图形的相似检索方法和装置、存储介质及电子设备与流程

1.本发明涉及图形检索领域，具体而言，涉及一种图形的相似检索方法和装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.现有图形近似搜索技术通常是通过人工智能视觉神经网络模型提取指定的图形特征，和已经提取过图形特征的图形数据进行检索，通过算法找到最为近似特征的图片，涉及到视觉模型、特征提取、特征近似查找。在整个过程中通过模型提取图形特征，从而确定分类编号，以图片编号为基准，查找到与图片相似的标签和实体图形。
3.通常会将用于查询的图形在查询后保存至数据库中，随着图形数量的增加和算法精准率的限制，使用单一模型进行图形相似检索会出现查找遗漏的情况出现。
4.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供了一种图形的相似检索方法和装置、存储介质及电子设备，以至少解决单一模型处理图形相似检索的精准率较低的技术问题。
6.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种图形的相似检索方法，包括：响应于目标图片的相似检索指令，提取上述目标图片的多个目标图形特征，其中，上述多个目标图形特征为上述目标图片多个要素类型的图形特征；分别在与每个目标图形特征对应的类型特征库中，确定与上述目标图形特征对应的关联图形特征，其中，上述类型特征库中存储有每个样本图形对应要素类型的图形特征；在图形数据库中，查找与上述关联图形特征指示的关联图形相关的目标相似图形，其中，上述目标相似图形与上述关联图形之间的相似参数满足相似阈值条件，上述图形数据库记录有上述样本图形之间的相似参数；在上述多个目标图形特征各自对应的上述目标相似图形查找完成的情况下，显示目标图谱，其中，上述目标图谱为上述目标图形的相似检索结果，上述目标图谱中包括上述多个上述关联图形和多组上述目标相似图形。
7.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种图形的相似检索装置，包括：提取单元，用于响应于目标图片的相似检索指令，提取上述目标图片的多个目标图形特征，其中，上述多个目标图形特征为上述目标图片多个要素类型的图形特征；确定单元，用于分别在与每个目标图形特征对应的类型特征库中，确定与上述目标图形特征对应的关联图形特征，其中，上述类型特征库中存储有每个样本图形对应要素类型的图形特征；查找单元，用于在图形数据库中，查找与上述关联图形特征指示的关联图形相关的目标相似图形，其中，上述目标相似图形与上述关联图形之间的相似参数满足相似阈值条件，上述图形数据库记录有上述样本图形之间的相似参数；显示单元，用于在上述多个目标图形特征各自对应的上述目标相似图形查找完成的情况下，显示目标图谱，其中，上述目标图谱为上述目标图形的相似检索结果，上述目标图谱中包括上述多个上述关联图形和多组上述目标相似图形。
8.根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述图形的相似检索方法。
9.根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为通过所述计算机程序执行上述的图形的相似检索方法。
10.在本发明实施例中，采用响应于目标图片的相似检索指令，提取目标图片的多个目标图形特征，其中，多个目标图形特征为目标图片多个要素类型的图形特征；分别在与每个目标图形特征对应的类型特征库中，确定与目标图形特征对应的关联图形特征，其中，类型特征库中存储有每个样本图形对应要素类型的图形特征；在图形数据库中，查找与关联图形特征指示的关联图形相关的目标相似图形，其中，目标相似图形与关联图形之间的相似参数满足相似阈值条件，图形数据库记录有样本图形之间的相似参数；在多个目标图形特征各自对应的目标相似图形查找完成的情况下，显示目标图谱，其中，目标图谱为目标图