本技術(shù)涉及但不限于圖像檢索，尤其涉及一種商品圖像檢索方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在商品圖像檢索任務(wù)中，首先對(duì)圖像進(jìn)行定位裁剪，接著提取裁剪好的圖像的圖像特征與圖片檢索數(shù)據(jù)庫中的商品特征圖進(jìn)行比對(duì)，輸出相似度最高的商品類別。然而，在實(shí)際使用過程中，隨著商品類別的增加，圖片檢索數(shù)據(jù)庫會(huì)變得越來越龐大，從而影響檢索系統(tǒng)的搜索結(jié)果精度。基于此，現(xiàn)有技術(shù)通過采用混合方法和集成模型，將多個(gè)算法或模型結(jié)合起來執(zhí)行商品圖像檢索；以及當(dāng)檢索結(jié)果具有多個(gè)的情況下，根據(jù)相似性度量、相關(guān)性評(píng)分、用戶反饋等多個(gè)因素進(jìn)行打分以調(diào)整檢索結(jié)果的順序，從而提升商品圖像檢索的精度。但是，由于引入了多種算法和模型，從而檢索系統(tǒng)的商品圖像檢索效率較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例提供了一種商品圖像檢索方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，能夠有效提升商品圖像檢索的效率。

2、第一方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種商品圖像檢索方法，包括：

3、獲取各個(gè)第一商品標(biāo)識(shí)的第一歷史檢索記錄，其中，所述第一歷史檢索記錄包括所述第一商品標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的第一圖像特征信息，所述第一歷史檢索記錄的數(shù)量至少為1；

4、將所述第一商品標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的全部所述第一圖像特征信息輸入至預(yù)設(shè)分類模型，得到各個(gè)所述第一商品標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的檢索屬性信息，其中，所述檢索屬性信息用于指示所述第一商品標(biāo)識(shí)所對(duì)應(yīng)的商品的供應(yīng)狀況；

5、基于預(yù)設(shè)的入庫條件從全部的所述檢索屬性信息中確定目標(biāo)屬性信息，其中，所述目標(biāo)屬性信息用于指示滿足所述入庫條件的檢索屬性信息；

6、基于所述目標(biāo)屬性信息從預(yù)設(shè)的入庫策略集中選取目標(biāo)入庫策略，基于所述目標(biāo)入庫策略，將對(duì)應(yīng)的所述第一商品標(biāo)識(shí)的所述第一圖像特征信息保存到圖像檢索數(shù)據(jù)庫，其中，所述入庫策略集包括多個(gè)候選入庫策略，不同的所述候選入庫策略對(duì)應(yīng)的商品類別互不相同；

7、基于所述圖像檢索數(shù)據(jù)庫進(jìn)行商品圖像檢索。

8、在一些實(shí)施例中，所述入庫條件為所述第一商品標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的商品類別為第一類別或第二類別，所述第一類別用于指示當(dāng)季商品，所述第二類別用于指示非季節(jié)性商品，所述第一類別對(duì)應(yīng)有第一類別標(biāo)識(shí)，所述第二類別對(duì)應(yīng)有第二類別標(biāo)識(shí)，所述基于預(yù)設(shè)的入庫條件從全部的所述檢索屬性信息中確定目標(biāo)屬性信息，包括：

9、從當(dāng)前檢索屬性信息中獲取第三類別標(biāo)識(shí)，其中，所述第三類別標(biāo)識(shí)用于指示所述當(dāng)前檢索屬性信息對(duì)應(yīng)的所述第一商品標(biāo)識(shí)的商品類別；

10、將所述第三類別標(biāo)識(shí)分別與所述第一類別標(biāo)識(shí)和所述第二類別標(biāo)識(shí)進(jìn)行匹配，得到對(duì)應(yīng)的第一匹配結(jié)果和第二匹配結(jié)果；

11、當(dāng)所述第一匹配結(jié)果表征所述第三類別標(biāo)識(shí)與所述第一類別標(biāo)識(shí)相匹配，或者所述第二匹配結(jié)果表征所述第三類別標(biāo)識(shí)與所述第二類別標(biāo)識(shí)相匹配，將所述當(dāng)前檢索屬性信息確定為所述目標(biāo)屬性信息。

12、在一些實(shí)施例中，基于所述目標(biāo)入庫策略，將對(duì)應(yīng)的所述第一商品標(biāo)識(shí)的所述第一圖像特征信息保存到圖像檢索數(shù)據(jù)庫，包括：

13、當(dāng)所述目標(biāo)屬性信息表征所述第一商品標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的商品類別為所述第二類別，對(duì)全部的所述第一圖像特征信息進(jìn)行過濾處理，得到過濾后的多個(gè)第二圖像特征信息，其中，各個(gè)所述第二圖像特征信息互不相同；

14、基于預(yù)設(shè)的聚類算法對(duì)所述第二圖像特征信息進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)聚類簇；

15、計(jì)算各個(gè)所述聚類簇的平均特征值，將全部的所述平均特征值保存至所述圖像檢索數(shù)據(jù)庫。

16、在一些實(shí)施例中，基于預(yù)設(shè)的聚類算法對(duì)所述第一商品標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的所述第一圖像特征信息進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)聚類簇，包括：

17、確定所述第一商品標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的所述第一歷史檢索記錄的參考數(shù)量；

18、基于所述參考數(shù)量確定所述第一商品標(biāo)識(shí)的檢索頻次等級(jí)，并基于所述檢索頻次等級(jí)確定目標(biāo)聚類數(shù)，其中，所述檢索頻次等級(jí)越高對(duì)應(yīng)的所述目標(biāo)聚類數(shù)的數(shù)值越大；

