[发明专利]图像数据处理方法、解析方法及设备在审

专利信息
申请号: 201811629057.2 申请日: 2018-12-28
公开(公告)号: CN109670063A 公开(公告)日: 2019-04-23
发明(设计)人: 周舒畅;何蔚然;胡晨;梁喆 申请(专利权)人: 北京旷视科技有限公司
主分类号: G06F16/51 分类号: G06F16/51;G06K9/46
代理公司: 北京钲霖知识产权代理有限公司 11722 代理人: 李志新;王淑玲
地址: 100190 北京*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 图像结构 原始图像 图像数据处理 解析 图像文件 信息提取 图像数据解析 数据对应
【说明书】:

发明提供了一种图像数据处理方法、解析方法及设备,在该图像数据处理方法中,通过获取进行图像结构化信息提取的原始图像以及图像结构化信息提取后得到的图像结构化数据,并将所述图像结构化数据与所述原始图像结合形成图像文件。在该图像数据解析方法中,解析由所述图像结构化数据和原始图像结合形成的图像文件得到图像结构化数据,使得原始图像和与之相对应的图像结构化数据对应更加方便和准确。

技术领域

本发明涉及图像处理领域,尤其涉及一种图像数据处理方法、解析方法及设备。

背景技术

随着科技的发展,图像结构化信息提取在计算机图像处理领域显得越来越重要,并已应用到很多领域。例如,在人脸识别、安全监控以及动态追踪等诸多应用领域中,图像结构化信息提取都是不可或缺的一环。

图像结构化信息提取是一种图像内容信息提取的智能分析过程,通常包括图像检测、识别、结构化属性分析、行为分析等过程。图像经过上述图像结构化信息提取处理以后,可得到反映该图像内容的图像结构化数据,并且该图像结构化数据以及原始图像往往会需要存储或传输到其它设备上,以进行图像筛选等后续图像处理工作。

目前,通常是通过神经网络计算设备、服务器、嵌入式计算设备等各种计算设备,利用神经网络算法等算法对海量的图像进行图像结构化信息提取,以得到海量的图像结构化数据。在后续图像处理工作中,往往是需要原始图像和与之相对应的图像结构化数据一一对应的。然而,在实际的图像处理工作中,将两者对应的过程往往效率低下并且准确性不高。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题,本发明实施例提供了一种图像数据处理方法、解析方法及设备,以提高原始图像和与之相对应的图像结构化数据对应的准确度。

第一方面,本发明实施例提供一种图像处理方法,其中,所述方法包括:获取进行图像结构化信息提取的原始图像以及对原始图像进行图像结构化信息提取后得到的图像结构化数据;将所述图像结构化数据与所述原始图像结合形成图像文件。

在一例中,所述将所述图像结构化数据与所述原始图像结合形成图像文件,包括:确定所述原始图像的图像文件格式;将所述图像结构化数据与所述原始图像结合形成与所述原始图像的图像文件格式一致的图像文件。

在另一例中,将所述图像结构化数据与所述原始图像结合形成与所述原始图像的图像文件格式一致的图像文件,包括:提取所述原始图像的图像文件头;在所述原始图像的图像文件头中写入图像结构化数据包头和图像结构化数据包尾,并在所述图像结构化数据包头和所述图像结构化数据包尾之间写入所述图像结构化数据;所述图像结构化数据包头和所述图像结构化数据包尾用于标识所述图像结构化数据。

在又一例中,将所述图像结构化数据与所述原始图像结合形成与所述原始图像的图像文件格式一致的图像文件,包括:为所述原始图像添加图像文件头;在添加的所述图像文件头中写入图像结构化数据包头和图像结构化数据包尾,并在所述图像结构化数据包头和所述图像结构化数据包尾之间写入所述图像结构化数据;所述图像结构化数据包头和所述图像结构化数据包尾用于标识所述图像结构化数据。

在一例中,将所述图像结构化数据与所述原始图像结合形成图像文件之后,所述方法还包括:存储所述图像文件;和/或传输所述图像文件。

在一例中,所述图像结构化信息提取后得到的图像结构化数据,包括:目标边框坐标位置信息、目标属性信息、目标特征信息中的至少一个,所述目标包括:人、人脸、车辆、车牌中的至少一个。

第二方面,本发明实施例还提供一种图像数据解析方法,其中,所述方法包括:获取图像文件,所述图像文件是由进行图像结构化信息提取的原始图像和对原始图像进行图像结构化信息提取后得到的图像结构化数据结合形成的;解析所述图像文件,得到所述图像结构化数据。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京旷视科技有限公司,未经北京旷视科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811629057.2/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top