技术特征：
1.一种图像检索方法，其特征在于，该方法包括，在图像检索设备侧，获取至少一待检索图像、以及底库数据中被比较图像的特征向量数据，根据图像检索设备的硬件平台类型，按照所述特征向量数据的各个特征维度、和/或维度划分策略，选择用于计算待检索图像与被比较图像相似度的各个算子，根据所选择的算子，调用所选择算子的算子二进制文件并执行，得到相似度结果，比较相似度结果，从底库数据中获得与待检索图像匹配的被比较图像，作为检索结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据图像检索设备的硬件平台类型，按照特征向量数据的各个特征维度、和/或维度划分策略，选择用于计算待检索图像与被比较图像相似度的各个算子之前，进一步包括，根据硬件平台类型，对特征向量数据的特征维度进行对齐操作，得到与硬件平台类型匹配的数据排布格式。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取至少一待检索图像、以及底库数据中被比较图像特征向量数据的特征向量数据，进一步包括，按照设定维度大小，过滤掉不符合设定维度大小的特征向量数据；和/或，根据硬件平台的资源，限制待检索图像特征向量数据中所包含的特征向量的数量。4.如权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述根据图像检索设备的硬件平台类型，按照所述特征向量数据的各个特征维度、和/或维度划分策略，选择用于计算待检索图像与被比较图像相似度的各个算子，包括，根据图像检索设备的硬件平台类型，获取硬件平台的片上资源，根据硬件平台的片上资源和特征向量数据的数据量的关系，选择算子，其中，特征向量数据的数据量由特征维度和特征向量的数量确定；和/或，根据图像检索设备的硬件平台类型，获取硬件平台的片上资源，基于所述片上资源，确定维度划分策略，所述维度划分策略至少包括维度划分范围，基于所述特征向量数据的特征维度，选择不同维度划分范围所对应的算子。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据硬件平台类型，对特征向量数据的特征维度进行对齐操作，得到与硬件平台类型匹配的数据排布格式，包括，将由以特征向量的特征维度为行数、以特征向量的数量为列数所组成的特征向量矩阵，转换为一个以上分片矩阵；其中，分片矩阵包括以特征向量的数量为行数、以特征向量的分片特征维度为列数的特征向量数据，所述分片特征维度的大小由内存对齐数确定，分片矩阵的分片总数量为特征向量的特征维度与分片特征维度之商的向上取整。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据硬件平台的片上资源和特征向量数据的数据量的关系，选择算子，包括，将分片总数量与分片矩阵中的数据量进行比较；如果分片总数量大于等于分片矩阵中的数据量，且片上资源可容纳由分片总数量个分片矩阵所组成的特征向量数据，则选择第一算子，该算子用于以多通道并行、以及分片矩阵并行方式处理数据，使得所述一个以上分片矩阵直接展开成以分片总数量为行数、分片矩
阵中的数据量为列数的二维方式进行数据操作，其中，通道数量与分片总数量相同，否则，按照片上资源所能够容纳的数据量，基于分片总数量进行切分，按照使得片上资源能够容纳切分后的数据量的方式选择算子。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述按照片上资源所能够容纳的数据量将分片总数量进行切分，按照使得片上资源能够容纳切分后的数据量的方式选择算子，包括，将设定的阈值与分片矩阵中的数据量之商的向上取整，得到单通道数量，将至少一个以上单通道的分片矩阵作为切分后的数据量；其中，所述阈值由硬件平台的内存大小确定，将分片矩阵中的数据量与所述阈值进行比较，如果分片矩阵数据量大于等于所述阈值，则选择第二算子，该算子用于以一个单通道的分片矩阵并行方式处理数据，使得所述一个以上分片矩阵直接展开成以单通道为行数、分片矩阵中的数据量为列数的二维方式进行数据操作，否则，选择第三算子，该算子用于以单通道的分片矩阵并行、至少两个以上单通道的分片矩阵串行方式处理数据，使得所述一个以上分片矩阵直接展开成以单通道为行数、分片矩阵中的数据量为列数的二维方式来依次地对所有单通道的分片矩阵进行数据操作。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所选择的算子，调用所选择算子的算子二进制文件并执行，进一步包括，对所选择的每个算子，将该算子实现所需参数进行打包描述，根据所述参数中的算子名称，调用所选择算子的算子二进制文件；所述算子二进制文件从图像检索设备外部预先存储的算子文件获得，其中，所述算子文件包括各个硬件平台类型的算子二进制文件、和/或各个硬件平台类型的用于直接进行二进制编译以生成所述算子二进制文件的算子实现文件，所述算子按照优化力度和/或特征维度的不同对应有不同的文件类型的算子实现文件，同一算子实现文件按照优化力度和/或编译器的不同对应有不同的算子二进制文件。9.一种图像检索装置，其特征在于，该装置包括，特征向量数据获取模块，用于获取至少一待检索图像、以及底库数据中被比较图像的特征向量数据，算子选择模块，用于根据图像检索设备的硬件平台类型，按照所述特征向量数据的各个特征维度、和/或维度划分策略，选择用于计算待检索图像与被比较图像相似度的各个算子，算子实现回调模块，用于根据所选择的算子，调用所选择算子的算子二进制文件并执行，得到相似度结果，相似度比较模块，用于比较相似度结果，从底库数据中获得与待检索图像匹配的被比较图像，作为检索结果。10.一种图像检索设备，包括硬件平台，其特征在于，所述硬件平台包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器被配置执行所述计算机程序实现如权利要求1至8任一所述图像检索方法的步骤。
技术总结
本申请公开了一种图像检索方法，该方法包括，在图像检索设备侧，获取至少一待检索图像、以及底库数据中被比较图像的特征向量数据，根据图像检索设备的硬件平台类型，按照所述特征向量数据的各个特征维度、和/或维度划分策略，选择用于计算待检索图像与被比较图像相似度的各个算子，根据所选择的算子，调用所选择算子的算子二进制文件并执行，得到相似度结果，比较相似度结果，从底库数据中获得与待检索图像匹配的被比较图像，作为检索结果。本申请有利于构建出一个具有硬件特性的平台来实现最佳性能的检索加速方法，并且，由于从输入特征维度来进行算子的选择，使得本方法能够支持动态分辨率检索，从而获得不同分辨率下的检索效果。果。果。
技术研发人员：屠震元 俞忠伟 叶挺群
受保护的技术使用者：杭州海康威视数字技术股份有限公司
技术研发日：2020.12.11
技术公布日：2022/6/14