图片相似度比对方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

技术特征：
1.一种图片相似度比对方法，其特征在于，所述方法包括：获取待比对图片；分别对所述待比对图片进行目标检测和文字特征提取，得到与待比对图片对应的目标标识文字特征信息和目标标识位置信息；根据所述目标标识位置信息，对所述待比对图片进行裁剪，得到与待比对图片对应的目标标识图片；将所述目标标识图片分别输入已训练的分类模型，通过所述已训练的分类模型对所述目标标识图片进行特征提取，得到目标标识图片的特征向量；根据所述特征向量和所述目标标识文字特征信息，得到待比对图片的相似度比对结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对所述待比对图片进行目标检测和文字特征提取，得到与待比对图片对应的目标标识文字特征信息和目标标识位置信息包括：分别对所述待比对图片进行旋转校正检测，得到角度校正后的待比对图片；对所述角度校正后的待比对图片进行特征提取，得到与所述角度校正后的待比对图片对应的特征提取图；根据所述特征提取图对所述角度校正后的待比对图片进行目标检测，得到与待比对图片对应的目标标识位置信息，并对所述角度校正后的待比对图片进行文字特征提取，得到与待比对图片对应的目标标识文字特征信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标标识图片分别输入已训练的分类模型，通过所述已训练的分类模型对所述目标标识图片进行特征提取，得到目标标识图片的特征向量包括：将所述目标标识图片分别输入已训练的分类模型，通过所述已训练的分类模型中的卷积层对所述目标标识图片进行卷积，得到卷积后的目标标识图片；通过所述已训练的分类模型中的归一化层对所述卷积后的目标标识图片进行归一化处理，得到归一化后的目标标识图片；通过所述已训练的分类模型中的移动翻转瓶颈卷积网络对所述归一化后的目标标识图片进行多次移动翻转瓶颈卷积，得到目标标识图片的特征向量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述目标标识图片分别输入已训练的分类模型，通过所述已训练的分类模型中的卷积层对所述目标标识图片进行卷积，得到卷积后的目标标识图片之前，还包括：获取与目标标识图片对应的历史标识图片，根据所述历史标识图片得到训练数据；采用efficientnet_b0网络对所述训练数据进行分类训练，得到已训练的分类模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征向量和所述目标标识文字特征信息，得到待比对图片的相似度比对结果包括：根据所述特征向量计算所述目标标识图片之间的特征距离；当所述特征距离小于预设第一距离阈值时，得到相似度比对结果为待比对图片表征同一场景；当所述特征距离大于预设第二距离阈值时，根据所述目标标识文字特征信息，确定所
述待比对图片之间的图片文字关系，根据所述图片文字关系，得到相似度比对结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标标识文字特征信息，确定所述待比对图片之间的图片文字关系，根据所述图片文字关系，得到相似度比对结果包括：比对所述目标标识文字特征信息，得到目标标识图片之间的文字关系，所述文字关系为包含关系或不包含关系；根据所述目标标识图片之间的文字关系，得到所述待比对图片之间的图片文字关系；当所述图片文字关系为不包含关系时，分别对所述待比对图片进行明暗检测，根据明暗检测结果，得到相似度比对结果。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述当所述图片文字关系为不包含关系时，分别对所述待比对图片进行明暗检测，根据明暗检测结果，得到相似度比对结果包括：当所述图片文字关系为不包含关系时，通过计算所述待比对图片的图片平均亮度或已训练明暗检测模型，对所述待比对图片进行明暗检测，得到待比对图片的明暗检测结果；当所述待比对图片的明暗检测结果均为非夜间拍摄时，得到相似度比对结果为待比对图片表征不同场景。8.一种图片相似度比对装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取待比对图片；处理模块，用于分别对所述待比对图片进行目标检测和文字特征提取，得到与待比对图片对应的目标标识文字特征信息和目标标识位置信息；裁剪模块，用于根据所述目标标识位置信息，对所述待比对图片进行裁剪，得到与待比对图片对应的目标标识图片；特征提取模块，用于将所述目标标识图片分别输入已训练的分类模型，通过所述已训练的分类模型对所述目标标识图片进行特征提取，得到目标标识图片的特征向量；比对模块，用于根据所述特征向量和所述目标标识文字特征信息，得到待比对图片的相似度比对结果。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，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权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种图片相似度比对方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待比对图片；分别对待比对图片进行目标检测和文字特征提取，得到与待比对图片对应的目标标识文字特征信息和目标标识位置信息；根据目标标识位置信息，对待比对图片进行裁剪，得到与待比对图片对应的目标标识图片；将目标标识图片分别输入已训练的分类模型，通过已训练的分类模型对目标标识图片进行特征提取，得到目标标识图片的特征向量；根据特征向量和目标标识文字特征信息，得到待比对图片的相似度比对结果。采用本方法能够准确的待比对图片的相似度比对结果。比对结果。比对结果。


技术研发人员：周雅玲
受保护的技术使用者：顺丰科技有限公司
技术研发日：2020.07.28
技术公布日：2022/2/6