图像确定方法、装置、存储介质及电子装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114118271A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111425016.3(22)申请日2021.11.26(71)申请人浙江大华技术股份有限公司地址310051浙江省杭州市滨江区滨安路1187号(72)发明人李庆奇(74)专利代理机构北京康信知识产权代理有限责任公司11240代理人张丹红(51)Int.Cl.G06K9/62(2022.01)G06T3/40(2006.01)G06V40/16(2022.01)G06V10/774(2022.01)权利要求书2页说明书11页附图4页(54)发明名称图像确定方法、装置、存储介质及电子装置(57)摘要本发明实施例提供了一种图像确定方法、装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：获取对目标对象进行拍摄所得到的多个图像，其中，多个图像中包括从不同的拍摄角度对目标对象进行拍摄所得到的图像；在确定多个图像中所包括的目标对象的图像的第一数量与多个图像的第二数量之间满足目标要求的情况下，对多个图像中包括的目标类型的对象的图像进行聚类处理，其中，目标对象的类型为目标类型；基于聚类处理的结果从多个图像中确定出目标图像。通过本发明，解决相关技术中存在的采集到的图像质量较差的问题，达到提高采集到质量高的图像的概率。CN114118271ACN114118271A权利要求书1/2页1.一种图像确定方法，其特征在于，包括：获取对目标对象进行拍摄所得到的多个图像，其中，所述多个图像中包括从不同的拍摄角度对所述目标对象进行拍摄所得到的图像；在确定所述多个图像中所包括的所述目标对象的图像的第一数量与所述多个图像的第二数量之间满足目标要求的情况下，对所述多个图像中包括的目标类型的对象的图像进行聚类处理，其中，所述目标对象的类型为所述目标类型；基于所述聚类处理的结果从所述多个图像中确定出目标图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述多个图像中包括的目标类型的对象的图像进行聚类处理之前，所述方法还包括：对所述多个图像进行拼接处理，以得到目标拼接图像；将所述目标拼接图像发送至目标识别模块进行识别，以及，获取所述目标识别模块对所述目标拼接图像进行识别后所返回的识别结果；基于所述识别结果确定所述第一数量与所述第二数量之间是否满足所述目标要求。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述识别结果确定所述第一数量与所述第二数量之间是否满足所述目标要求包括：确定所述识别结果中所包括的所述第一数量与所述第二数量的比值；基于所述比值确定所述第一数量与所述第二数量之间是否满足所述目标要求；其中，在确定所述比值大于或等于预定阈值的情况下，确定所述第一数量和所述第二数量之间满足所述目标要求；在确定所述比值小于预定阈值的情况下，确定所述第一数量和所述第二数量之间不满足所述目标要求。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在确定所述第一数量和所述第二数量之间不满足所述目标要求之后，所述方法还包括：重复执行获取对所述目标对象进行拍摄所得到的多个图像的操作。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述多个图像中包括的目标类型的对象的图像进行聚类处理包括：对所述多个图像中包括的所述目标类型的对象的图像进行聚类处理，以得到一个或多个聚类类别；基于所述聚类处理的结果从所述多个图像中确定出目标图像包括：从一个或多个所述聚类类别中确定出目标聚类类别；从所述目标聚类类别中确定出第一对象图像；将所述第一对象图像所属的图像确定为所述目标图像。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述多个图像中包括的所述目标类型的对象的图像进行聚类处理，以得到一个或多个聚类类别包括：在对多个所述图像中包括的第一图像中的所述目标类型的对象的图像进行聚类处理时，分别确定所述第一图像中的所述目标类型的对象的图像和已聚类出的全部聚类类别的相似度，其中，所述第一图像中的所述目标类型的对象的图像和所述全部聚类类别中包括的第一聚类类别的相似度包括所述第一图像中的所述目标类型的对象的图像和所述第一聚类类别中已包括的图像之间的相似度平均值；从所述全部聚类类别中确定出与所述第一图像中的所述目标类型的对象的图像相似度最大的第二聚类类别；2CN114118271A权利要求书2/2页将所述第一图像中的所述目标类型的对象的图像归入所述第二聚类类别中。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，从一个或多个所述聚类类别中确定出目标聚类类别包括：确定一个或多个所述聚类类别中的每个所述聚类类别中所包括的图像的数量；将包括的图像的数量最大的聚类类别确定为所述目标聚类类别。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，从所述目标聚类类别中确定出第一对象图像包括：基于所述目标聚类类别中所