(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 202210158431.5 (22)申请日 2022.02.21 (71)申请人 上海商汤科技 开发有限公司 地址 201306 上海市浦东 新区自由贸易试 验区临港新片区环湖西二路8 88号C楼 (72)发明人 吕泉峰　李江　 (74)专利代理 机构 北京博思佳知识产权代理有 限公司 1 1415 专利代理师 赵皓天 (51)Int.Cl. G06V 10/762(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 16/53(2019.01) (54)发明名称 一种车辆图片聚类方法、 装置、 设备和存储 介质 (57)摘要 本申请提出一种车辆图片聚类方法、 装置、 设备和存储介质。 其中， 所述方法可以包括： 获取 待聚类车辆图片中的车辆对象的第一车辆特征、 第一车牌特征和车牌识别结果； 根据所述车牌识 别结果， 以及存储的车牌与已聚类车辆图片之间 的对应关系， 查找与所述车牌识别结果指示的车 牌对应的目标车辆图片； 基于所述待聚类车辆图 片与每一张所述目标车辆图片所属的聚类分组 之间的第一联合相似度， 确定所述待聚类图片所 属的聚类分组， 其中， 所述第一联合相似度基于 所述第一车辆特征、 所述第一车牌特征， 以及所 述聚类分组对应的车辆聚类特征和车牌聚类特 征确定。 由此可以提升了粗搜效率， 进而提升了 车辆图片聚类效率。 权利要求书3页 说明书20页 附图6页 CN 114463571 A 2022.05.10 CN 114463571 A 1.一种车辆图片聚类方法， 其特 征在于， 包括： 获取待聚类车辆图片中的车辆对象的第一车辆特 征、 第一车牌特 征和车牌识别结果； 根据所述车牌识别结果， 以及存储的车牌与已聚类车辆 图片之间的对应关系， 查找与 所述车牌识别结果指示的车牌对应的目标 车辆图片； 基于所述待聚类车辆图片与每一张所述目标车辆图片所属的聚类分组之间的第一联 合相似度， 确定所述待聚类图片所属的聚类分组， 其中， 所述第一联合相似度基于所述第一 车辆特征、 所述第一车牌特征， 以及所述聚类分组对应的车辆聚类特征和车牌聚类特征确 定。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述待聚类车辆图片与每一张所 述目标车辆图片所属的聚类分组之 间的第一联合相似度， 确定所述待聚类图片所属的聚类 分组， 包括： 获取每一所述目标车辆图片所属的聚类分组分别对应的车辆聚类特征和车牌聚类特 征； 基于所述第 一车辆特征和第 一车牌特征， 与每一所述聚类分组对应的所述车辆聚类特 征和车牌聚类特 征之间的相似度， 确定所述第一联合相似度； 根据所述第一联合相似度， 确定所述待聚类图片所属的聚类分组。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第 一车辆特征和第 一车牌特 征， 与每一所述聚类分组对应的所述车辆聚类特征和车牌聚类特征之间的相似度， 确定所 述第一联合相似度， 包括： 计算所述第 一车辆特征， 与每一所述 聚类分组对应的所述车辆聚类特征之间的第五相 似度； 计算所述第 一车牌特征， 与每一所述 聚类分组对应的所述车牌 聚类特征之间的第六相 似度； 根据所述第五相似度与所述第六相似度， 得到所述第一联合相似度。 4.根据权利要求2或3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第一联合相似度， 确定所 述待聚类图片所属的聚类分组， 包括： 响应于所述第 一联合相似度中的最高相似度达到预设阈值， 将所述待聚类图片划分至 所述最高相似度对应的目标 车辆图片所在的聚类分组； 响应于所述第一联合相似度中的最高相似度未达到所述预设阈值， 新建聚类分组， 并 将所述待聚类图片划分至所述 新建聚类分组。 5.