的计算机处理应用前景。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种视频图像分析检索方法及系统。

背景技术

现如今，网络安全问题是社会重点关注的问题，网络中存在的各类视频及图像繁多，各类显示屏、服务器、计算机等设备都会进行实时或不定时的播放、放映，如何针对视频图像类的大数据进行有效的检索，是当前研究的热点问题。传统的图像检索方法多少通过相关技术提取图像特征，将图像特征直接进行相似度计算，与阈值进行比较来实现图像的筛选匹配。例如CN101639858A（公开日20100203）公开一种基于目标区域匹配的图像检索方法，包括下列步骤：a.选择一幅待检索图像，利用边缘检测算法对待检索图像进行自动分割；b.判断分割效果，若用户对自动分割的目标区域满意，则确定检索的目标区域；若用户对自动分割的目标区域不满意，则用户自行在未分割图像中选择感兴趣的目标区域作为检索对象；c.提取目标区域的特征值；d.将用户确定的目标区域作为模板，使用模板匹配方式在图像库中进行模板匹配和相似度计算，当相似度达到预设的阈值时，则将此被搜索图像作为命中目标；否则，继续进行模板匹配和相似度计算，直至图像被完全覆盖为止；e.当数据库中的图像按要求检索完毕，则按照相似度顺序显示检索结果。但是该类方法只能针对特定领域图像的检索，没有充分利用图像分类的优势，且方法无法实现一体化、集成化处理，导致针对不同类别图像进行检索的效率比较低。因此亟需一种能够实现集成化管理的视频图像分析检索方法。

发明内容

针对现有技术中的以上缺陷，本发明的目的在于提供一种视频图像分析检索方法及系统,实现了API接口集成化管理模式，通过建立反映图像类别-API接口-知识图谱之间的映射关系表的方式来进行图像分类分级式相似度计算，且方法是并行方式，提高了视频图像分析检索的效率和准确度。

为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供一种视频图像分析检索方法，该方法包括：

步骤1，建立图像类别-API接口-知识图谱之间的映射关系表，具体包括：

步骤1.1，基于预设的图像集合进行图像分类器训练，针对每一类图像建立对应API接口；

步骤1.2，在每个API接口中集成了每一类图像对应的知识图谱模型，以建立反映图像类别-API接口-知识图谱之间关系的映射表；

步骤2，确定当前视频图像的图像类别，根据所述映射关系表调用对应API接口，基于所述API接口中的知识图谱模型来进行图像匹配；

所述步骤1.1，基于预设的图像集合进行图像分类器训练，具体包括：

通过对所述预设的图像集合进行消噪、归一化和增强的预处理操作，以增强图像质量；

采用非下采样小波变换NSWT对增强后的图像进行细化处理，得到图像的高频分量特征和低频分量特征，并选择将所述低频分量特征作为第一特征向量；

采用增量PCA对增强后的图像进行特征提取，提取有效的图像分类特征，组成第二特征向量；

采用Swin Transformer层级网络对增强后的图像进行由浅入深的级联特征提取，得到高分辨率的底层特征和低分辨率的高层特征，在Swin Transformer层级网络的末端通道上添加注意力模块ECA和FFM融合模块，实现将所述高分辨率的底层特征和所述低分辨率的高层特征进行多尺度融合，得到第三特征向量；