一种数据检索方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001 ]本发明设及无线通信应用领域，特别设及一种数据检索方法及系统。
【背景技术】
[0002] 近年来，随着汽车制造业的迅猛发展W及国民生活质量的提升，汽车已经逐渐成 为当下最主流的交通工具，公安部交管局公布结果显示截止2015年2月，我国的机动车数量 已达2.64亿。伴随运机动车数量的快速增长，交通事故和交通违章的发生率也随之增长，为 了实现对交通对象的自动地识别和对各类交通异常事件检索，智能交通监控系统 (Intelligent Traffic Surveillance System)因其识别速度快、检索精度高、人员消耗少 的特点，多被应用在道路交通视频监控系统中。
[0003] 目前，智能交通监控系统对道路监控视频进行存储和检索时通常都是使用元数据 概念，其中，元数据用于记录数据的各类属性的信息，举例而言:对于视频图像，其对应的元 数据通常包含空间属性、时间属性、颜色属性、车型属性W及车辆前景图像属性。传统的索 引结构是按照元数据中所包含的数据属性对多个元数据进行分组，同一个元数据根据所含 的不同属性将被分在不同的组中，且各组数据之间是相互独立的，将得到的多组数据存入 到数据库中，在对目标元数据进行检索时，按照目标元数据中的属性在数据库中的各个对 应属性分组中进行检索，每次检索仅能对一种属性进行检索，所W检索的效率比较低，进一 步的，由于数据的分组规则使得保存的数据库内存将随着元数据的增加急剧增大，运将给 智能交通监控系统带来很大的存储压力。
【发明内容】
[0004] 本发明实施例公开了一种数据检索方法及系统，W提高检索效率，同时缓解智能 交通监控系统的存储压力。
[0005] 为了达到上述目的，本发明实施例提供了一种数据检索方法，应用于智能监控系 统，方法包括步骤：
[0006] 获得作为检索依据的目标对象；
[0007] 确定所述目标对象的目标元数据；
[000引从所述目标元数据中提取所述目标对象所对应的目标检索信息，其中，所述目标 检索信息包括:所述目标元数据中的目标空间属性、目标时间属性W及目标前景图像属性；
[0009] 根据所述目标检索信息所包括的各类属性，在预设的分层树状数据索引结构中进 行检索，获得所述目标对象所对应的检索结果；
[0010] 其中，所述预设的分层树状数据索引结构为根据多个预设元数据中的目标检索信 息所包括的各类属性建立的，所述多个预设元数据为作为预设元数据集合的预设元数据库 中的元数据，并且，所述预设的分层树状数据索引结构中，根节点根据所述多个预设元数据 中的空间属性所确定，第二层根据所述多个预设元数据中的时间属性所确定，叶子节点根 据所述多个预设元数据中的前景图像属性所确定。
[0011] 可选的，所述根据所述多个预设元数据中的前景图像属性确定叶子节点的方式包 括：
[0012] 对每个预设元数据中的前景图像属性进行视觉特征提取，获得前景图像属性的视 觉词汇；
[0013] 计算每个预设元数据的所述视觉词汇针对预设元数据库的视觉词汇权重，并对获 得的视觉词汇权重按预设规则进行排序，得到视觉词汇权重表；
[0014] 根据所述视觉词汇权重表，建立所述预设分层树状数据索引结构中的叶子节点。
[0015] 可选的，所述根据所述目标检索信息所包括的各类属性，在预设的分层树状数据 索引结构中进行检索，获得所述目标对象所对应的检索结果，包括：
[0016] 对所述目标前景图像属性进行视觉特征提取，获得所述目标前景图像的目标视觉 词汇；
[0017] 计算所述目标视觉词汇针对所述预设元数据库的目标视觉词汇权重；
[0018] 根据所述目标检索信息所包括的各类属性W及所述目标视觉词汇权重，在预设的 分层树状数据索引结构中进行检索，获得所述目标对象所对应的检索结果。
[0019] 可选的，所述计算每个预设元数据的所述视觉词汇针对预设元数据库的视觉词汇 权重通过如下公式：
[0020]