根据权利要求1 ‑4任一所述的方法， 其特征在于， 当根据所述车牌识别结果， 以及存 储的车牌与已聚类车辆图片之 间的对应关系， 未查找到与所述车牌识别结果指示的车牌对 应的目标 车辆图片时， 所述方法还 包括： 基于所述待聚类车辆图片与每一张已聚类车辆图片之间的第 二联合相似度， 将所述已 聚类车辆图片中， 与所述待聚类图片之 间相似度最高的Q张车辆图片， 作为所述目标车辆图 片； 其中， 所述第二联合相似度基于所述第一车辆特征、 所述第一车牌特征， 以及所述已聚 类车辆图片对应的第二车辆特 征和第二车牌特 征确定。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 确定所述 Q张车辆图片的方法， 包括： 获取每一张已聚类车辆图片中车辆对象的第二车辆特 征、 第二车牌特 征；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114463571 A 2根据所述第 一车辆特征与 所述第二车辆特征之间的相似度， 确定所述已聚类车辆图片 中， 与所述待聚类车辆图片相似度最高的M个第二车辆图片； 根据所述第 一车牌特征与 所述第二车牌特征之间的相似度， 确定所述已聚类车辆图片 中， 与所述待聚类车辆图片相似度最高的N个第三车辆图片； 基于所述M个所述第 二车辆图片分和N个所述第三车辆图片， 确定所述Q张车辆图片； 其 中， 所述M与N之和大于等于Q。 7.根据权利要求1 ‑6任一所述的方法， 其特征在于， 通过维护车牌与车辆图片对应的车 辆图片ID之间的映射关系来维护所述对应关系； 和/或， 执行所述方法的设备的内存中部署了第 一数据库， 所述第 一数据库以哈希存储的方式 存储所述映射关系。 8.根据权利要求1 ‑7任一所述的方法， 其特征在于， 执行该方法的设备的内存中部署了 第二数据库， 外存中部署了第三数据库； 其中， 所述第二数据库存储了在预设时长内被访问 过的特征数据； 所述第三数据库中存储了在所述预设时长内未被访问过的特征数据； 所述 特征数据包括聚类分组对应的车辆聚类特 征与车牌聚类特 征。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 获取所述车辆聚类特征和车牌聚类特征的 方法包括： 获取每一所述目标 车辆图片所属的聚类分组； 针对每一所述聚类分组， 在所述第 二数据库中， 查找与所述聚类分组对应的特征数据， 以及， 响应于查找到所述聚类分组对应的特征数据， 将查找到的特征数据作为需要获取的车 辆聚类特 征和车牌聚类特 征， 以及， 响应于未查找到所述聚类分组对应的特征数据， 在所述第三数据库中， 查找与所述聚 类分组对应的特征数据， 并将查找到的特征数据作为需要获取的车辆聚类特征和车牌聚类 特征。 10.根据权利要求9所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 响应于在所述第 三数据库中查找到所述车辆聚类特征与 车牌聚类特征， 将查找到的所 述车辆聚类特 征与车牌聚类特 征添加至所述第二数据库内的第一类特 征数据中。 11.根据权利要求8 ‑10任一所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 周期性确定所述第二数据库中存储的每一特征数据对应的过期时长是否达到所述预 设时长； 所述过期时长指示所述特 征数据未被访问的时长； 响应于任意特征数据对应的过期时长达到所述预设时长， 在所述第 二数据库中删除所 述任意特 征数据， 并将所述任意特 征数据写入所述第三数据库。 12.根据权利要求1 ‑11任一所述的方法， 其特征在于， 在确定所述待聚类图片所属的聚 类分组之后， 所述方法还 包括： 将所述待聚类车辆图片对应的图片信息添加至所述聚类分组； 所述图片信息包括以下至少一项： 车辆图片像素 数据； 车辆图片ID； 第一车辆特 征； 第一车牌特 征； 车牌识别结果。 13.根据权利要求1 ‑12任一所述的方法， 其特征在于， 在完成针对所述待聚类车辆图片 的聚类之后， 基于所述第一车辆特征与所述第一车牌特征， 分别更新所述待聚类车辆图片权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114463571 A 3