特征入库方法、电子设备及计算机可读存储介质与流程

1.本技术实施例涉及图像识别领域，特别涉及一种特征入库方法、电子设备和计算机可读 存储介质。


背景技术：

2.近年来，随着国家对人工智能(artificial intelligence，ai)的大力支持，ai技术在安防 领域的发展也日益增强，安防摄像机采集的视频图像数据经过ai分析处理后极大促进了科技 强警等政企业务。近年来警用和民用摄像机安装数量急剧增长，从而产生了海量的视频数据。 如果不能有效处理这些数据，对数据拥有着来说，这些都是毫无用处的数据。ai分析系统对 视频数据进行智能分析，可以大大减少人力资源的消耗，提升对公共安全事件的反应速度。
3.人脸特征是视频监控系统的重点关注对象，陌生人脸特征入库是安防领域的重要需求。 通过ai分析系统处理可以生成行人轨迹，进一步通过行人轨迹找到目标对象并产生相应告警。 然后及时提醒相关人员进行处理，极大提高了利用视频数据处理政务的效率。这一过程中， 特征入库显的尤为重要，然而，目前为了解决特征入库发生重复入库的问题所采用的实现方 式，仍然存在特征入库的效率低的问题。


技术实现要素：

4.本技术实施例的主要目的在于提出一种特征入库方法、电子设备和计算机可读存储介质， 使得可以在避免特征入库发生重复入库的情况下，提高特征入库的效率。
5.为至少实现上述目的，本技术实施例提供了一种特征入库方法，包括：获取待入库的特 征；在预先建立的缓存队列中检索是否存在所述待入库的特征，并在检索到所述缓存队列中 存在所述待入库的特征的情况下，舍弃所述待入库的特征；在检索到所述缓存队列中不存在 所述待入库的特征的情况下，在预先建立的数据表中检索是否存在所述待入库的特征；在检 索到所述数据表中不存在所述待入库的特征的情况下，将所述待入库的特征存入所述缓存队 列中；在检索到所述数据表中存在所述待入库的特征的情况下，舍弃所述待入库的特征；在 所述缓存队列中存在缓存的特征的情况下，将所述缓存队列中当前缓存的特征入库，以使所 述当前缓存的特征存入所述数据表。
6.为至少实现上述目的，本技术实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器； 以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一 个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够 执行上述的特征入库方法。
7.为至少实现上述目的，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机 程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的特征入库方法。
8.本技术实施例提供的特征入库方法，获取待入库的特征，在预先建立的缓存队列中检索 是否存在待入库的特征，并在检索到缓存队列中存在待入库的特征的情况下，舍弃
待入库的 特征，在检索到缓存队列中不存在待入库的特征的情况下，在预先建立的数据表中检索是否 存在待入库的特征；在检索到数据表中不存在待入库的特征的情况下，将待入库的特征存入 缓存队列中；将缓存队列中当前缓存的特征入库，以使所述当前缓存的特征进入所述数据表； 即，本技术实施例预先建立缓存队列，解决了生产数据与消费数据速度不匹配的问题。在需 要进行特征入库时，先在缓存队列中检索，在缓存队列中不存在待入库的特征的情况下，再 去数据表中检测是否存在该待入库的特征，避免针对所有待入库的特征都要在数据表中进行 检索，由于在缓存队列的检索是内存中的检索，比直接在数据库中检索速度要快很多，即内 存检索的速度大于数据库检索速度，所以会大大提高检索效率。同时，根据数据出现的规律 看，同一个特征一般会在短时间内集中出现，所以只检索缓存队列就能命中的概率非常高， 因此可以进一步提高检索效率，以进一步提高入库效率。同时，使用了缓存队列，还可以减 少每个特征入库时都需要锁库和解锁库的时间，从而可以进一步提高特征入库的效率。
附图说明
9.图1是本技术实施例中提到的一种特征入库方法的流程示意图；
10.图2是本技术实施例中提到的缓存队列的长度增加的流程图；
11.图3是本技术实施例中提到的缓存队列的长度缩短的流程图；