[0021] 式中，tfi, d为视觉词汇i在当前预设元数据中出现的频率，壯i, d包含视觉词汇i的 元数据在预设元数据库中出现的频率，N为预设元数据库中所有元数据的个数。
[0022] 可选的，所述根据所述目标检索信息所包括的各类属性W及所述目标视觉词汇权 重，在预设的分层树状数据索引结构中进行检索，获得所述目标对象所对应的检索结果，包 括：
[0023] 利用所述目标检索信息所包括的各类属性，在所述预设的分层树状数据索引结构 中的各对应层逐层进行检索，其中，逐层进行检索的方式:根据所述目标检索信息中的空间 属性在预设的分层树状数据索引结构中确定目标根节点，再根据所述目标检索信息中的时 间属性在所述目标根节点下进行检索，确定该层节点，再根据所述目标检索信息中的其他 各属性在所述预设分层树状数据索引结构中的与该属性对应的上一层所确定的节点下进 行检索，最后确定叶子节点；
[0024] 根据所述目标检索信息所包括的所述目标元数据中的目标视觉词汇权重在所述 预设的分层树状数据索引结构中所述叶子节点下进行相似度计算，并对计算的相似度值按 降序排列，取前预设数量个元数据所对应的前景图像作为所述目标对象所对应的检索结 果。
[0025] 可选的，根据所述目标检索信息所包括的所述目标元数据中的目标视觉词汇权重 在所述预巧的分民树狀数据索引结构中所沐奸子节点下讲行巧似度计算通过W下公式：
[0026]
[0027] 式中，q为目标对象的目标元数据，P为所述预设的分层树状数据索引结构中的元 数据，Vq为目标检索信息中的视觉词汇权重向量，Vp为预设的分层树状数据索引结构中元数 据的视觉词汇权重向量，Wi, q为Vq的分量，Wi , P为Vp的分量。
[0028] 为了达到上述目的，本发明实施例提供了一种数据检索系统，应用于智能监控系 统，系统包括：
[0029] 目标对象获得模块，用于获得作为检索依据的目标对象；
[0030] 目标元数据确定模块，用于确定所述目标对象的目标元数据；
[0031 ]目标检索信息获得模块，用于从所述目标元数据中提取所述目标对象所对应的目 标检索信息，其中，所述目标检索信息包括:所述目标元数据中的目标空间属性、目标时间 属性W及目标前景图像属性；
[0032] 检索结果获得模块，用于根据所述目标检索信息所包括的各类属性，在预设的分 层树状数据索引结构中进行检索，获得所述目标对象所对应的检索结果；
[0033] 其中，所述预设的分层树状数据索引结构为索引结构建立模块根据多个预设元数 据中的目标检索信息所包括的各类属性建立的，所述多个预设元数据为作为预设元数据集 合的预设元数据库中的元数据，并且，所述预设的分层树状数据索引结构中，根节点根据所 述多个预设元数据中的空间属性所确定，第二层根据所述多个预设元数据中的时间属性所 确定，叶子节点根据所述多个预设元数据中的前景图像属性所确定。
[0034] 可选的，所述索引结构建立模块根据所述多个预设元数据中的前景图像属性确定 叶子节点的具体过程包括：
[0035] 对每个预设元数据中的前景图像属性进行视觉特征提取，获得前景图像属性的视 觉词汇；
[0036] 计算每个预设元数据的所述视觉词汇针对预设元数据库的视觉词汇权重，并对获 得的视觉词汇权重按预设规则进行排序，得到视觉词汇权重表；
[0037] 根据所述视觉词汇权重表，建立所述预设分层树状数据索引结构中的叶子节点。
[0038] 可选的，所述检索结果获得模块包括：
[0039] 目标视觉词汇获得子模块，用于对所述目标前景图像属性进行视觉特征提取，获 得所述目标前景图像的目标视觉词汇；
[0040] 目标视觉词汇权重计算子模块，用于计算所述目标视觉词汇针对所述预设元数据 库的目标视觉词汇权重；
[0041 ]检索结果获得子模块，用于根据所述目标检索信息所包括的各类属性W及所述目 标视觉词汇权重，在预设的分层树状数据索引结构中进行检索，获得所述目标对象所对应 的检索结果。
[0042] 可选的，所述检索结果获得子模块，包括：
[0043] 分层检索单元，用于根据所述目标检索信