[发明专利]数据处理方法、装置和系统

说明书

本发明公开了一种数据处理方法、装置和系统。其中，该方法包括：获取目标图像，其中，目标图像包括主体部分和非主体部分；获取目标图像的第二局部特征点信息，其中，第二局部特征点信息包括目标图像中的主体的局部特征点向量；从图像库中查找与目标图像对应的候选图像；获取候选图像的第一局部特征点信息，其中，第一局部特征点信息包括候选图像中的主体的局部特征点向量；基于第一局部特征点信息和第二局部特征点信息，从候选图像中查找出与目标图像匹配的匹配图像。本发明解决了现有技术中进行图像匹配时的准确度低的技术问题。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、装置和系统。

背景技术

基于海量交通监控视频图像数据的车辆图搜问题正受到越来越多的关注。目前通常使用深度神经网络基于车辆的全局特征进行车辆的图搜，以确定指定车辆的身份，例如，车辆的颜色、外型、品牌等，但由于城市级监控数据中，存在部分车辆的外观极为相似，因此使得基于深度神经网络的全局特征图搜技术在一些情况下难以进行准确的搜索，从而难以对车辆身份进行有效的鉴别。

针对现有技术中进行图像匹配时的准确度低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置和系统，以至少解决现有技术中进行图像匹配时的准确度低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据处理方法，包括：获取目标图像，其中，目标图像包括主体部分和非主体部分；获取目标图像的第二局部特征点信息，其中，第二局部特征点信息包括目标图像中的主体的局部特征点向量；从图像库中查找与目标图像对应的候选图像；获取候选图像的第一局部特征点信息，其中，第一局部特征点信息包括候选图像中的主体的局部特征点向量；基于第一局部特征点信息和第二局部特征点信息，从候选图像中查找出与目标图像匹配的匹配图像。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种数据处理方法，包括：获取目标车辆的目标图像，其中，目标车辆为产生违章事件的车辆，目标图像为目标车辆在产生违章事件时拍摄得到的图像；根据目标图像从车辆图像库中查找目标车辆对应的候选车辆；获取候选车辆在候选车辆图像中的第一局部特征点信息；获取目标图像的第二局部特征点信息；基于第一局部特征点信息和第二局部特征点信息，从候选车辆中查找出与目标车辆匹配的匹配车辆。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种数据处理装置，包括：第一获取模块，用于获取目标图像，其中，目标图像包括主体部分和非主体部分；第二获取模块，用于获取目标图像的第二局部特征点信息，其中，第二局部特征点信息包括目标图像中的主体的局部特征点向量；第一查找模块，用于从图像库中查找与目标图像对应的候选图像；第三获取模块，用于获取候选图像的第一局部特征点信息，其中，第一局部特征点信息包括候选图像中的主体的局部特征点向量；第二查找模块，用于基于第一局部特征点信息和第二局部特征点信息，从候选图像中查找出与目标图像匹配的匹配图像。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种数据处理系统，包括：图像采集装置，用于采集目标图像；处理器，用于获取目标图像以及获取目标图像的第二局部特征点信息，从图像库中查找与目标图像对应的候选图像，获取候选图像的第一局部特征点信息，并基于第一局部特征点信息和第二局部特征点信息，从候选图像中查找出与目标图像匹配的匹配图像，其中，目标图像包括主体部分和非主体部分，第一局部特征点信息包括候选图像中的主体的局部特征点向量，第二局部特征点信息包括目标图像中的主体的局部特征点向量。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述的数据处理方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述的数据处理方法