12.图4是本技术实施例中提到的另一种特征入库方法的流程示意图；
13.图5是本技术实施例中提到的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
14.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术的各实 施例进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本技术各实施例中，为了 使读者更好地理解本技术而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下 各实施例的种种变化和修改，也可以实现本技术所要求保护的技术方案。以下各个实施例的 划分是为了描述方便，不应对本技术的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的 前提下可以相互结合相互引用。
15.本技术的发明人发现，目前为了解决特征入库发生重复入库的问题，人脸特征入库的方 法主要包括2种，下面分别进行介绍：
16.方法一：通过配置单张人脸特征入库时间间隔的方式。具体实现方式为：在系统部署完 成之后，采集一段时间(比如1周)内的人脸特征入库的时间作为基础数据，取基础数据最 大值再加上最大值的20％作为整个系统单个人脸特征入库的单位入库时间。也就是说，在这 个单位时间内只允许一个特征做入库处理，即使入库提前完成，也不能做下一个特征入库的 操作。
17.方法二：通过锁表入库的方式。具体实现方式为：视频源产生一张人脸图片，算法模型 对该人脸图片提取特征。每个取到人脸特征的线程，判断是否可以做入库操作(即判断图库 是否上锁)。如果可以做入库操作(即图库未上锁)，则首先对图库进行锁库操作，然后将 获取到的人脸特征入库(在此线程没有执行解锁操作前，其他线程不能对图库执行除读操作 之外的其他操作)，入库完成后做图库解锁操作，将图库的操作权释放。其中，图库
即为数 据库中的数据表。
18.然而，上述方法一存在的问题包括：时间利用率低、图库数据变话太大时所配置的时间 间隔不再适用，会出现空等待时间过多或者依然存在重复入库的现象，使得特征入库效率低。 上述方法二存在的问题包括：频繁操作图库，浪费一定时间，使得特征入库效率低。
19.本技术实施例中为了至少解决避免特征入库发生重复入库的情况下，特征入库效率低的 技术问题，提供了一种特征入库方法，应用于电子设备，该电子设备可以为服务器。本技术 实施例的应用场景可以包括但不限于：流数据采集人脸(或人形)特征入库如行人轨迹的生 成、一人一档等场景下的特征入库。本技术实施例的特征入库方法的流程示意图可以参考图 1，包括：
20.步骤101：获取待入库的特征；
21.步骤102：在预先建立的缓存队列中检索是否存在待入库的特征，如果是，则执行步骤 103，否则执行步骤104；
22.步骤103：舍弃待入库的特征；
23.步骤104：在预先建立的数据表中检索是否存在待入库的特征；如果是，则执行步骤103， 否则执行步骤105；
24.步骤105：将待入库的特征存入缓存队列中；
25.步骤106：判断缓存队列是否为空；如果是，则继续执行步骤106，否则执行步骤107；
26.步骤107：将缓存队列中当前缓存的特征入库，以使当前缓存的特征存入数据表。
27.本技术实施例中，预先建立缓存队列，解决了生产数据与消费数据速度不匹配的问题。 在需要进行特征入库时，先在缓存队列中检索，在缓存队列中不存在待入库的特征的情况下， 再去数据表中检测是否存在该待入库的特征，避免针对所有待入库的特征都要在数据表中进 行检索，由于在缓存队列的检索是内存中的检索，比直接在数据库中检索速度要快很多，即 内存检索的速度大于数据库检索速度，所以会大大提高检索效率。同时，根据数据出现的规 律看，同一个特征一般会在短时间内集中出现，所以只检索缓存队列就能命中的概率非常高， 因此可以进一步提高检索效率，以进一步提高入库效率。同时，使用了缓存队列，还可以减 少每个特征入库时都需要锁库和解锁库的时间，从而可以进一步提高特征入库的效率。
28.在步骤101中，待入库的特征为希望存入数据表用于进行后续的特征匹配的参考特征， 可以为：图片特征、声音特征等。该待入库的特征为通过算法计算出来的所采集数据的唯一 表征。
