[发明专利]图像中目标对象的匹配方法、设备、存储介质及程序产品

说明书

本发明的实施例提供了一种图像中目标对象的匹配方法、电子设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：分别检测不同图像中的目标对象；对不同图像中的相同区域分别进行划分操作；针对不同图像，分别统计目标对象占据的网格区域；以及根据不同图像中的目标对象在各自图像中所占据的网格区域，确定不同图像中的目标对象是否为同一个对象。该方案对硬件的计算能力要求不高，可以减小硬件内存的占用。并且由于无需比对目标对象的特征，也就不涉及深度学习算法以及深度学习算法可能带来的误差，保证了目标对象匹配结果的准确性。

技术领域

本发明涉及目标对象匹配领域，更具体地涉及一种图像中目标对象的匹配方法、一种电子设备、一种存储介质以及一种计算机程序产品。

背景技术

目标匹配，也可以称为目标重识别。其目的是针对不同图像中的感兴趣目标进行相似度匹配，从而确定不同图像中的多个感兴趣目标是否为同一个目标。

目前，实现目标匹配的主要技术方案是对不同图像中的每一个感兴趣目标的特征进行提取，之后对提取到的特征进行相互的比对。当比对结果大于某个预设阈值时，可以表示不同图像中的感兴趣目标为同一目标。

但是上述技术方案仍然存在一些技术问题。一方面，针对目标进行特征提取是基于深度学习算法的，所以对硬件的计算能力要求较高。另一方面，针对深度学习算法而言，其受训练模型精度的影响，可能无法基于其提取的特征精准地识别出感兴趣目标是否为同一目标，即目标的匹配结果的准确性无法得到保障。

发明内容

考虑到上述问题而提出了本发明。根据本发明的一个方面，提供了一种图像中目标对象的匹配方法，包括：分别检测不同图像中的目标对象，其中不同图像是从不同角度针对同一目标场景区域所采集的图像；对不同图像中的相同区域分别进行划分操作，其中，不同图像中的相同区域是目标场景区域分别成像在不同图像中的区域，并且相同区域中包括所检测的目标对象，划分操作用于基于同一划分规则将不同图像中的相同区域划分为多个网格区域；针对不同图像，分别统计所检测的目标对象占据的网格区域；以及根据不同图像中的目标对象在各自图像中所占据的网格区域，确定不同图像中的目标对象是否为同一个对象。

示例性地，针对不同图像分别统计所检测的目标对象占据的网格区域包括：针对不同图像分别执行标记操作，标记操作用于对不同图像中的所有网格区域进行标记，以使不同图像中的对应位置的网格区域具有相同的索引号；针对不同图像中的所检测的目标对象，统计该目标对象占据的网格区域的索引号。根据不同图像中的目标对象在各自图像中所占据的网格区域确定不同图像中的目标对象是否为同一个对象包括：根据不同图像中的目标对象在各自图像中所占据的网格区域的索引号，确定不同图像中的目标对象是否为同一个对象。

示例性地，根据不同图像中的目标对象在各自图像中所占据的网格区域的索引号，确定不同图像中的目标对象是否为同一个对象，包括：确定不同图像中的目标对象在各自图像中所占据的网格区域的索引号中相同索引号的个数；以及根据相同索引号的个数，确定不同图像中的目标对象是否为同一个对象。

示例性地，根据相同索引号的个数确定不同图像中的目标对象是否为同一个对象，包括：确定不同图像中目标对象占据的网格区域的总数最大的图像，以作为主图像；在相同索引号的个数与主图像中的目标对象占据的网格区域的总数的比值大于预设比例阈值的情况下，确定不同图像中的目标对象是同一个对象；否则确定不同图像中的目标对象不是同一个对象。

示例性地，根据相同索引号的个数确定不同图像中的目标对象是否为同一个对象，包括：在相同索引号的个数大于预设个数阈值的情况下，确定不同图像中的目标对象是同一个对象；否则确定不同图像中的目标对象不是同一个对象。