形的相似检索结果，目标图谱中包括多个关联图形和多组目标相似图形的方式，通过在多个图形要素类型分别对应的多个类型特征库中，查找与目标图形特征对应的关联图像特征，进而通过多个关联图像特征分别确定满足相似阈值条件的目标相似图形，以包括关联图形和多组目标相似图形的目标图谱作为相似检索结果，达到了通过多个要素类型构建类型特征库和图形数据库，进而根据类型特征库和图形数据库查找相似图形的目的，从而实现了通过多个要素类型的模型进行图形相似检索以提高图形相似检索的精准率的技术效果，进而解决了单一模型处理图形相似检索的精准率较低的技术问题。
附图说明
11.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
12.图1是根据本发明实施例的一种可选的图形的相似检索方法的应用环境的示意图；
13.图2是根据本发明实施例的一种可选的图形的相似检索方法的流程示意图；
14.图3是根据本发明实施例的一种可选的图形的相似检索方法的流程示意图；
15.图4是根据本发明实施例的一种可选的图形的相似检索方法的流程示意图；
16.图5是根据本发明实施例的一种可选的图谱示意图；
17.图6是根据本发明实施例的一种可选的图形的相似检索装置的结构示意图；
18.图7是根据本发明实施例的一种可选的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
19.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
20.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
21.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种图形的相似检索方法，该图形的相似检索方法广泛应用于图形相似检索的应用场景。可选地，在本实施例中，上述图形的相似检索方法可以应用于如图1所示的由终端设备102和服务器104所构成的硬件环境中。如图1所示，服务器104通过网络与终端设备102进行连接，可用于为终端或终端上安装的客户端提供服务(如应用服务等)，可在服务器上或独立于服务器设置数据库，用于为服务器104提供数据存储服务，可在服务器上或独立于服务器配置云计算和/或边缘计算服务，用于为服务器104提供数据运算服务。
22.终端设备102通过网络与服务器104进行数据交互，以实现目标图形的相似检索。终端设备102通过网络将目标图形发送给服务器104，服务器104不限于通过执行s102至s108以得到相似检索结果。s102，提取多个目标图形特征。响应于目标图片的相似检索指令，提取目标图片的多个目标图形特征，其中，多个目标图形特征为目标图片多个要素类型的图形特征。s104，确定关联图形特征。分别在与每个目标图形特征对应的类型特征库中，确定与目标图形特征对应的关联图形特征，其中，类型特征库中存储有每个样本图形对应要素类型的图形特征。s106，查找目标相似图形。在图形数据库中，查找与关联图形特征指示的关联图形相关的目标相似图形，其中，目标相似图形与关联图形之间的相似参数满足相似阈值条件，图形数据库记录有样本图形之间的相似参数。s108，显示目标图谱。在多个目标图形特征各自对应的目标相似图形查找完成的情况下，显示目标图谱，其中，目标图谱为目标图形的相似检索结果，目标图谱中包括多个关联图形和多组目标相似图形。
23.上述服务器可以是单一服务器，也可以是由多个服务器组成的服务器集群，或者是云服务器。上述网络可以包括但不限于以下至少之一：有线网络，无线网络。上述有线网络可以包括但不限于以下至少之一：广域网，城域网，局域网，上述无线网络可以包括但不限于以下至少之一：wifi(wireless fidelity，无线保真)，蓝牙。终端设备102可以并不限定于为任意有图形相似检索需求的设备，本实施例中对终端设备的具体设备形式不作任何限定。
