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申请/专利权人：上海网达软件股份有限公司
摘要：本发明涉及视频检索技术领域，尤其涉及融合属性特征与向量嵌入的检索方法，包括以下步骤：S1：定期抽取视频流的图片，对图片编码并缓存到消息队列；S2：AI裁图模型返回编码图片ID和坐标点位置；S3：从消息队列获得第一人脸特征向量、第一人体特征向量和第一文本向量和结构化属性特征，进而得到第二人脸特征向量；S4：将第二人脸特征向量、第一人体特征向量和第一文本向量存储到向量库；S5：将结构化属性特征存储到搜索引擎；S6：根据检索信息提取检索向量，根据相似度计算结果得到检索结果；S7：对检索结果打点，对连续的点击区域合并，用户根据标记的点击区域进行录像回看。本发明实现在海量摄像头环境下高效、稳定地智能视频检索。
主权项：1.融合属性特征与向量嵌入的检索方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：监控视频流，定期抽取所述视频流的图片，编码所述图片获得编码图片，并将所述编码图片缓存到消息队列；S2：AI裁图模型返回编码图片ID和坐标点位置，所述坐标点位置若有值，则将所述编码图片保存到磁盘；S3：深度学习模型从所述消息队列提取所述编码图片上的信息获得第一人脸特征向量、第一人体特征向量和第一文本向量，并对所述第一人脸特征向量进行归一化处理得到第二人脸特征向量，逻辑斯蒂回归模型根据所述编码图片获取结构化属性特征；S4：所述深度学习模型通过检测所述坐标点位置中的第一坐标点位置，将所述第二人脸特征向量、所述第一人体特征向量和所述第一文本向量根据图片ID关联存储到向量库中；S5：所述逻辑斯蒂回归模型通过检测所述坐标点位置的第二坐标点位置，将所述结构化属性特征、第二人脸特征向量和所述第一人体特征向量根据所述图片ID关联以实现所述结构化属性特征存储到搜索引擎中；S6：所述深度学习模型根据检索信息提取检索向量，所述检索向量与所述向量库中的数据进行相似度计算，并根据相似度的计算结果进行排序得到检索结果；S7：对所述检索结果进行打点，对连续的点击区域进行合并，用户根据标记的打点击区域进行录像回看，播放对应时间点的前后片段。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海网达软件股份有限公司 融合属性特征与向量嵌入的检索方法、设备和存储介质
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