[發明專利]一種目標對象的搜索方法及裝置有效
| 申請號: | 202010587150.2 | 申請日: | 2020-06-24 |
| 公開(公告)號: | CN111737604B | 公開(公告)日: | 2023-07-21 |
| 發明(設計)人: | 黃文強;季蘊青;胡路蘋;胡瑋;黃雅楠;胡傳杰;浮晨琪;李蚌蚌;申亞坤;徐晨敏 | 申請(專利權)人: | 中國銀行股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/9537 | 分類號: | G06F16/9537;G06N3/02 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人: | 賈小慧 |
| 地址: | 100818 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 目標 對象 搜索 方法 裝置 | ||
1.一種目標對象的搜索方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取待確認位置集合,所述待確認位置集合中包括至少一個待確認位置,所述待確認位置為所述目標對象所在可能的位置;
獲取所述待確認位置集合中每個待確認位置對應的圖像信息;
將所述圖像信息輸入神經網絡模型,得到所述至少一個待確認位置中每個待確認位置的重合概率,所述重合概率表示所述待確認位置為所述目標對象所在的位置的概率;
根據所述重合概率對所述至少一個待確認位置進行排序,控制無人機按順序對所述至少一個待確認位置進行搜索。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述將所述圖像信息輸入神經網絡模型包括:
對所述圖像信息進行特征提取,得到所述圖像信息的特征值;
將所述圖像信息的特征值輸入神經網絡模型。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述控制無人機按順序對所述至少一個待確認位置進行搜索包括:
控制所述無人機前往第一待確認位置,所述第一待確認位置為所述待確認位置集合中重合概率最高的待確認位置;
采集所述第一待確認位置的第一圖像,所述第一圖像為位于所述第一待確認位置的公司招牌的圖像;
對所述第一圖像進行文字提取,得到第一文字信息;
判斷所述第一文字信息和所述目標對象的信息是否一致;
如果所述第一文字信息和所述目標對象的信息一致,則確定所述第一待確認位置為所述目標對象所在的位置。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,若所述第一文字信息和所述目標對象的信息不一致,所述方法還包括:
將所述第一待確認位置從所述待確認位置集合中移除,選擇所述待確認位置集合中重合概率最高的待確認位置作為新的第一待確認位置。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述控制無人機按順序對所述至少一個待確認位置進行搜索還包括:
在所述無人機到達所述待確認位置后,控制所述無人機播放預設語音信號,所述預設語音信號用于詢問工作人員所述待確認位置是否為所述目標對象所在的位置。
6.一種目標對象的搜索裝置,其特征在于,所述裝置包括:
位置獲取模塊,用于獲取待確認位置集合,所述待確認位置集合中包括至少一個待確認位置,所述待確認位置為所述目標對象可能的位置;
圖像獲取模塊,用于獲取所述待確認位置集合中每個待確認位置對應的圖像信息;
概率計算模塊,用于將所述圖像信息輸入神經網絡模型,得到所述至少一個待確認位置中每個待確認位置的重合概率,所述重合概率表示所述待確認位置為所述目標對象所在的位置的概率;
搜索控制模塊,用于根據所述重合概率對所述至少一個待確認位置進行排序,控制無人機按順序對所述至少一個待確認位置進行搜索。
7.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述概率計算模塊包括:
特征提取模塊,用于對所述圖像信息進行特征提取,得到所述圖像信息的特征值;
模型輸入模塊,用于將所述圖像信息的特征值輸入神經網絡模型。
8.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述搜索控制模塊具體用于:
控制所述無人機前往第一待確認位置,所述第一待確認位置為所述待確認位置集合中重合概率最高的待確認位置;
采集所述第一待確認位置的第一圖像,所述第一圖像為位于所述第一待確認位置的公司招牌的圖像;
對所述第一圖像進行文字提取,得到第一文字信息;
判斷所述第一文字信息和所述目標對象的信息是否一致;
如果所述第一文字信息和所述目標對象的信息一致,則確定所述第一待確認位置為所述目標對象所在的位置。
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