24.作为一种可选的实施方式，如图2所示，上述图形的相似检索方法包括：
25.s202，响应于目标图片的相似检索指令，提取目标图片的多个目标图形特征，其中，多个目标图形特征为目标图片多个要素类型的图形特征；
26.s204，分别在与每个目标图形特征对应的类型特征库中，确定与目标图形特征对应的关联图形特征，其中，类型特征库中存储有每个样本图形对应要素类型的图形特征；
27.s206，在图形数据库中，查找与关联图形特征指示的关联图形相关的目标相似图形，其中，目标相似图形与关联图形之间的相似参数满足相似阈值条件，图形数据库记录有样本图形之间的相似参数；
28.s208，在多个目标图形特征各自对应的目标相似图形查找完成的情况下，显示目标图谱，其中，目标图谱为目标图形的相似检索结果，目标图谱中包括多个关联图形和多组目标相似图形。
29.提取目标图片的多个目标图形特征以及多个类型特征库中存储的样本图形的图形特征不限于利用多个图形模型实现，将目标图形和/或样本图形分别输入多个图形模型，从而得到多个图形模型分别输出的图形特征。利用不同图形模型对应不同要素类型的特征提取，实现对同一图形的多个要素类型特征的提取，特征提取不限于是将图形提取为特征数据，利用图形特征指代图形。
30.作为一种可选的实施方式，上述s202提取目标图片的多个目标图形特征，包括：分别利用多个图形视觉模型对目标图片进行图形要素特征提取，得到目标图片的多个目标图形特征。
31.将同一要素类型的特征存储至对应类型特征库中。图形特征的存储不限于通过图形标识与特征对应的形式进行存储，通过图形标识在各个类型特征库中查找同一图形对应的不同要素类型的特征。
32.要素类型不限于是预设的图形要素类型，例如轮廓类型、局部类型、背景类型、文字类型等，还可以是四蹄动物、星辰、水滴、水花、文字等图形要素类型。
33.在类型特征库中确定关联图形特征，不限于是将类型特征库中存储的与目标图形特征最相似的图形特征作为关联图形特征。类型特征中特征之间的相似度不限于通过特征之间的距离确定，将与目标图形特征的特征距离最小的图形特征确定为最相似的关联图形特征，并确定关联图形特征对应的关联图形标识。根据关联图形标识在图形数据库中查找目标相似图形。
34.在类型特征库有多个的情况下，每个目标图形特征分别在对应的类型特征库中确定出一个关联图形特征。在图形数据库中，依次查找每个关联图形特征相似的目标相似图形。每个关联图形特征对应的目标形似图形的数量在此不作限定，可以为一个或多个，只需满足相似阈值条件。
35.图形数据库中存储的是每两个图形之间的相似参数，相似参数是根据每两个图形之间的多个要素类型的图形特征确定出来的，并不是单一图形特征的相似度。
36.在本技术明实施例中，采用响应于目标图片的相似检索指令，提取目标图片的多个目标图形特征，其中，多个目标图形特征为目标图片多个要素类型的图形特征；分别在与每个目标图形特征对应的类型特征库中，确定与目标图形特征对应的关联图形特征，其中，类型特征库中存储有每个样本图形对应要素类型的图形特征；在图形数据库中，查找与关联图形特征指示的关联图形相关的目标相似图形，其中，目标相似图形与关联图形之间的相似参数满足相似阈值条件，图形数据库记录有样本图形之间的相似参数；在多个目标图形特征各自对应的目标相似图形查找完成的情况下，显示目标图谱，其中，目标图谱为目标图形的相似检索结果，目标图谱中包括多个关联图形和多组目标相似图形的方式，通过在多个图形要素类型分别对应的多个类型特征库中，查找与目标图形特征对应的关联图像特征，进而通过多个关联图像特征分别确定满足相似阈值条件的目标相似图形，以包括关联图形和多组目标相似图形的目标图谱作为相似检索结果，达到了通过多个要素类型构建类型特征库和图形数据库，进而根据类型特征库和图形数据库查找相似图形的目的，从而实
现了通过多个要素类型的模型进行图形相似检索以提高图形相似检索的精准率的技术效果，进而解决了单一模型处理图形相似检索的精准率较低的技术问题。
