[发明专利]图像检索方法、装置及电子设备在审

专利信息
申请号: 201910416204.6 申请日: 2019-05-16
公开(公告)号: CN110119460A 公开(公告)日: 2019-08-13
发明(设计)人: 卢燕青 申请(专利权)人: 广东三维家信息科技有限公司
主分类号: G06F16/583 分类号: G06F16/583;G06F16/51;G06K9/46
代理公司: 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 代理人: 徐彦圣
地址: 510000 广东省广州市天河区天河软件园*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 家居 局部特征 全局特征 模型图像 实物图像 图像检索 装置及电子设备 设计技术领域 检索结果 客户体验 模型图 家装 检索
【说明书】:

发明提供了一种图像检索方法、装置及电子设备,涉及家装设计技术领域,通过提取待检索的家居实物图像的全局特征和局部特征,根据家居实物图像的全局特征从家居模型图库中选择全局特征最相似的候选家居模型图像集;根据家居实物图像的局部特征从候选家居模型图像集中选择局部特征最相似的目标家居模型图像集。结合全局特征和局部特征进行图像检索,使得检索结果更加精准,提升客户体验。

技术领域

本发明涉及家装设计技术领域,尤其是涉及一种图像检索方法、装置及电子设备。

背景技术

家装设计需要通过大量的家居模型图来设计符合客户需求的设计方案,而随着时间的累积以及客户个性化需求越来越多,家居模型库的图像数量也在快速增长。设计师在进行家装设计的时候,需要在海量的家居模型图中找到客户所喜爱的目标模型图,通常采用传统的文字搜索或者按类别搜索,这样不仅效率低下,而且表达不够准确;采用基于内容的图像检索可以快速的找到客户需要的目标模型图,从而提高设计师的工作效率。但是,目前的基于内容的图像检索方法所得到的检索结果不够精准,给客户带来不好的体验。

发明内容

本发明的目的在于提供图像检索方法、装置及电子设备,以缓解目前的图像检索方法所得到的检索结果不够精准,给客户带来不好的体验的技术问题。

本发明提供的一种图像检索方法,包括:

提取待检索的家居实物图像的全局特征和局部特征;

根据所述家居实物图像的全局特征从家居模型图库中选择全局特征最相似的候选家居模型图像集;

根据所述家居实物图像的局部特征从所述候选家居模型图像集中选择局部特征最相似的目标家居模型图像集。

进一步的,所述家居模型图库包括全局特征索引库和局部特征索引库,所述提取待检索的家居实物图像的全局特征和局部特征之前,还包括:

提取所述家居模型图像的全局特征,并将所述家居模型图像的全局特征保存到全局特征索引库;

提取所述家居模型图像的局部特征,并将所述家居模型图像的局部特征保存到局部特征索引库。

进一步的,所述根据所述家居实物图像的全局特征从家居模型图库中选择全局特征最相似的候选家居模型图像集的步骤,包括:

根据所述家居实物图像的全局特征从所述全局特征索引库中选择全局特征最相似的候选家居模型图像集;

所述根据所述家居实物图像的局部特征从所述候选家居模型图像集中选择局部特征最相似的目标家居模型图像集的步骤,包括:

根据所述家居实物图像的局部特征从所述局部特征索引库中进行匹配,以选择所述候选家居模型图像集中最相似的目标家居模型图像集。

进一步的,所述提取所述家居模型图像的全局特征,和提取所述家居模型图像的局部特征,包括:

提取所述家居模型图像中的家居模型区域;

对所述家居模型区域中的所有特征点进行检测,得到所述家居模型图像的全局特征;

对所述家居模型区域中的关键特征点进行特征矢量描述,得到所述家居模型图像的局部特征。

进一步的,所述方法还包括:

预先将家居实物图像和对应的家居模型图像以设定比例构成训练样本集;

采用所述训练样本集对人工智能目标检测网络进行训练,得到所述人工智能目标检测模型;

所述提取所述家居模型图像中的家居模型区域,包括:

采用人工智能目标检测模型对所述家居模型图像中的家居模型进行检测,得到所述家居模型区域。

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