[發明專利]圖像存儲方法、圖像檢索方法及裝置

有效

• 申請號: 201711471325.8
• 申請日: 2017-12-29
• 公開（公告）號: CN110019891B
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 吳鎂;劉清煉;周后取
• 申請（專利權）人: 浙江宇視科技有限公司
• 主分類號: G06F16/58
• 分類號: G06F16/58;G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 徐麗

本發明實施例提供了一種圖像存儲方法、圖像檢索方法及裝置，涉及圖像處理技術領域，該方法應用于智能算法服務器，該智能算法服務器運行有多種特征提取算法，每種特征提取算法對應有唯一的算法標識符，該方法包括：獲取需要存儲的入庫圖片；根據至少一種特征提取算法對該入庫圖片進行特征提取，并分別獲得特征信息；將該入庫圖片、該入庫圖片的每個特征信息和該特征提取算法對應的算法標識符組合后發送給數據服務器進行保存。本發明實施例提供的圖像存儲方法、圖像檢索方法及裝置，可以實現圖像特征提取算法在升級后新舊數據兼容，并且使數據服務器可以適配多套不同算法的智能算法服務器，從而提高圖像存儲檢索系統的兼容性和靈活性。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其是涉及一種圖像存儲方法、圖像檢索方法及裝置。

背景技術

從20世紀70年代開始，有關圖像檢索的研究就已開始，當時主要是基于文本的圖像檢索技術(Text-based Image Retrieval，簡稱TBIR)，利用文本描述的方式描述圖像的特征，如繪畫作品的作者、年代、流派、尺寸等。到90年代以后，出現了對圖像的內容語義，如圖像的顏色、紋理、布局等進行分析和檢索的圖像檢索技術，即基于內容的圖像檢索(Content-based Image Retrieval，簡稱CBIR)技術。

通常，圖像檢索是指通過一張目標圖片檢索出數據庫中與之相似的圖片的過程。其中，相似圖片的檢測主要涉及特征的提取和相似度的度量技術。在圖片存儲保存到數據庫時，首先經過智能算法識別，提取圖片的特性以得到多維度的特征數據，將該特征數據作為該圖片的關聯信息保存到數據庫中。在進行圖片檢索時，目標圖片需要經過相同的智能算法提取出特征數據，得到與數據庫中的數據維度相同的特征值。最后將目標圖片與庫內圖片的特征值進行距離計算，得到符合相似度要求的圖片，完成圖像檢索。

在上述圖像檢索過程中，涉及到幾個關鍵要素：首先，智能算法服務器中提取圖像特性的算法不能隨意改變，因為舊算法和新算法對圖像特征的提取標準不一致，同一圖片計算出的相似度會不準確，從而導致舊數據不可用。為了使舊數據有效，可以通過數據清洗的方式將數據庫中的圖片信息全部讀取并用新算法重新識別，識別的新特征重新入庫，同時把老數據清理掉。這種情況下，一旦算法升級必將面臨數據清洗，系統的可維護性和適應性太低。再者，隨著當前數據量的日益增大，使用大數據技術的場景也越來越多，如果一套大數據服務器與多套智能算法服務器配套使用，每套智能算法服務器使用的算法可能不一致，就會導致同一類型的圖片在大數據中存在不同算法識別的結果，在檢索時，目標圖片只能通過一種算法進行識別，而不同算法的相似度計算會導致相似度結果不準確。

可見，現有圖像存儲和檢索技術還存在以下幾點不足：第一，在智能算法組件中加載的圖像特征提取算法升級后，原有算法計算的結果數據無法再使用，舊數據作廢；第二，一臺大數據服務器只能和一個或多個加載同樣算法的的智能算法組件配套，而不能和加載了不同算法的智能算法組件配套使用。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種圖像存儲方法、圖像檢索方法及裝置，以實現圖像特征提取算法在升級后新舊數據兼容，并且使一套大數據服務器可以適配多套不同算法的智能算法服務器，從而提高圖像存儲檢索系統的兼容性和靈活性。

第一方面，本發明實施例提供了一種圖像存儲方法，應用于智能算法服務器，該智能算法服務器運行有多種特征提取算法，每種特征提取算法對應有唯一的算法標識符，該方法包括：獲取需要存儲的入庫圖片；根據至少一種上述特征提取算法對該入庫圖片進行特征提取，并分別獲得特征信息；將該入庫圖片、該入庫圖片的每個特征信息和上述特征提取算法對應的算法標識符組合后發送給數據服務器進行保存。

結合第一方面，本發明實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式，其中，上述根據至少一種特征提取算法對該入庫圖片進行特征提取，并分別獲得特征信息的步驟，包括：將該入庫圖片分配到至少一個算法模組片；控制該算法模組片加載對應的特征提取算法進行特性提取，并獲得特征信息。