37.作为一种可选的实施方式，在响应于目标图片的相似检索指令，提取目标图片的多个目标图形特征之前，还包括：
38.s11，利用样本图形的图形要素分别对多个初始图形模型进行图形特征提取训练，得到多个图形视觉模型，其中，多个图形视觉模型分别用于提取输入图片多个要素类型的图形特征；
39.s12，利用多个图形视觉模型分别对样本图形进行图形特征提取，得到样本图形多个类型的样本图形特征；
40.s13，将每个要素类型的样本图形特征分别存储至对应要素类型的类型特征库中。
41.用于提取图形特征的图形模型不限于为训练得到的图形视觉模型，通过样本图形对初始图形模型进行训练，得到图形视觉模型。初始图形模型不限于选用osnet(一种新颖的深度cnn,称为全尺度网络)、resnet、efficentnet、coatet等开源模型。模型的训练过程不限于为：
42.1.创建图形加载器；
43.2.构建模型实例；
44.3.创建神经网络训练实例：包括模型实例、图形加载器、定义损失函数、激活函数等具体参数；
45.4.寻找合适学习率；
46.5.迭代，直至模型收敛；每次迭代可以设置新的学习率以达到更好的学习效果。
47.激活函数可选用mish，relu等函数，模型收敛条件不限于是学习率低于0.00001或通过每次迭代后的train_loss、valid_loss小于0.8，由此确定模型训练，得到图形视觉模型。
48.在进行图形特征存储时，不限于为每个样本图像确定对应的图形标识，从而将图形标识与图形特征以对应关系存储在类型特征库中，从而在图形数据库中以包括图形标识的方式存储相似参数。在相似检索过程中，以图形标识指代图形以提高检索效率。
49.作为一种可选的实施方式，在响应于目标图片的相似检索指令，提取目标图片的多个目标图形特征之前，还包括：
50.s21，在每个类型特征库中，计算每两个样本图形特征之间的特征距离；
51.s22，根据特征距离和图形视觉模型对应的相似参数定义，确定特征距离对应的特征相似参数；
52.s23，根据多个图形特征库中每两个样本图形的多个特征相似参数，确定每两个样本图形之间的相似参数；
53.s24，根据每两个样本图形之间的相似参数构建图形数据库，其中，图形数据库中记录有每两个样本图形之间的相似参数。
54.在得到多个样本图形各自对应的多个图形特征的情况下，通过每个要素类型中图形特征的特征距离得到每两个样本图形之间的相似参数，以构建图形数据库。
55.具体不限于是对多个样本图形中每两个样本图形的多个特征相似参数进行循环相似度计算，从而得到每两个样本图形之间的相似参数。
56.在确定样本图形对应的图形标识后，确定每个样本图形对应的多个图形特征。多个图形特征可以为不同数据量的特诊，以表1为例，给出5个模型对应的图形特征。
57.表1
[0058][0059][0060]
在表1中以图形编码作为图形标识，以图形特征的数据量指代图形特征，上述均为示例，不作为对模型、图形特征的限定。
[0061]
在每个类型特征库中，计算每两个图形特征之间的欧式距离，以表2为例，获取每两个图形特征之间的特征距离。
[0062]
表2
[0063][0064]
在表2中图形特征之间的特征距离仅为示例，不作为对模型、图形特征、特征距离的限定。
[0065]
根据每两个图形特征之间的特征距离得到每两个图像特征之间的特征相似参数。特征距离与特征相似参数之间的对应关系不限于根据每个要素类型预设的参数阈值确定。
[0066]
不同要素类型的参数阈值设置可以不相同。各个图形视觉模型的相似定义不限于如表3所示。
[0067]
表3
[0068]
相似参数95％相似90％相似80％相似...自行定义
模型a0.0～0.020.02～0.250.25～0.35...模型b0.0～0.040.04～0.080.08～0.25...模型c0.0～0.030.03～0.060.06～0.11...模型d0.0～0.120.12～0.220.22～0.32...模型e0.0～0.050.05～0.080.08～0.15......