29.比如，在人脸识别场景中，待入库的特征可以为人脸特征(即人脸图片的特征)，存入 数据表的人脸特征用于进行后续的人脸特征匹配。在指纹识别场景中，待入库的特征可以为 指纹特征(即指纹图片的特征)，存入数据表的指纹特征用于进行后续的指纹特征匹配。在 声纹识别场景中，待入库的特征可以为声纹特征，存入数据表的声纹特征用于进行后续的声 纹特征匹配。可以理解的是，在应用于不同场景时，待入库的特征可以根据实际需要进行设 置，本实施例对此不做具体限定。
30.在一个实施例中，待入库的特征从摄像机提供的视频流或图片流中提取得到，即
服务器 可以获取摄像机拍摄的视频流或图片流，并提取视频流或图片流中的图片特征；其中，摄像 机可以为安防摄像机。对于摄像机提供的视频流或图片流来说，同一个人的图片特征一般会 集中到一个时间段内产生的，这就使得同一个人的图片特征在缓存队列中被命中的可能性大 大提高，即在一段时间内容易快速检测到缓存队列中是否存入了待入库的特征，从而可以快 速做出是否舍弃该待入库的特征的判断，以进一步提高了检索效率，以提高入库效率。
31.在步骤102中，预先建立的缓存队列用于缓存待入库的特征，该缓存队列相当于是数据 生产者(生产待入库的特征)与数据消费者(消费待入库的特征，即进行特征入库)之间的 传输缓冲通道。在数据生产者的生产速度大于数据消费者的消费速度的情况下，难以做到特 征生产与特征消费的同步，此时可以将数据生产者生产的特征(即获取的待入库的特征)先 缓存到缓存队列中，然后再逐渐对缓存队列中缓存的特征进行入库操作，入库操作可以理解 为将缓存队列中缓存的特征转移至数据库中的数据表中。缓存队列中的特征入队和特征出队 可能同时进行，在一定程度上也可以提高特征入库的效率。
32.服务器可以在缓存队列中当前缓存的特征中检索是否存在与待入库的特征相同的特征， 如果缓存队列中存在与待入库的特征相同的特征，说明缓存队列中已经存储过该待入库的特 征，为避免重复存储，则服务器会执行步骤103，即舍弃该待入库的特征；如果缓存队列中 不存在与待入库的特征相同的特征，说明缓存队列中还未存储过该待入库的特征，则可以执 行步骤104，继续在数据表中检索是否存在该待入库的特征。
33.在步骤104中，数据表为待入库的特征可能存入的数据库中的数据表，比如，数据库中 包括：图库、声音库等，图库和声音库可以分别为数据库中存储的两张数据表。
34.服务器可以在数据表中已经存储的特征中检索是否存在与待入库的特征相同的特征，如 果数据表中存在与待入库的特征相同的特征，说明数据表中已经存储过该待入库的特征，为 避免重复存储，则服务器会执行步骤103，即舍弃该待入库的特征；如果数据表中不存在与 待入库的特征相同的特征，说明数据表中还未存储过该待入库的特征，则可以执行步骤105， 将待入库的特征存入缓存队列。
35.在步骤106中，服务器判断缓存队列是否为空，即缓存队列中是否存在缓存的特征。当 服务器缓存队列为空，即缓存队列中不存在缓存的特征，则继续执行步骤106。当服务器缓 存队列不为空，即缓存队列中存在缓存的特征，则进入步骤107。
36.在步骤107中，服务器对缓存队列中当前缓存的特征进行入库操作，以使缓存队列中当 前缓存的特征存入数据表；其中，入库操作也可以理解为出队操作，在缓存队列不为空的情 况下，缓存队列中缓存的特征按照先入先出的顺序出队，依次存入数据表中。也就是说，若 缓存队列不为空，则可以不断从缓存队列中取特征入库。其中，由于数据表存储在数据库中， 因此存入数据表即可以理解为存入数据库。
37.本实施例中，在服务启动时，在内存中建立缓存队列，在需要进行特征入库时，首先在 缓存队列中检索，由于缓存队列的检索是内存中的检索，比直接检索数据库速度要快很多， 所以会大大提高特征的检索效率，若检索到相同特征，则终止特征入库流程，否则检索数据 表，若检索到相同特征则终止入库流程，否则将特征存入数据表，以此避免数据库中存入相 同特征。使用了缓存队列，相对锁表入库的方法，本实施例中无需花费锁表和解锁表的时间， 极大的提高了特征入库的效率。同时，根据数据出现的规律看，同一个特征一
般会在短时间 内集中出现，所以只检索缓存队列就能命中的概率非常高，从而可以进一步提高检索效率， 以进一步提高入库效率。
