【技術實現步驟摘要】
本申請涉及圖像處理，尤其涉及視覺地址識別方法、裝置、設備和存儲介質。
技術介紹
1、視覺地址識別是指利用在當前地址拍攝的查詢圖像與歷史數據庫中的圖像進行對比，以確定該地址是否存在于數據庫中。如果存在，則給出匹配的數據庫圖像。由于數據庫中的圖像通常帶有地理位置標簽，因此可以以純視覺的方式完成對當前所在地址的粗略定位。
2、在相關技術中，視覺地址識別通常通過圖像檢索的方法來實現。首先獲取所有圖像的全局特征，然后基于這些全局特征使用最近鄰搜索，以獲得與查詢地址圖像最匹配的數據庫圖像。在相關技術中，通常是通過計算局部特征和聚類中心的殘差的一階統計信息來得到全局特征。這種方式得到的全局特征維度較高，因此需要額外的降維過程，這會導致額外的運行時間和內存消耗。
技術實現思路
1、本申請實施例的主要目的在于提出視覺地址識別方法、裝置、設備和存儲介質，提高視覺地址識別的識別效率。
2、為實現上述目的，本申請實施例的第一方面提出了一種視覺地址識別方法，包括：
3、獲取查詢圖像和多個地址圖像，所述地址圖像包括對應的地址標識；
4、將所述查詢圖像輸入預先訓練的特征提取模型進行局部特征提取，得到至少一個查詢局部特征；
5、獲取所述查詢局部特征在每個聚類類別下的類別權重，并基于所述類別權重和所述查詢局部特征計算得到所述查詢局部特征對應的表征矩陣；
6、根據至少一個所述表征矩陣得到所述查詢圖像對應的查詢全局描述符；
7、計算所述
8、在一些實施例，所述獲取所述查詢局部特征在每個聚類類別下的類別權重，包括：
9、將所述查詢局部特征輸入線性層進行特征提取，得到線性局部特征；
10、將所述線性局部特征輸入softmax層進行特征提取，得到每個所述聚類類別對應的所述類別權重。
11、在一些實施例，所述聚類類別包括第一預設類別和第二預設類別，所述基于所述類別權重和所述查詢局部特征計算得到所述查詢局部特征對應的表征矩陣，包括：
12、獲取所述第二預設類別對應的所述類別權重作為目標類別權重；
13、根據所述目標類別權重和所述查詢局部特征計算得到所述表征矩陣。
14、在一些實施例，所述根據所述目標類別權重和所述查詢局部特征計算得到所述表征矩陣，包括：
15、將所述目標類別權重與每個所述查詢局部特征分別相乘，得到分類特征；
16、累加所有所述分類特征得到所述第二預設類別對應的所述表征矩陣。
17、在一些實施例，所述根據至少一個所述表征矩陣得到所述查詢圖像對應的查詢全局描述符，包括：
18、根據所述表征矩陣得到所述查詢局部特征對應的總表征矩陣；
19、對至少一個所述總表征矩陣進行歸一化得到歸一化表征矩陣；
20、拼接所述歸一化表征矩陣得到全局表征矩陣，對所述全局表征矩陣進行全局歸一化得到所述查詢全局描述符。
21、在一些實施例，將所述線性局部特征輸入softmax層進行特征提取，得到每個所述聚類類別對應的所述類別權重，包括：
22、將所述線性局部特征輸入softmax層進行特征提取，得到每個所述聚類類別對應的中間權重；
23、累加所述中間權重得到總權重，計算所述中間權重與所述總權重的占比，得到所述類別權重。
24、在一些實施例，所述第一預設類別的數量大于一，所述第二預設類別的數量為一。
25、為實現上述目的，本申請實施例的第二方面提出了一種視覺地址識別裝置，包括：
26、圖像獲取模塊：用于獲取查詢圖像和多個地址圖像，所述地址圖像包括對應的地址標識；
27、局部特征提取模塊：用于將所述查詢圖像輸入預先訓練的特征提取模型進行局部特征提取，得到至少一個查詢局部特征；
28、表征矩陣計算模塊：用于獲取所述查詢局部特征在每個聚類類別下的類別權重，并基于所述類別權重和所述查詢局部特征計算得到所述查詢局部特征對應的表征矩陣；
29、全局特征提取模塊：用于根據至少一個所述表征矩陣得到所述查詢圖像對應的查詢全局描述符；
30、查詢模塊：用于計算所述查詢全局描述符與每個所述地址圖像的地址全局描述符的相似度，基于所述相似度選取一個所述地址圖像作為所述查詢圖像的目標識別圖像，將所述目標識別圖像的所述地址標識作為所述查詢圖像的目標地址。
