技术摘要：
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种目标检索方法及装置，获取待检索对象；从所述待检索对象中检测获得目标对应的图像区域，若从所述待检索对象中检测获得多个目标对应的图像区域，则将所述多个目标对应的图像区域通过终端展示给用户，并接收所述终端返回的用户输  全部
背景技术：
随着科技的发展，图像检索被应用到越来越多的场景中，用户有检索图像或某物 体的需求，现有技术中，通常是针对不同类别的物体分别训练获得其分类模型，进而在检索 时，基于分类模型识别物体类别，然后检索出与其同类别相似的物体，但是这种方式，需要 预先针对不同类别的物体进行训练，因此训练的分类模型也仅适用于单一类别物体，例如， 采用猫的图像进行训练的分类模型，并不适用于狗的分类和检索，通用性较差，若想检索其 它类别物体，还需要重新训练，也降低了效率，增加了成本。
技术实现要素：
本申请实施例提供一种目标检索方法及装置，以提高目标检索的效率和通用性。 本申请实施例提供的具体技术方案如下： 一种目标检索方法，包括： 获取待检索对象； 从所述待检索对象中检测获得目标对应的图像区域，若从所述待检索对象中检测 获得多个目标对应的图像区域，则将所述多个目标对应的图像区域通过终端展示给用户， 并接收所述终端返回的用户输入的选择指令，其中，所述选择指令中至少包括选中的目标 对应的图像区域； 根据所述选择指令中的目标对应的图像区域，获得所述目标的目标特征向量； 根据所述目标的目标特征向量，在检索数据库中进行检索，获得目标特征向量相 似度大于阈值的对象，其中，所述检索数据库中至少包括多个关联的对象和对象中包括的 各个目标的目标特征向量。 可选的，根据所述选择指令中的目标对应的图像区域，获得所述目标的目标特征 向量，具体包括： 若所述待检索对象的类型为图像，则基于已训练的特征提取模型，以所述目标对 应的图像区域为输入参数，对所述目标对应的图像区域进行特征提取，获得所述目标的图 像特征向量，并将所述图像特征向量作为所述目标的目标特征向量。 可选的，从所述待检索对象中检测获得目标对应的图像区域，具体包括： 若所述待检索对象的类型为视频，则确定所述目标对应的图像区域在所述待检索 对象的视频帧的位置信息； 并根据所述位置信息，对所述目标进行跟踪，确定所述目标在追踪到的各视频帧 上的位置信息和对应的图像区域。 可选的，根据所述选择指令中的目标对应的图像区域，获得所述目标的目标特征 向量，具体包括： 4 CN 111581423 A 说　明　书 2/12 页 基于已训练的特征提取模型，分别对所述目标在对应的各视频帧中的图像区域， 进行特征提取，获得所述目标在对应的各视频帧中的图像特征向量； 根据获得的所述目标在对应的各视频帧中的图像特征向量，确定所述目标的平均 图像特征向量，并将所述平均图像特征向量，作为所述目标的目标特征向量。 可选的，根据所述目标的目标特征向量，在检索数据库中进行检索，获得目标特征 向量相似度大于阈值的对象，具体包括： 将所述目标的目标特征向量，分别与所述检索数据库中各个簇类的中心目标特征 向量进行比对，确定出相似度最高的簇类，其中，所述检索数据库中包括多个簇类，每个簇 类中包括多个目标的目标特征向量，所述多个簇类是基于聚类算法将所述检索数据库中的 各个目标进行聚类后获得的； 将所述目标的目标特征向量，与所述相似度最高的簇类中包括的各目标的目标特 征向量进行比对，获得目标特征向量相似度大于阈值的目标； 根据目标与对象的关联关系，获得目标特征向量相似度大于阈值的对象。 可选的，所述检索数据库的获得方式为： 获取对象样本集，其中，所述对象样本集中包括多个对象样本，所述对象样本的类 型为图像或视频； 分别从各个对象样本中检测获得各个目标对应的图像区域，并根据所述各个目标 对应的图像区域，分别获得所述各个目标的目标特征向量； 将所述各个目标的目标特征向量，与对应的对象样本关联存储，并更新到检索数 据库中。 