38.在一个实施例中，检索过程(即检索缓存队列和数据表中是否存在待入库的特征的过程) 和入库过程(即缓存队列中缓存的特征进入数据表的过程)是两个并行的过程分别通过两个 独立的线程实现，即步骤106-107与步骤101-105是两个并行的过程，从而可以极大地提高 特征入库效率。
39.在一个实施例中，缓存队列具有预设的初始长度，特征入库方法还包括：在缓存队列中 当前缓存的特征所占用的缓存长度大于第一预设长度的情况下，将缓存队列的队列长度增大 至第二预设长度；其中，第一预设长度小于初始长度。第一预设长度和第二预设长度可以根 据实际需要进行设置，可以理解的是，由于是将缓存队列的队列长度增大至第二预设长度， 因此，第二预设长度大于初始长度。在缓存队列中当前缓存的特征所占用的缓存长度大于第 一预设长度的情况下，由于第一预设长度小于缓存队列的初始长度，说明此时缓存队列即将 存满但还未存满，特征存入缓存队列的速度(可以理解为特征生产者的生产速度)大于特征 入库的速度(可以理解为特征消费者的消费速度)，使得缓存队列中存在大量数据没有入库， 则通过将缓存队列的队列长度增大至第二预设长度，即扩充缓存队列的长度，使其可以适应 特征生产者的生产速度大于特征消费者的消费速度这样一种场景，避免因特征生产者的生产 速度与特征消费者的消费速度不匹配而产生的特征丢失的问题。
40.在一个实施例中，第一预设长度大于0.5n且小于n，第二预设长度大于n且小于或等于 1.5n，n为初始长度。第一预设长度和第二预设长度分别用t1、t2表示，则t1和t2满足的 关系分别为：0.5n＜t1＜n；n＜t2≤1.5n。0.5n＜t1＜n能够较好的衡量缓存队列即将存满但 还未存满的长度状态，n＜t2≤1.5n，能够较好的保证扩充后的缓存队列能够存入较多的待入 库的特征，以很好的适应特征生产者的生产速度大于特征消费者的消费速度这样一种场景， 同时t2≤1.5n，也能避免将缓存队列的长度扩展的过大而浪费内存资源。
41.在一个实施例中，第一预设长度为0.8n，第二预设长度为1.2n。即在缓存队列中当前缓 存的特征所占用的缓存长度大于0.8n的情况下，将缓存队列的队列长度增大至1.2n。0.8n能 够很好的表征即将存满但还未存满的状态，此时再将缓存队列的队列长度增大至1.2n，相当 于能够为接下来要存入缓存队列中的数据提供0.4n的存储空间。通过在恰当的时机对缓存队 列的长度进行恰当的扩充，有利于在合理利用资源的同时，避免因特征生产者的生产速度与 特征消费者的消费速度不匹配而产生的同一特征重复入库的问题。
42.在一个实施例中，特征入库方法中涉及的缓存队列的长度增加的流程图可以参考图2， 包括：
43.步骤201：判断缓存队列中当前缓存的特征所占用的缓存长度是否大于0.8n，如果是， 则执行步骤202，否则该流程结束；
44.步骤202：将缓存队列的队列长度增大至1.2n。
45.在一个实施例中，特征入库方法还包括：在预设时间段内连续k次检测到缓存队列中当 前缓存的特征所占用的长度小于第三预设长度的情况下，将所述缓存队列的队列长度减少至 第四预设长度；其中，所述第三预设长度小于所述第一预设长度，所述k为大于1的自然数。 第三预设长度和第四预设长度可以根据实际需要进行设置，可以理解的是，由
于是将缓存队 列的队列长度减小至第四预设长度，因此，第四预设长度可以小于初始长度。预设时间段可 以根据实际需要进行设置，本实施例对此不做具体限定。如果在预设时间段内连续k次检测 到缓存队列中当前缓存的特征所占用的长度小于第三预设长度，且由于第三预设长度小于第 一预设长度，说明在一段时间内缓存队列中缓存的数据量持续较小，此时将缓存队列的队列 长度减少至第四预设长度，有利于在满足当前缓存队列的缓存需求的同时，避免资源的浪费。 尤其在多进程场景下，能够有效的节省资源，促进资源利用最大化。
46.在一个实施例中，所述第三预设长度大于0且小于或等于0.5n，所述第四预设长度大于 0.5n且小于n。第三预设长度和第四预设长度分别用t3、t4表示，则t3和t4满足的关系 分别为：0＜t3≤0.5n；0.5n＜t4＜n。第三预设长度大于0且小于或等于0.5n，能够较好的 衡量缓存队列存储数据较少的状态，第四预设长度大于0.5n且小于n，能够较好的保证长度 减小后的缓存队列也能够满足缓存队列的当前缓存需求，还有利于避免资源的浪费。
