[發明專利]一種特征比對方法及電子設備

有效

• 申請號: 201910368661.2
• 申請日: 2019-05-05
• 公開（公告）號: CN111898747B
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發明（設計）人: 徐楠;方家樂;王賢禮;馮仁光;王鵬
• 申請（專利權）人: 杭州海康威視數字技術股份有限公司
• 主分類號: G06N3/063
• 分類號: G06N3/063;G06N3/082
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 林祥

1.一種特征比對方法，其特征在于，所述方法應用于電子設備，所述電子設備至少包括：中央處理器CPU和圖形處理器GPU；所述方法包括：

所述CPU將待處理數據輸入已訓練的多級網絡模型，以由所述多級網絡模型對輸入的目標數據進行網絡計算得到第一特征數據，將所述第一特征數據儲存到內存中；

所述CPU將所述第一特征數據輸入已訓練的網絡裁剪模型，以由所述網絡裁剪模型對輸入的所述第一特征數據進行裁剪得到第二特征數據，將所述第二特征數據發送給所述GPU；

所述GPU從顯存存儲的特征數據中選擇出與所述第二特征數據相似的N個候選特征數據，所述顯存存儲的特征數據是將樣本數據輸入至所述多級網絡模型、所述網絡裁剪模型得到的數據，將所述N個候選特征數據對應的N個位置標識發送至所述CPU；

所述CPU從內存存儲的所述N個位置標識所對應的特征數據中選擇出與第一特征數據相似的M個目標特征數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述GPU從顯存存儲的特征數據中選擇出與所述第二特征數據相似的N個候選特征數據，包括：

所述GPU分別計算所述顯存存儲的每一特征數據與第二特征數據的相似度；

按照相似度由高到低排序，從排序中選擇前N個相似度對應的特征數據作為所述N個候選特征數據。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述CPU從內存存儲的所述N個位置標識所對應的特征數據中選擇出與第一特征數據相似的M個目標特征數據，包括：

從內存中獲取所述N個位置標識對應的N個特征數據作為所述N個候選特征數據的N個參考特征數據；

從N個參考特征數據中選擇與所述第一特征數據相似的M個目標特征數據，M小于等于N。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，從內存中獲取所述N個位置標識對應的N個特征數據作為所述N個候選特征數據的N個參考特征數據，包括：

針對每一候選特征數據，依據預先建立的顯存中特征數據與位置標識以及與內存中的特征數據的對應關系，從所述內存中獲取所述位置標識對應的特征數據，將獲取的特征數據作為該候選特征數據的參考特征數據。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，從N個參考特征數據中選擇與所述第一特征數據相似的M個目標特征數據，M小于等于N，包括：

分別計算所述N個參考特征數據與第一特征數據的相似度；

按照相似度由高到低排序，從排序中選擇前M個相似度對應的參考特征數據作為所述M個目標特征數據。

6.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備至少包括：中央處理器CPU和圖形處理器GPU，其中：

所述CPU，用于將待處理數據輸入已訓練的多級網絡模型，以由所述多級網絡模型對輸入的目標數據進行網絡計算得到第一特征數據，將所述第一特征數據儲存到內存中；將所述第一特征數據輸入已訓練的網絡裁剪模型，以由所述網絡裁剪模型對輸入的所述第一特征數據進行裁剪得到第二特征數據，將所述第二特征數據發送給所述GPU；

所述GPU，用于從顯存存儲的特征數據中選擇出與所述第二特征數據相似的N個候選特征數據，所述顯存存儲的特征數據是將樣本數據輸入至所述多級網絡模型、所述網絡裁剪模型得到的數據，將所述N個候選特征數據對應的N個位置標識發送至所述CPU；

所述CPU，還用于從內存存儲的所述N個位置標識所對應的特征數據中選擇出與第一特征數據相似的M個目標特征數據。

7.根據權利要求6所述的電子設備，其特征在于，

所述GPU，具體用于分別計算所述顯存存儲的每一特征數據與第二特征數據的相似度；按照相似度由高到低排序，從排序中選擇前N個相似度對應的特征數據作為所述N個候選特征數據。

8.根據權利要求6所述的電子設備，其特征在于，

所述CPU，具體用于從內存中獲取所述N個位置標識對應的N個特征數據作為所述N個候選特征數據的N個參考特征數據；從N個參考特征數據中選擇與所述第一特征數據相似的M個目標特征數據，M小于等于N。