ꢀꢀꢀꢀ
[0069]
在表3中各个模型的相似定义仅为示例，不作为对模型、图形特征、相似参数的限定。
[0070]
根据特征距离和相似定义确定每个两个图形之间各个类型的特征之间的特征相似参数，不限于如表4所示。
[0071]
表4
[0072][0073]
特征相似参数中显示每两个图形之间各个特征相似参数以及参数值，从而根据每两个图形之间各个要素类型的特征相似参数确定每两个图形之间的相似参数。
[0074]
对于相似参数的确定，不限于根据特征相似参数进行相似计算，或者通过模型的不同权重进行计算确定。不同模型的权重不限于根据相似检索对应的检索需求确定，在模型对应的要素类型不同的情况下，在要素类型与检索需求对应的情况下，提高该模型对应的特征相似参数的计算权重。
[0075]
作为一种可选的实施方式，上述s24根据每两个样本图形之间的相似参数构建图形数据库，包括：
[0076]
s24-1，将每两个样本图形的图形标识以及相似参数、确定相似参数的相似数值，按照预设格式进行转换；
[0077]
s24-2，利用预设格式的每两个样本图形的图形标识、相似参数、相似数值构建图形数据库。
[0078]
按照预设格式转换后的数据不限于如下所示：
[0079]
实体：编号0001，编号0002
[0080]
关系，90％相似，相似数值0.01832，分类，其他关系...
[0081]
实体：编号0001，编号0003
[0082]
关系，95％相似，相似数值0.01132，分类，其他关系...
[0083]
....
[0084]
实体：编号0001，编号0005
[0085]
关系，95％相似，相似数值0.00132，分类，其他关系...
[0086]
....
[0087]
实体：编号0005，编号0001
[0088]
关系，95％相似，相似数值0.00132，分类，其他关系...
[0089]
....
[0090]
实体：编号0005，编号0009
[0091]
关系，90％相似，相似数值0.01132，分类，其他关系...
[0092]
作为一种可选的实施方式，上述s208显示目标图谱，包括：显示以各个关联图形为中心，与关联图形相关的目标相似图形分散在关联图形周围，并利用相似连接线连接目标相似图形和关联图形的图谱，其中，相似连接线的长度与相似参数的数值呈反比。
[0093]
与目标图形对应的相似检索结果的目标图谱中，以多个关联图形为中心，在关联图形周围分布与关联图形关联的相似图形，并以连接线的形式连接关联图像和相似图，不限于将相似参数标注在连接线上，并以连接线的长短标识相似参数的数值大小，相似参数的数值越大，连接线越短，从而将图形之间的远近关系进行可视化显示。
[0094]
作为一种可选的实施方式，上述s208显示目标图谱，包括：在目标相似图形与非相关的关联图形之间的相似参数满足相似阈值条件的情况下，显示目标相似图形与非关联的关联图形之间的相似连接线。
[0095]
在关联图形与非对应的相似图形之间的相似参数同样满足相似阈值条件的情况下，不限于通过连接线连接以标明两个图形之间的相似程度。具体的，图谱不限于如图5所示。其中图片a1，b2，e2，c2为4个要素类型分别确定出的关联图形，以图片b2为例，与其有连接线的b1，b3，b4，b5，b6为关联的相似图形，在连接线上分别标注相似参数。而图片b6与图片c2之间的相似参数为70％，满足相似阈值则以连接线的形式标注在图谱内。
[0096]
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
[0097]
根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述图形的相似检索方法的图形的相似检索装置。如图6所示，该装置包括：
[0098]
提取单元602，用于响应于目标图片的相似检索指令，提取目标图片的多个目标图形特征，其中，多个目标图形特征为目标图片多个要素类型的图形特征；
[0099]
确定单元604，用于分别在与每个目标图形特征对应的类型特征库中，确定与目标图形特征对应的关联图形特征，其中，类型特征库中存储有每个样本图形对应要素类型的图形特征；
[0100]
查找单元606，用于在图形数据库中，查找与关联图形特征指示的关联图形相关的目标相似图形，其中，目标相似图形与关联图形之间的相似参数满足相似阈值条件，图形数据库记录有样本图形之间的相似参数；
[0101]
显示单元608，用于在多个目标图形特征各自对应的目标相似图形查找完成的情
况下，显示目标图谱，其中，目标图谱为目标图形的相似检索结果，目标图谱中包括多个关联图形和多组目标相似图形。
[0102]
可选的，上述图形的相似检索装置还包括提取存储单元，用于在响应于目标图片的相似检索指令，提取目标图片的多个目标图形特征之前，利用样本图形的图形要素分别对多个初始图形模型进行图形特征提取训练，得到多个图形视觉模型，其中，多个图形视觉模型分别用于提取输入图片多个要素类型的图形特征；利用多个图形视觉模型分别对样本图形进行图形特征提取，得到样本图形多个类型的样本图形特征；将每个要素类型的样本图形特征分别存储至对应要素类型的类型特征库中。