47.在一个实施例中，第三预设长度为0.5n，第四预设长度为0.6n。即在预设时间段内连续 k次检测到缓存队列中当前缓存的特征所占用的长度小于0.5n的情况下，将缓存队列的队列 长度减少至0.6n，小于0.5n即不到初始长度的一半，能够很好的表征缓存队列中长期缓存量 较少的状态，此时再将缓存队列的队列长度减少至0.6n，相当于能够为接下来要存入缓存队 列中的数据至少提供0.1n的存储空间。通过在恰当的时机对缓存队列的长度进行恰当的缩短， 有利于在合理利用资源的同时，避免因特征生产者的生产速度与特征消费者的消费速度不匹 配而产生的同一特征重复入库的问题。
48.在一个实施例中，特征入库方法中涉及的缓存队列的长度缩短的流程图可以参考图3， 包括：
49.步骤301：判断缓存队列中当前缓存的特征所占用的长度是否小于0.5n；如果是，则执 行步骤302，否则该流程结束；
50.步骤302：累加在预设时间段内连续检测到的缓存队列中当前缓存的特征所占用的长度 小于0.5n的次数；
51.步骤303：判断累加的次数是否大于k；如果是，则执行步骤304，否则执行步骤305；
52.步骤304：将缓存队列的队列长度减少至0.6n；
53.步骤305：将累加的次数设置为0。
54.在一个实施例中，在类似图1所示的特征入库的流程图中，可以还包含缓存队列的长度 增加流程，比如类似图2中的流程，也可以还包含缓存队列的长度缩短流程，比如类似图3 中的流程，还可以同时包含缓存队列的长度增加和缩短流程。即本技术实施例中使用了可动 态调整的缓存队列，队列长度可以自适应地随特征数据生产速度的改变而发生改变，这就有 效的平衡了空间复杂度和入库效率。
55.在一个实施例中，特征入库方法的流程示意图可以参考图4，包括：
56.步骤401：初始化长度为n的缓存队列q；
57.步骤402：获取图片并提取图片的特征f；比如，获取安防摄像机采集的图片，特征f即 为待入库的特征；
58.步骤403：确定当前缓存队列内的特征所占的缓存长度m与n的关系；
59.步骤404：若m》0.8n，则将缓存队列的长度修改为1.2n；
60.步骤405：若在一段时间内连续k次检测到m《0.5n，则将缓存队列的长度修改为0.6n；
61.步骤406：若m≤0.8n或者未在一段时间内连续k次检测到m《0.5n，则不改变缓存队列 长度n；
62.步骤407：在缓存队列q中检索特征f是否存在，若存在则执行步骤408，否则执行步骤 409；
63.步骤408：舍弃该特征f；
64.步骤409：在数据表中检索特征f是否存在，若存在则执行步骤408，否则执行步骤410；
65.步骤410：将特征f插入缓存队列q；
66.重复执行上述步骤步骤401到步骤410；
67.步骤411：若缓存队列q不空，则不断从q中取特征入库。
68.需要说明的是，虽然步骤411写在图4中的最后一个步骤，但并不代表411未最后一个 执行的步骤，即只要缓存队列q中存在缓存的特征，就可以执行步骤411。
69.本实施例中，由于缓存队列的检索是内存中的检索，所以会大大提高相同特征的检索效 率。而且可以动态改变缓存队列的长度(既可以缩短也可以扩展)，从根本上解决了特征生 产者的生产速度与特征消费者的消费速度不一致即不匹配的问题。而且对于安防摄像机提供 的视频流或图片流来说，同一个人的图片特征一般会集中到一个时间段内产生的，这就使得 同一个人的图片特征在缓存队列中被命中的可能性大大提高，从而进一步提高了检索效率。 另外，本实施例中检索和入库两个过程可以并发进行，有利于进一步提高入库效率。
70.需要说明的是，本技术实施例中的上述各示例均为为方便理解进行的举例说明，并不对 本发明的技术方案构成限定。
71.上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些 步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对 算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的 核心设计都在该专利的保护范围内。
