(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210800041.3 (22)申请日 2022.07.06 (71)申请人 腾讯科技 （深圳） 有限公司 地址 518057 广东省深圳市南 山区高新区 科技中一路腾讯大厦3 5层 (72)发明人 周润楠　曹川　田贵宾　毛誉熹　 (74)专利代理 机构 深圳翼盛智成知识产权事务 所(普通合伙) 44300 专利代理师 李玉婷 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 图像分析方法、 装置、 存储介质、 电子设备及 产品 (57)摘要 本申请公开了一种图像分析方法、 装置、 存 储介质、 电子设备及产品， 涉及人工智 能技术领 域， 本申请可 以应用于区块链、 云技术及地图车 联网等领域， 该方法包括： 获取预设图像的预设 特征点特征及预设图像特征， 其中， 目标点云地 图为基于 预设图像构建的； 对待分析图像进行特 征点特征提取处理， 得到当前特征点特征， 并进 行图像特征提取处理， 得到当前图像特征； 将当 前图像特征与预设图像特征进行特征匹配处理， 得到候选 预设图像； 将当前特征点特征与候选预 设图像的预设特征点特征进行匹配， 得到待分析 图像在候选预设图像中匹配的目标特征点； 基于 目标特征点与目标点云地图， 得到相机位姿。 本 申请可以有效提升图像的相机位姿的分析效率 及准确性。 权利要求书3页 说明书18页 附图8页 CN 115147489 A 2022.10.04 CN 115147489 A 1.一种图像分析 方法， 其特 征在于， 包括： 获取至少一个预设图像的预设特征点特征及预设图像特征， 其中， 目标点云地图为基 于所述至少一个预设图像构建的； 对待分析图像进行特征点特征提取处理， 得到当前特征点特征， 并对所述待分析图像 进行图像特 征提取处 理， 得到当前图像特 征； 将所述当前图像特征与所述预设图像特征进行特征匹配处理， 得到所述至少一个预设 图像中与所述待分析图像存在内容交集的候选预设图像； 将所述当前特征点特征与 所述候选预设图像的预设特征点特征进行匹配， 得到所述待 分析图像在所述 候选预设图像中匹配的目标 特征点； 基于所述目标 特征点与所述目标点云地图， 得到所述待分析图像对应的相机位姿。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述待分析图像进行图像特征提取 处理， 得到当前图像特 征， 包括： 采用特征提取网络对所述待分析图像进行图像特征提取处理， 得到当前全图相关性特 征， 其中， 所述特征提取网络为以锚图像与对应正图像的距离小于所述锚图像与对应负图 像的距离为优化目标训练得到的， 所述锚图像与对应正图像存在内容交集， 所述锚图像与 对应负图像不存在内容交集； 基于所述当前全图相关性特 征生成所述当前图像特 征。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述特征提取网络按照如下步骤训练得 到： 获取样本图像集， 所述样本图像集中包括至少一个锚图像以及各所述锚图像对应的正 图像及负图像； 采用预设特征提取网络对各所述锚图像以及各所述锚图像对应的正图像及负图像进 行特征提取处 理， 得到特 征提取结果； 基于预定损失函数使用所述特征提取结果对所述预设特征提取网络进行优化， 得到所 述特征提取网络， 所述预定损失函数的优化目标为各所述锚图像与对应正图像的距离小于 各所述锚图像与对应负图像的距离 。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述当前全图相关性特征生成所 述当前图像特 征， 包括： 将所述当前全图相关性特 征进行归一 化处理， 得到当前归一 化特征； 将所述当前归一 化特征作为所述当前图像特 征。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述获取样本图像集， 包括： 获取至少一个锚图像； 针对各所述锚图像， 获取与所述锚图像的交集部分大于或等于预定 图像占比的图像， 作为各所述锚图像对应正图像； 针对各所述锚图像， 获取与所述锚图像的交集部分小于所述预定 图像占比的图像， 作 为各所述锚图像对应负图像； 基于所述至少一个锚图像及各所述锚图像对应的正图像及负图像， 生成所述样本图像 集。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述至少一个锚图像及各所述锚权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115147489 A 2图像对应的正图像及负图像， 生成所述样本图像集， 包括： 将所述至少一个锚图像及各 所述锚图像对应的正图像及负图像进行 数据增强处 理； 将处理后的所述至少一个锚图像及各所述锚图像对应的正图像及负图像的集合， 作为 所述样本图像集。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述当前图像特征与所述预设图像 特征进行特征匹配处理， 得到所述至少一个预设图像中与所述待分析图像存在内容交集的 候选预设图像， 包括： 计算所述当前图像特 征与各所述预设图像的预设图像特 征的距离； 将所述距离小于预定 阈值的预设图像或所述距离最小的预定数目个预设图像， 确定为 与所述待分析图像存在内容交集的候选预设图像。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述当前特征点特征包括至少一个特征点 的当前点特 征； 所述预设特 征点特征包括至少一个特 征点的预设点特 征； 所述将所述当前特征点特征与所述候选预设图像的预设特征点特征进行匹配， 得到所 述待分析图像在所述 候选预设图像中匹配的目标 特征点， 包括： 计算各所述当前点特 征与各所述预设点特 征的相似度； 将所述候选预设图像中所述相似度符合预定点相似条件的特征点， 确定为所述待分析 图像在所述 候选预设图像中匹配的目标 特征点。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 预定点相似条件为相似比小于预定比值， 所述相似比为与当前点特征的具有最大相似度的预设点特征和与当前点特征的具有第二 大相似度的预设点特 征的比值； 将所述候选预设图像中所述相似度符合预定点相似条件的特征点， 确定为所述待分析 图像在所述 候选预设图像中匹配的目标 特征点， 包括： 将候选预设图像中相似比小于预定比值且与当前点特征的具有最大相似度的预设点 特征对应的特 征点， 确定为待分析图像在候选预设图像中匹配的目标 特征点。 10.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 在所述获取至少一个预设图像的预设特 征点特征及预设图像特征之前， 还包括按照如下方式提取所述至少一个预设图像的预设图 像特征： 采用所述特征提取网络对各所述预设图像进行图像特征提取处理， 得到目标全图相关 性特征； 基于所述目标全图相关性特 征生成各 所述预设图像的预设图像特 征。 11.根据权利要求10所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标全图相关性特征生成 各所述预设图像的预设图像特 征， 包括： 将目标全图相关性特 征进行归一 化处理， 得到目标归一 化特征； 将所述目标归一 化特征作为所述预设图像特 征。 12.一种图像分析装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取至少一个预设图像的预设特征点特征及预设图像特征， 其中， 目标 点云地图为基于所述至少一个预设图像构建的； 提取模块， 用于对待分析图像进行特征点特征提取处理， 得到当前特征点特征， 并对所 述待分析图像进行图像特 征提取处 理， 得到当前图像特 征；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115147489 A 3