31、為實現上述目的，本申請實施例的第三方面提出了一種電子設備，所述電子設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述第一方面所述的方法。
32、為實現上述目的，本申請實施例的第四方面提出了一種存儲介質，所述存儲介質為存儲介質，所述存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述第一方面所述的方法。
33、本申請實施例提出的視覺地址識別方法、裝置、設備和存儲介質，通過獲取查詢圖像和多個地址圖像，將查詢圖像輸入預先訓練的特征提取模型進行局部特征提取得到至少一個查詢局部特征，獲取查詢局部特征在每個聚類類別下的類別權重，并基于類別權重和查詢局部特征計算得到查詢局部特征對應的表征矩陣，根據至少一個表征矩陣得到查詢圖像對應的查詢全局描述符，計算查詢全局描述符與每個地址圖像的地址全局描述符的相似度，基于相似度選取一個地址圖像作為查詢圖像的目標識別圖像，將目標識別圖像的地址標識作為查詢圖像的目標地址。本申請實施例在對查詢局部特征進行聚類時，僅使用到不同聚類類別對應的類別權重，無需與具體的聚類中心計算殘差，從而提升了地址全局描述符的計算效率，進而提升視覺地址識別的識別效率。
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1.一種視覺地址識別方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的視覺地址識別方法，其特征在于，所述獲取所述查詢局部特征在每個聚類類別下的類別權重，包括：
3.根據權利要求1所述的視覺地址識別方法，其特征在于，所述聚類類別包括第一預設類別和第二預設類別，所述基于所述類別權重和所述查詢局部特征計算得到所述查詢局部特征對應的表征矩陣，包括：
4.根據權利要求3所述的視覺地址識別方法，其特征在于，所述根據所述目標類別權重和所述查詢局部特征計算得到所述表征矩陣，包括：
5.根據權利要求1所述的視覺地址識別方法，其特征在于，所述根據至少一個所述表征矩陣得到所述查詢圖像對應的查詢全局描述符，包括：
6.根據權利要求2所述的視覺地址識別方法，其特征在于，將所述線性局部特征輸入softmax層進行特征提取，得到每個所述聚類類別對應的所述類別權重，包括：
7.根據權利要求3所述的視覺地址識別方法，其特征在于，所述第一預設類別的數量大于一，所述第二預設類別的數量為一。
8.一種視覺地址識別裝置，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7任一項所述的視覺地址識別方法。
10.一種存儲介質，所述存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的視覺地址識別方法。
...【技術特征摘要】
1.一種視覺地址識別方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的視覺地址識別方法，其特征在于，所述獲取所述查詢局部特征在每個聚類類別下的類別權重，包括：
3.根據權利要求1所述的視覺地址識別方法，其特征在于，所述聚類類別包括第一預設類別和第二預設類別，所述基于所述類別權重和所述查詢局部特征計算得到所述查詢局部特征對應的表征矩陣，包括：
4.根據權利要求3所述的視覺地址識別方法，其特征在于，所述根據所述目標類別權重和所述查詢局部特征計算得到所述表征矩陣，包括：
5.根據權利要求1所述的視覺地址識別方法，其特征在于，所述根據至少一個所述表征矩陣得到所述查詢圖像對應的查詢全局描述符，包括：
6.根據...
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