[0103]
可选的，上述图形的相似检索装置还包括构建单元，用于在响应于目标图片的相似检索指令，提取目标图片的多个目标图形特征之前，在每个类型特征库中，计算每两个样本图形特征之间的特征距离；根据特征距离和图形视觉模型对应的相似参数定义，确定特征距离对应的特征相似参数；根据多个图形特征库中每两个样本图形的多个特征相似参数，确定每两个样本图形之间的相似参数；根据每两个样本图形之间的相似参数构建图形数据库，其中，图形数据库中记录有每两个样本图形之间的相似参数。
[0104]
可选的，上述构建单元中根据每两个样本图形之间的相似参数构建图形数据库，还包括：将每两个样本图形的图形标识以及相似参数、确定相似参数的相似数值，按照预设格式进行转换；利用预设格式的每两个样本图形的图形标识、相似参数、相似数值构建图形数据库。
[0105]
可选的，上述图形的相似检索装置的提取单元602包括：分别利用多个图形视觉模型对目标图片进行图形要素特征提取，得到目标图片的多个目标图形特征。
[0106]
可选的，上述图形的相似检索装置的显示单元608包括：显示以各个关联图形为中心，与关联图形相关的目标相似图形分散在关联图形周围，并利用相似连接线连接目标相似图形和关联图形的图谱，其中，相似连接线的长度与相似参数的数值呈反比。
[0107]
可选的，上述图形的相似检索装置的显示单元608包括：在目标相似图形与非相关的关联图形之间的相似参数满足相似阈值条件的情况下，显示目标相似图形与非关联的关联图形之间的相似连接线。
[0108]
在本技术实施例中，采用响应于目标图片的相似检索指令，提取目标图片的多个目标图形特征，其中，多个目标图形特征为目标图片多个要素类型的图形特征；分别在与每个目标图形特征对应的类型特征库中，确定与目标图形特征对应的关联图形特征，其中，类型特征库中存储有每个样本图形对应要素类型的图形特征；在图形数据库中，查找与关联图形特征指示的关联图形相关的目标相似图形，其中，目标相似图形与关联图形之间的相似参数满足相似阈值条件，图形数据库记录有样本图形之间的相似参数；在多个目标图形特征各自对应的目标相似图形查找完成的情况下，显示目标图谱，其中，目标图谱为目标图形的相似检索结果，目标图谱中包括多个关联图形和多组目标相似图形的方式，通过在多个图形要素类型分别对应的多个类型特征库中，查找与目标图形特征对应的关联图像特征，进而通过多个关联图像特征分别确定满足相似阈值条件的目标相似图形，以包括关联图形和多组目标相似图形的目标图谱作为相似检索结果，达到了通过多个要素类型构建类型特征库和图形数据库，进而根据类型特征库和图形数据库查找相似图形的目的，从而实现了通过多个要素类型的模型进行图形相似检索以提高图形相似检索的精准率的技术效
果，进而解决了单一模型处理图形相似检索的精准率较低的技术问题。
[0109]
根据本发明实施例的又一个方面，还提供了一种用于实施上述图形的相似检索方法的电子设备，该电子设备可以是图1所示的终端设备或服务器。本实施例以该电子设备为服务器为例来说明。如图7所示，该电子设备包括存储器702和处理器704，该存储器702中存储有计算机程序，该处理器704被设置为通过计算机程序执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0110]
可选地，在本实施例中，上述电子设备可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。
[0111]
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
[0112]
s1，响应于目标图片的相似检索指令，提取目标图片的多个目标图形特征，其中，多个目标图形特征为目标图片多个要素类型的图形特征；
[0113]
s2，分别在与每个目标图形特征对应的类型特征库中，确定与目标图形特征对应的关联图形特征，其中，类型特征库中存储有每个样本图形对应要素类型的图形特征；
[0114]
s3，在图形数据库中，查找与关联图形特征指示的关联图形相关的目标相似图形，其中，目标相似图形与关联图形之间的相似参数满足相似阈值条件，图形数据库记录有样本图形之间的相似参数；
[0115]
s4，在多个目标图形特征各自对应的目标相似图形查找完成的情况下，显示目标图谱，其中，目标图谱为目标图形的相似检索结果，目标图谱中包括多个关联图形和多组目标相似图形。
[0116]
可选地，本领域普通技术人员可以理解，图7所示的结构仅为示意，电子设备也可以是任意终端设备。图7其并不对上述电子设备的结构造成限定。例如，电子设备还可包括比图7中所示更多或者更少的组件(如网络接口等)，或者具有与图7所示不同的配置。
[0117]
