档案生成方法、装置及存储介质.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CN113947687A(43)申请公布日2022.01.18(21)申请号202111233703.5G06N3/04(2006.01)(22)申请日2021.10.22G06N3/08(2006.01)(71)申请人杭州海康威视数字技术股份有限公司地址310051浙江省杭州市滨江区阡陌路555号(72)发明人潘之玮(74)专利代理机构北京三高永信知识产权代理有限责任公司11138代理人李珂珂(51)Int.Cl.G06V10/74(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06V10/82(2022.01)G06K9/62(2022.01)权利要求书3页说明书21页附图5页(54)发明名称档案生成方法、装置及存储介质(57)摘要本申请实施例公开了一种档案生成方法、装置及存储介质，属于数据处理技术领域。所述方法包括：获取多张图像中每张图像的目标标识特征和目标属性特征，每张图像的目标标识特征用于标识相应图像中的拍摄目标，每张图像的目标属性特征用于描述相应图像中的拍摄目标的属性。基于多张图像中每张图像的目标标识特征和目标属性特征，确定多张图像中各张图像之间的关联置信度，任意两张图像之间的关联置信度指示任意两张图像中拍摄目标属于同一拍摄目标的概率。基于多张图像中各张图像之间的关联置信度，对多张图像进行聚类，得到一个或多个档案，一个或多个档案中每个档案包括多张图像中的部分或全部图像。本申请实施例解决了档案准确率不高的问题。CN113947687ACN113947687A权利要求书1/3页1.一种档案生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取多张图像中每张图像的目标标识特征和目标属性特征，每张图像的目标标识特征用于标识相应图像中的拍摄目标，每张图像的目标属性特征用于描述相应图像中的拍摄目标的属性；基于所述多张图像中每张图像的目标标识特征和目标属性特征，确定所述多张图像中各张图像之间的关联置信度，任意两张图像之间的关联置信度指示所述任意两张图像中的拍摄目标属于同一拍摄目标的概率；基于所述多张图像中各张图像之间的关联置信度，对所述多张图像进行聚类，得到一个或多个档案，所述一个或多个档案中每个档案包括所述多张图像中的部分或全部图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多张图像中每张图像的目标标识特征和目标属性特征，确定所述多张图像中各张图像之间的关联置信度，包括：将所述多张图像中每张图像依次作为一个中心节点，除中心节点外其他图像作为边缘节点，对每个中心节点执行下述操作：基于所述多个边缘节点中每个边缘节点的目标标识特征和目标属性特征、以及所述中心节点的目标标识特征和目标属性特征，确定所述多个边缘节点中每个边缘节点和所述中心节点之间的关系权重，所述关系权重指示相应两张图像的关联性；基于所述多个边缘节点中每个边缘节点和所述中心节点之间的关系权重，对所述多个边缘节点进行卷积处理，得到每个边缘节点的相对嵌入特征，每个边缘节点的相对嵌入特征指示所述相应边缘节点和所述中心节点之间的差异；基于所述多个边缘节点中每个边缘节点的相对嵌入特征，确定每个边缘节点和所述中心节点之间的关联置信度。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个边缘节点中每个边缘节点和所述中心节点之间的关系权重，对所述多个边缘节点进行卷积处理，得到每个边缘节点的相对嵌入特征，包括：将所述多个边缘节点中每个边缘节点的目标标识特征以及所述中心节点的目标标识特征输入至图神经网络，所述图神经网络基于所述多个边缘节点中每个边缘节点和所述中心节点之间的关系权重输出每个边缘节点的相对嵌入特征；其中，所述图神经网络包括至少两个图聚合层，所述至少两个图聚合层中第一层的输入为所述多个边缘节点中每个边缘节点的目标标识特征，所述至少两个图聚合层中除第一层之外的其他每个层的输入为上一层输出的每个边缘节点的特征减去所述中心节点的目标标识特征。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个边缘节点中每个边缘节点的目标标识特征和目标属性特征、以及所述中心节点的目标标识特征和目标属性特征，确定所述多个边缘节点中每个边缘节点和所述中心节点之间的关系权重，包括：对于所述多个边缘节点中任一边缘节点，确定所述任一边缘节点和所述中心节点的目标标识特征之间的相似度、以及所述任一边缘节点和所述中心节点的目标属性特征之间的相似度；基于所述任一边缘节点和所述中心节点的目标标识特征之间的相似度、以及所述任一边缘节点和所述中心节点的目标属性特征之间的相似度，确定所述任一边缘节点和所述中2CN113947687A权利要求书2/3页心节点之间的关系权重。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个边缘节点中每个边缘