(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210467709.7 (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人 讯飞智元信息科技有限公司 地址 230088 安徽省合肥市高新区望江西 路666号讯飞大厦8层-10层 申请人 科大讯飞股份有限公司 (72)发明人 贾若然　谭昶　张友国　刘江　 李亚玲　张慧萍　宋薇薇　冯祥　 韩辉　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 王云晓 (51)Int.Cl. G06F 16/53(2019.01) G06F 16/532(2019.01)G06F 16/583(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 一种图像 检索方法、 相关方法及相关 设备 (57)摘要 本发明提供了一种图像检索方法、 相关方法 及相关设备， 其中， 图像检索方法包括： 获取待检 索图像， 作为目标图像； 从若干场景中确定目标 图像所属的场景， 作为目标场景； 基于若干场景 分别对应的特征获取方式中目标场景对应的特 征获取方式， 获取目标图像对应的特征向量； 基 于目标图像对应的特征向量和检索图像库中各 图像分别对应的特征向量， 确定检索图像库中各 图像分别与目标图像的相似度， 其中， 检索图像 库中一图像对应的特征向量基于该图像所属场 景对应的特征 获取方式获得； 根据确定出的相似 度， 确定目标图像对应的图像检索结果。 本发明 提供的图像检索方法具有较广的应用范围和较 高的检索准确度， 用户体验较好。 权利要求书2页 说明书13页 附图6页 CN 114817592 A 2022.07.29 CN 114817592 A 1.一种图像 检索方法， 其特 征在于， 包括： 获取待检索图像， 作为目标图像； 从若干场景中确定所述目标图像所属的场景， 作为目标场景； 基于所述若干场景分别对应的特征获取方式中， 所述目标场景对应的特征获取方式， 获取所述目标图像对应的特 征向量； 基于所述目标图像对应的特征向量和检索图像库中各图像分别对应的特征向量， 确定 所述检索图像库中各图像分别与所述 目标图像的相似度； 其中， 所述检索图像库中一图像 对应的特 征向量基于该图像所属场景对应的特 征获取方式获得； 根据确定出的相似度， 确定所述目标图像对应的图像 检索结果。 2.根据权利要求1所述的图像检索方法， 其特征在于， 所述基于所述若干场景分别对应 的特征获取方式中， 所述 目标场景对应的特征获取方式， 获取所述 目标图像对应的特征向 量， 包括： 基于所述若干场景分别对应的特征提取模型中， 所述目标场景对应的特征提取模型， 对所述目标图像提取特征向量； 其中， 所述特征提取模型采用对应场景 的训练图像训练得 到； 对提取的特征向量中， 所述目标场景对应的处理位置处的特征值进行衰减处理， 衰减 处理后的特征向量作为所述 目标图像对应的特征向量； 其中， 基于所述若干场景分别对应 的特征提取模型提取的特 征向量的维度相同， 不同场景对应的处 理位置不同。 3.根据权利要求2所述的图像检索方法， 其特征在于， 所述目标场景对应的处理位置根 据所述目标场景、 所述若干场景的场景总数量以及基于所述目标场景对应的特征提取模型 对所述目标图像提取的特 征向量的维度确定 。 4.根据权利要求2所述的图像检索方法， 其特征在于， 所述对提取的特征向量中， 所述 目标场景对应的处 理位置处的特 征值进行衰减处 理， 包括： 基于预设的权重， 对提取的特征向量中， 所述目标场景对应的处理位置处的特征值加 权， 其中， 所述权 重大于0且小于1。 5.根据权利要求1所述的图像检索方法， 其特征在于， 所述从若干场景中确定所述目标 图像所属的场景， 包括： 基于预先训练得到的场景分类模型， 确定所述目标图像所属的场景； 其中， 所述场景分 类模型采用若干场景的标注有场景类别的训练图像训练得到 。 6.一种图像相似度确定方法， 其特 征在于， 包括： 获取第一图像； 从若干场景中确定所述第一图像所属的场景， 作为目标场景； 基于所述若干场景分别对应的特征获取方式中， 所述目标场景对应的特征获取方式， 获取所述第一图像对应的特 征向量； 基于所述第 一图像对应的特征向量和第 二图像对应的图像特征向量， 确定所述第 一图 像与所述第二图像的相似度； 其中， 所述第二图像对应的图像特征向量基于所述第二图像 所属场景对应的特 征获取方式获得。 7.根据权利要求6所述的图像相似度确定方法， 其特征在于， 所述基于所述若干场景分 别对应的特征获取方式中， 所述 目标场景对应的特征获取方式， 获取所述第一图像对应的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114817592 A 2特征向量， 包括： 基于所述若干场景分别对应的特征提取模型中， 所述目标场景对应的特征提取模型， 对所述第一图像提取特征向量； 其中， 所述特征提取模型采用对应场景 的训练图像训练得 到； 对提取的特征向量中， 所述目标场景对应的处理位置处的特征值进行衰减处理， 衰减 处理后的特征向量作为所述第一图像对应的特征向量； 其中， 基于所述若干场景分别对应 的特征提取模型提取的特 征向量的维度相同， 不同场景对应的处 理位置不同。 8.一种图像检索装置， 其特征在于， 包括： 图像获取模块、 场景确定模块、 特征获取模 块、 相似度确定模块和检索结果确定模块； 所述图像获取模块， 用于获取待检索图像， 作为目标图像； 所述场景确定模块， 用于从若干场景中确定所述目标图像所属的场景， 作为目标场景； 所述特征获取模块， 用于基于所述若干场景分别对应的特征获取方式中， 所述目标场 景对应的特 征获取方式， 获取 所述目标图像对应的特 征向量； 所述相似度确定模块， 用于基于所述目标图像对应的特征向量和检索图像库中各图像 分别对应的特征向量， 确定所述检索图像库中各图像 分别与所述目标图像的相似度； 其中， 所述检索图像库中一图像对应的特 征向量基于该图像所属场景对应的特 征获取方式获得； 所述检索结果确定模块， 用于根据 所述检索图像库中各图像分别与 所述目标图像的相 似度， 确定所述目标图像对应的图像 检索结果。 9.一种图像 检索设备， 其特 征在于， 包括： 存 储器和处 理器； 所述存储器， 用于存 储程序； 所述处理器， 用于执行所述程序， 实现如权利要求1～5中任一项所述的图像检索方法 的各个步骤。 10.一种可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理 器执行时， 实现如权利要求1～5中任一项所述的图像 检索方法的各个步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114817592 A 3