19、基于所述聚類算法對(duì)所述第一商品標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的所述第二圖像特征信息進(jìn)行聚類處理，得到目標(biāo)聚類數(shù)的所述聚類簇。

20、在一些實(shí)施例中，基于所述目標(biāo)入庫策略，將對(duì)應(yīng)的所述第一商品標(biāo)識(shí)的所述第一圖像特征信息保存到圖像檢索數(shù)據(jù)庫，包括：

21、當(dāng)所述目標(biāo)屬性信息表征所述第一商品標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的商品類別為所述第一類別，對(duì)全部的所述第一圖像特征信息進(jìn)行過濾處理，得到過濾后的多個(gè)第二圖像特征信息，其中，各個(gè)所述第二圖像特征信息互不相同；

22、將全部的所述第二圖像特征保存至所述圖像檢索數(shù)據(jù)庫。

23、在一些實(shí)施例中，在基于所述目標(biāo)入庫策略，將對(duì)應(yīng)的所述第一商品標(biāo)識(shí)的所述第一圖像特征信息保存到圖像檢索數(shù)據(jù)庫之后，所述方法還包括：

24、當(dāng)接收到入庫需求信息，所述入庫需求信息包括第二商品標(biāo)識(shí)，獲取所述第二商品標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的第二歷史檢索記錄，其中，所述第二商品標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的商品類別與所述第一類別、所述第二類別互不相同，所述第二歷史檢索記錄包括所述商品標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的第三圖像特征信息；

25、將全部的第三圖像特征信息保存至所述圖像檢索數(shù)據(jù)庫。

26、在一些實(shí)施例中，所述第一類別對(duì)應(yīng)有參考類別標(biāo)識(shí)和參考時(shí)間戳范圍，所述參考時(shí)間戳范圍根據(jù)預(yù)設(shè)周期不斷變化，在基于所述目標(biāo)入庫策略，將對(duì)應(yīng)的所述第一商品標(biāo)識(shí)的所述第一圖像特征信息保存到圖像檢索數(shù)據(jù)庫之后，所述方法還包括：

27、在所述圖像檢索數(shù)據(jù)庫中建立所述第一商品標(biāo)識(shí)、對(duì)應(yīng)的商品類別標(biāo)識(shí)和所述第一圖像特征信息之間的索引記錄；

28、從所述圖像檢索數(shù)據(jù)庫中的所述第一商品標(biāo)識(shí)中確定第一目標(biāo)標(biāo)識(shí)，并確定所述第一目標(biāo)標(biāo)識(shí)的第一時(shí)間戳范圍，其中，所述第一目標(biāo)標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的所述商品類別標(biāo)識(shí)為所述參考類別標(biāo)識(shí)；

29、從所述圖像檢索數(shù)據(jù)庫中的所述第一商品標(biāo)識(shí)中確定第二目標(biāo)標(biāo)識(shí)，并確定所述第二目標(biāo)標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的檢索次數(shù)；

30、當(dāng)所述第一時(shí)間戳范圍與所述參考時(shí)間戳范圍之間的交點(diǎn)數(shù)為0，刪除所述圖像檢索數(shù)據(jù)庫中所述第一目標(biāo)標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的索引記錄；

31、當(dāng)所述檢索次數(shù)小于預(yù)設(shè)閾值，刪除所述圖像檢索數(shù)據(jù)庫中所述第二目標(biāo)標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的索引記錄。

32、第二方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種控制裝置，包括至少一個(gè)控制處理器和用于與所述至少一個(gè)控制處理器通信連接的存儲(chǔ)器；所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述至少一個(gè)控制處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個(gè)控制處理器執(zhí)行，以使所述至少一個(gè)控制處理器能夠執(zhí)行如第一方面所述的商品圖像檢索方法。

33、第三方面，本技術(shù)實(shí)施例還提供了一種電子設(shè)備，包括第二方面的控制裝置。

34、第四方面，本技術(shù)實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令用于執(zhí)行如第一方面所述的商品圖像檢索方法。

35、本技術(shù)實(shí)施例提供了一種商品圖像檢索方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取各個(gè)第一商品標(biāo)識(shí)的第一歷史檢索記錄，其中，所述第一歷史檢索記錄包括所述第一商品標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的第一圖像特征信息，所述第一歷史檢索記錄的數(shù)量至少為1；將所述第一商品標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的全部所述第一圖像特征信息輸入至預(yù)設(shè)分類模型，得到各個(gè)所述第一商品標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的檢索屬性信息，其中，所述檢索屬性信息用于指示所述第一商品標(biāo)識(shí)所對(duì)應(yīng)的商品的供應(yīng)狀況；基于預(yù)設(shè)的入庫條件從全部的所述檢索屬性信息中確定目標(biāo)屬性信息，其中，所述目標(biāo)屬性信息用于指示滿足所述入庫條件的檢索屬性信息；基于所述目標(biāo)屬性信息從預(yù)設(shè)的入庫策略集中選取目標(biāo)入庫策略，基于所述目標(biāo)入庫策略，將對(duì)應(yīng)的所述第一商品標(biāo)識(shí)的所述第一圖像特征信息保存到圖像檢索數(shù)據(jù)庫，其中，所述入庫策略集包括多個(gè)候選入庫策略，不同的所述候選入庫策略對(duì)應(yīng)的商品類別互不相同，基于所述圖像檢索數(shù)據(jù)庫進(jìn)行商品圖像檢索。本技術(shù)利用各個(gè)商品標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的檢索屬性信息和入庫策略調(diào)整圖像檢索數(shù)據(jù)庫中入庫的圖像特征信息的數(shù)量，基于本技術(shù)技術(shù)方案調(diào)整得到的圖像檢索數(shù)據(jù)庫進(jìn)行商品圖像檢索，能夠有效提升商品圖像檢索的效率。