[发明专利]交通图像处理、图像检索方法及装置

说明书

本申请公开了一种交通图像处理方法，包括：确定待查询交通图像；根据视频交通信息，获得用于检索所述待查询交通图像的待检索图像数据集；获得用于提取图像检索特征的图像特征提取模型；使用所述图像特征提取模型提取所述待查询交通图像的图像检索特征；根据所述待查询交通图像的图像检索特征，在待检索图像数据集中检索出与所述待查询交通图像相似的图像。以对交通图像进行更加准确的检索。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，具体涉及一种交通图像处理方法、装置、电子设备及存储设备。本申请还涉及一种商品图像处理方法。本申请还涉及一种图像检索方法。本申请还涉及一种图像特征提取模型的训练方法。

背景技术

随着计算机视觉技术和深度学习的快速发展，使用基于深度学习的图像特征提取模型在图像库中检索语义相近的图像在交通图像处理中的应用越来越重要。目前使用普通训练得到的模型对交通图像进行处理，提取出的图像检索特征的类内间距较大，根据这些图像检索特征检索出的交通图像的相似图像不够准确。

发明内容

本申请提供一种交通图像处理方法，以对交通图像进行更加准确的检索。

本申请提供一种交通图像处理方法，包括：

确定待查询交通图像；

根据视频交通信息，获得用于检索所述待查询交通图像的待检索图像数据集；

获得用于提取图像检索特征的图像特征提取模型；

使用所述图像特征提取模型提取所述待查询交通图像的图像检索特征；

根据所述待查询交通图像的图像检索特征，在待检索图像数据集中检索出与所述待查询交通图像相似的图像。

可选的，所述根据视频交通信息，获得用于检索所述待查询交通图像的待检索图像数据集，包括：

获得包含视频交通信息的视频数据；

从视频数据中获取至少一个视频帧；

将所述至少一个视频帧确定为所述待检索图像数据集。

可选的，所述获得用于提取图像检索特征的图像特征提取模型，包括：

确定训练所述用于提取图像检索特征的图像特征提取模型的网络结构；所述网络结构包括图像特征提取模型、困难样本生成器；

获取用于训练所述图像特征提取模型的图像数据的图像特征作为训练样本，使用困难样本生成器对所述训练样本进行干扰处理，获得所述训练样本的对抗样本；

根据所述训练样本、所述对抗样本对初始图像特征提取模型、初始困难样本生成器进行训练，得到训练后的图像特征提取模型；

将所述训练后的图像特征提取模型作为所述用于提取图像检索特征的图像特征提取模型。

可选的，按照下述至少一种方式使用困难样本生成器对所述训练样本进行干扰处理：

增加相同类别的元素之间的相似性；

降低不同类别的元素之间的相似性。

可选的，所述方法还包括：

使用判别器对所述训练样本和所述对抗样本进行分类；

根据预先设定的所述训练样本所属的类别和所述对抗样本所属的类别，确定分类结果的准确性；

所述根据所述训练样本、所述对抗样本对初始图像特征提取模型、初始困难样本生成器进行训练，得到训练后的图像特征提取模型，包括：

根据所述训练样本、所述对抗样本、所述分类结果的准确性对初始判别器、初始图像特征提取模型、初始困难样本生成器进行训练，得到训练后的图像特征提取模型。