其中，存储器702可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的智能设备的监控方法和装置对应的程序指令/模块，处理器704通过运行存储在存储器702内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的图形的相似检索方法。存储器702可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器702可进一步包括相对于处理器704远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。其中，存储器702具体可以但不限于用于存储类型特征库、图形数据库、目标图形特征、关联图形特征、目标相似特征、目标图谱等信息。作为一种示例，如图7所示，上述存储器702中可以但不限于包括上述图形的相似检索装置中的提取单元602、确定单元604、查找单元606和显示单元608。此外，还可以包括但不限于上述图形的相似检索装置中的其他模块单元，本示例中不再赘述。
[0118]
可选地，上述的传输装置706用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中，传输装置706包括一个网络适配器(network interface controller，nic)，其可通过网线与其他网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中，传输装置706为射频(radio frequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
[0119]
此外，上述电子设备还包括：显示器708，用于显示上述目标图形和目标图谱；和连
接总线710，用于连接上述电子设备中的各个模块部件。
[0120]
在其他实施例中，上述终端设备或者服务器可以是一个分布式系统中的一个节点，其中，该分布式系统可以为区块链系统，该区块链系统可以是由该多个节点通过网络通信的形式连接形成的分布式系统。其中，节点之间可以组成点对点(p2p，peer to peer)网络，任意形式的计算设备，比如服务器、终端等电子设备都可以通过加入该点对点网络而成为该区块链系统中的一个节点。
[0121]
根据本技术的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述图形的相似检索方面的各种可选实现方式中提供的方法。其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0122]
可选地，在本实施例中，上述计算机可读的存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
[0123]
s1，响应于目标图片的相似检索指令，提取目标图片的多个目标图形特征，其中，多个目标图形特征为目标图片多个要素类型的图形特征；
[0124]
s2，分别在与每个目标图形特征对应的类型特征库中，确定与目标图形特征对应的关联图形特征，其中，类型特征库中存储有每个样本图形对应要素类型的图形特征；
[0125]
s3，在图形数据库中，查找与关联图形特征指示的关联图形相关的目标相似图形，其中，目标相似图形与关联图形之间的相似参数满足相似阈值条件，图形数据库记录有样本图形之间的相似参数；
[0126]
s4，在多个目标图形特征各自对应的目标相似图形查找完成的情况下，显示目标图谱，其中，目标图谱为目标图形的相似检索结果，目标图谱中包括多个关联图形和多组目标相似图形。
[0127]
可选地，在本实施例中，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取器(random access memory，ram)、磁盘或光盘等。
[0128]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0129]
上述实施例中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
[0130]
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0131]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者
可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0132]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0133]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0134]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。