本申請涉及圖像識別領域，公開了一種特征入庫方法、電子設備和存儲介質。上述方法包括：獲取待入庫的特征；在預先建立的緩存隊列中檢索是否存在待入庫的特征，在檢索到緩存隊列中存在待入庫的特征的情況下，舍棄待入庫的特征；在檢索到緩存隊列中不存在待入庫的特征的情況下，在數據表中檢索是否存在待入庫的特征；在檢索到數據表中不存在待入庫的特征的情況下，將待入庫的特征存入緩存隊列中；在檢索到數據表中存在待入庫的特征的情況下，舍棄待入庫的特征；在所述緩存隊列中存在緩存的特征的情況下，將緩存隊列中當前緩存的特征入庫，以使當前緩存的特征存入數據表，使得可以在避免特征入庫發生重復入庫的情況下，提高特征入庫的效率。庫的效率。庫的效率。
【技術實現步驟摘要】
特征入庫方法、電子設備及計算機可讀存儲介質
[0001]本申請實施例涉及圖像識別領域，特別涉及一種特征入庫方法、電子設備和計算機可讀 存儲介質。
技術介紹
[0002]近年來，隨著國家對人工智能(Artificial Intelligence，AI)的大力支持，AI技術在安防 領域的發展也日益增強，安防攝像機采集的視頻圖像數據經過AI分析處理后極大促進了科技 強警等政企業務。近年來警用和民用攝像機安裝數量急劇增長，從而產生了海量的視頻數據。 如果不能有效處理這些數據，對數據擁有著來說，這些都是毫無用處的數據。AI分析系統對 視頻數據進行智能分析，可以大大減少人力資源的消耗，提升對公共安全事件的反應速度。
[0003]人臉特征是視頻監控系統的重點關注對象，陌生人臉特征入庫是安防領域的重要需求。 通過AI分析系統處理可以生成行人軌跡，進一步通過行人軌跡找到目標對象并產生相應告警。 然后及時提醒相關人員進行處理，極大提高了利用視頻數據處理政務的效率。這一過程中， 特征入庫顯的尤為重要，然而，目前為了解決特征入庫發生重復入庫的問題所采用的實現方 式，仍然存在特征入庫的效率低的問題。
技術實現思路
[0004]本申請實施例的主要目的在于提出一種特征入庫方法、電子設備和計算機可讀存儲介質， 使得可以在避免特征入庫發生重復入庫的情況下，提高特征入庫的效率。
[0005]為至少實現上述目的，本申請實施例提供了一種特征入庫方法，包括：獲取待入庫的特 征；在預先建立的緩存隊列中檢索是否存在所述待入庫的特征，并在檢索到所述緩存隊列中 存在所述待入庫的特征的情況下，舍棄所述待入庫的特征；在檢索到所述緩存隊列中不存在 所述待入庫的特征的情況下，在預先建立的數據表中檢索是否存在所述待入庫的特征；在檢 索到所述數據表中不存在所述待入庫的特征的情況下，將所述待入庫的特征存入所述緩存隊 列中；在檢索到所述數據表中存在所述待入庫的特征的情況下，舍棄所述待入庫的特征；在 所述緩存隊列中存在緩存的特征的情況下，將所述緩存隊列中當前緩存的特征入庫，以使所 述當前緩存的特征存入所述數據表。
[0006]為至少實現上述目的，本申請實施例還提供了一種電子設備，包括：至少一個處理器； 以及，與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一 個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠 執行上述的特征入庫方法。
[0007]為至少實現上述目的，本申請實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機 程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述的特征入庫方法。
[0008]本申請實施例提供的特征入庫方法，獲取待入庫的特征，在預先建立的緩存隊列中檢索 是否存在待入庫的特征，并在檢索到緩存隊列中存在待入庫的特征的情況下，舍棄
待入庫的 特征，在檢索到緩存隊列中不存在待入庫的特征的情況下，在預先建立的數據表中檢索是否 存在待入庫的特征；在檢索到數據表中不存在待入庫的特征的情況下，將待入庫的特征存入 緩存隊列中；將緩存隊列中當前緩存的特征入庫，以使所述當前緩存的特征進入所述數據表； 即，本申請實施例預先建立緩存隊列，解決了生產數據與消費數據速度不匹配的問題。在需 要進行特征入庫時，先在緩存隊列中檢索，在緩存隊列中不存在待入庫的特征的情況下，再 去數據表中檢測是否存在該待入庫的特征，避免針對所有待入庫的特征都要在數據表中進行 檢索，由于在緩存隊列的檢索是內存中的檢索，比直接在數據庫中檢索速度要快很多，即內 存檢索的速度大于數據庫檢索速度，所以會大大提高檢索效率。同時，根據數據出現的規律 看，同一個特征一般會在短時間內集中出現，所以只檢索緩存隊列就能命中的概率非常高， 因此可以進一步提高檢索效率，以進一步提高入庫效率。同時，使用了緩存隊列，還可以減 少每個特征入庫時都需要鎖庫和解鎖庫的時間，從而可以進一步提高特征入庫的效率。