一种目标检索装置，包括： 获取模块，用于获取待检索对象； 第一处理模块，用于从所述待检索对象中检测获得目标对应的图像区域，若从所 述待检索对象中检测获得多个目标对应的图像区域，则将所述多个目标对应的图像区域通 过终端展示给用户，并接收所述终端返回的用户输入的选择指令，其中，所述选择指令中至 少包括选中的目标对应的图像区域； 第二处理模块，用于根据所述选择指令中的目标对应的图像区域，获得所述目标 的目标特征向量； 检索模块，用于根据所述目标的目标特征向量，在检索数据库中进行检索，获得目 标特征向量相似度大于阈值的对象，其中，所述检索数据库中至少包括多个关联的对象和 对象中包括的各个目标的目标特征向量。 可选的，根据所述选择指令中的目标对应的图像区域，获得所述目标的目标特征 向量时，第二处理模块具体用于： 若所述待检索对象的类型为图像，则基于已训练的特征提取模型，以所述目标对 应的图像区域为输入参数，对所述目标对应的图像区域进行特征提取，获得所述目标的图 像特征向量，并将所述图像特征向量作为所述目标的目标特征向量。 可选的，从所述待检索对象中检测获得目标对应的图像区域时，第二处理模块具 体用于： 若所述待检索对象的类型为视频，则确定所述目标对应的图像区域在所述待检索 5 CN 111581423 A 说　明　书 3/12 页 对象的视频帧的位置信息； 并根据所述位置信息，对所述目标进行跟踪，确定所述目标在追踪到的各视频帧 上的位置信息和对应的图像区域。 可选的，根据所述选择指令中的目标对应的图像区域，获得所述目标的目标特征 向量时，第二处理模块具体用于： 基于已训练的特征提取模型，分别对所述目标在对应的各视频帧中的图像区域， 进行特征提取，获得所述目标在对应的各视频帧中的图像特征向量； 根据获得的所述目标在对应的各视频帧中的图像特征向量，确定所述目标的平均 图像特征向量，并将所述平均图像特征向量，作为所述目标的目标特征向量。 可选的，根据所述目标的目标特征向量，在检索数据库中进行检索，获得目标特征 向量相似度大于阈值的对象时，检索模块具体用于： 将所述目标的目标特征向量，分别与所述检索数据库中各个簇类的中心目标特征 向量进行比对，确定出相似度最高的簇类，其中，所述检索数据库中包括多个簇类，每个簇 类中包括多个目标的目标特征向量，所述多个簇类是基于聚类算法将所述检索数据库中的 各个目标进行聚类后获得的； 将所述目标的目标特征向量，与所述相似度最高的簇类中包括的各目标的目标特 征向量进行比对，获得目标特征向量相似度大于阈值的目标； 根据目标与对象的关联关系，获得目标特征向量相似度大于阈值的对象。 可选的，针对所述检索数据库的获得方式，还包括建立模块，用于： 获取对象样本集，其中，所述对象样本集中包括多个对象样本，所述对象样本的类 型为图像或视频； 分别从各个对象样本中检测获得各个目标对应的图像区域，并根据所述各个目标 对应的图像区域，分别获得所述各个目标的目标特征向量； 将所述各个目标的目标特征向量，与对应的对象样本关联存储，并更新到检索数 据库中。 一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一种目标检索方法的步骤。 一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执 行时实现上述任一种目标检索方法的步骤。 本申请实施例中，获取待检索对象，从待检索对象中检测获得目标对应的图像区 域，并获得目标的目标特征向量，进而根据目标的目标特征向量，在检索数据库中检索获得 相似度大于阈值的对象，这样，通过目标检测和特征提取即可以实现检索，无需区分类别， 不需要针对不同类别目标分别进行训练，提高了效率，并且适用于各种类别物体，具有通用 性，可以满足各种检索应用场景，并且若从待检索对象中检测获得多个目标对应的图像区 域时，还可以由用户进行选择，从而检索用户实际所需检索的对象，更加满足用户需求，提 高了准确性。 附图说明 图1为本申请实施例中目标检索方法流程图； 6 CN 111581423 A 说　明　书 4/12 页 图2为本申请实施例中针对图像的检测和特征提取过程示意图； 图3为本申请实施例中针对视频的检测和特征提取过程示意图； 图4为本申请实施例中目标检索装置结构示意； 图5为本申请实施例中电子设备的结构示意图。