附圖說明
[0009]圖1是本申請實施例中提到的一種特征入庫方法的流程示意圖；
[0010]圖2是本申請實施例中提到的緩存隊列的長度增加的流程圖；
[0011]圖3是本申請實施例中提到的緩存隊列的長度縮短的流程圖；
[0012]圖4是本申請實施例中提到的另一種特征入庫方法的流程示意圖；
[0013]圖5是本申請實施例中提到的電子設備的結構示意圖。
具體實施方式
[0014]為使本申請實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合附圖對本申請的各實 施例進行詳細的闡述。然而，本領域的普通技術人員可以理解，在本申請各實施例中，為了 使讀者更好地理解本申請而提出了許多技術細節。但是，即使沒有這些技術細節和基于以下 各實施例的種種變化和修改，也可以實現本申請所要求保護的技術方案。以下各個實施例的 劃分是為了描述方便，不應對本申請的具體實現方式構成任何限定，各個實施例在不矛盾的 前提下可以相互結合相互引用。
[0015]本申請的專利技術人發現，目前為了解決特征入庫發生重復入庫的問題，人臉特征入庫的方 法主要包括2種，下面分別進行介紹：
[0016]方法一：通過配置單張人臉特征入庫時間間隔的方式。具體實現方式為：在系統部署完 成之后，采集一段時間(比如1周)內的人臉特征入庫的時間作為基礎數據，取基礎數據最 大值再加上最大值的20％作為整個系統單個人臉特征入庫的單位入庫時間。也就是說，在這 個單位時間內只允許一個特征做入庫處理，即使入庫提前完成，也不能做下一個特征入庫的 操作。
[0017]方法二：通過鎖表入庫的方式。具體實現方式為：視頻源產生一張人臉圖片，算法模型 對該人臉圖片提取特征。每個取到人臉特征的線程，判斷是否可以做入庫操作(即判斷圖庫 是否上鎖)。如果可以做入庫操作(即圖庫未上鎖)，則首先對圖庫進行鎖庫操作，然后將 獲取到的人臉特征入庫(在此線程沒有執行解鎖操作前，其他線程不能對圖庫執行除讀操作 之外的其他操作)，入庫完成后做圖庫解鎖操作，將圖庫的操作權釋放。其中，圖庫
即為數 據庫中的數據表。
[0018]然而，上述方法一存在的問題包括：時間利用率低、圖庫數據變話太大時所配置的時間 間隔不再適用，會出現空等待時間過多或者依然存在重復入庫的現象，使得特征入庫效率低。 上述方法二存在的問題包括：頻繁操作圖庫，浪費一定時間，使得特征入庫效率低。
[0019]本申請實施例中為了至少解決避免特征入庫發生重復入庫的情況下，特征入庫效率低的 技術問題，提供了一種特征入庫方法，應用于電子設備，該電子設備可以為服務器。本申請 實施例的應用場景可以包括但不限于：流數據采集人臉(或人形)特征入庫如行人軌跡的生 成、一人一檔等場景下的特征入庫。本申請實施例的特征入庫方法的流程示意圖可以參考圖 1，包括：
[0020]步驟101：獲取待入庫的特征；
[0021]步驟102：在預先建立的緩存隊列中檢索是否存在待入庫的特征，如果是，則執行步驟 103，否則執行步驟104；<本文檔來自技高網...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種特征入庫方法，其特征在于，包括：獲取待入庫的特征；在預先建立的緩存隊列中檢索是否存在所述待入庫的特征，并在檢索到所述緩存隊列中存在所述待入庫的特征的情況下，舍棄所述待入庫的特征；在檢索到所述緩存隊列中不存在所述待入庫的特征的情況下，在預先建立的數據表中檢索是否存在所述待入庫的特征；在檢索到所述數據表中不存在所述待入庫的特征的情況下，將所述待入庫的特征存入所述緩存隊列中；在檢索到所述數據表中存在所述待入庫的特征的情況下，舍棄所述待入庫的特征；在所述緩存隊列中存在緩存的特征的情況下，將所述緩存隊列中當前緩存的特征入庫，以使所述當前緩存的特征存入所述數據表。2.根據權利要求1所述的特征入庫方法，其特征在于，所述緩存隊列具有預設的初始長度，所述方法還包括：在所述緩存隊列中當前緩存的特征所占用的緩存長度大于第一預設長度的情況下，將所述緩存隊列的隊列長度增大至第二預設長度；其中，所述第一預設長度小于所述初始長度。3.根據權利要求2所述的特征入庫方法，其特征在于，所述第一預設長度大于0.5n且小于n，所述第二預設長度大于n且小于或等于1.5n，所述n為所述初始長度。4.根據權利要求3所述的特征入庫方法，其特征在于，所述第一預設長度為0.8n，所述第...
【專利技術屬性】
技術研發人員：苗成強，
申請(專利權)人：中興通訊股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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