72.本技术实施例还提供了一种电子设备，如图5所示，包括：至少一个处理器501；以及， 与至少一个处理器501通信连接的存储器502；其中，存储器502存储有可被至少一个处理 器501执行的指令，指令被至少一个处理器501执行，以使至少一个处理器501能够执行上 述实施例中的特征入库方法。
73.其中，存储器502和处理器501采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总 线和桥，总线将一个或多个处理器501和存储器502的各种电路连接在一起。总线还可以将 诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域 所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。 收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介 质上与各种其他装置通信的单元。经处理器501处理的数据通过天线在无线介质上进行传输， 进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器501。
74.处理器501负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接
口，电压 调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器502可以被用于存储处理器501在执行操作时 所使用的数据。
75.本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处 理器执行时实现上述方法实施例。
76.即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程 序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设 备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本技术各个实施例所述方法的全部 或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、 随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码 的介质。
77.本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实 际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

技术特征：
1.一种特征入库方法，其特征在于，包括：获取待入库的特征；在预先建立的缓存队列中检索是否存在所述待入库的特征，并在检索到所述缓存队列中存在所述待入库的特征的情况下，舍弃所述待入库的特征；在检索到所述缓存队列中不存在所述待入库的特征的情况下，在预先建立的数据表中检索是否存在所述待入库的特征；在检索到所述数据表中不存在所述待入库的特征的情况下，将所述待入库的特征存入所述缓存队列中；在检索到所述数据表中存在所述待入库的特征的情况下，舍弃所述待入库的特征；在所述缓存队列中存在缓存的特征的情况下，将所述缓存队列中当前缓存的特征入库，以使所述当前缓存的特征存入所述数据表。2.根据权利要求1所述的特征入库方法，其特征在于，所述缓存队列具有预设的初始长度，所述方法还包括：在所述缓存队列中当前缓存的特征所占用的缓存长度大于第一预设长度的情况下，将所述缓存队列的队列长度增大至第二预设长度；其中，所述第一预设长度小于所述初始长度。3.根据权利要求2所述的特征入库方法，其特征在于，所述第一预设长度大于0.5n且小于n，所述第二预设长度大于n且小于或等于1.5n，所述n为所述初始长度。4.根据权利要求3所述的特征入库方法，其特征在于，所述第一预设长度为0.8n，所述第二预设长度为1.2n。5.根据权利要求1至4任一项所述的特征入库方法，其特征在于，所述方法还包括：在预设时间段内连续k次检测到缓存队列中当前缓存的特征所占用的长度小于第三预设长度的情况下，将所述缓存队列的队列长度减少至第四预设长度；其中，所述第三预设长度小于所述第一预设长度，所述k为大于1的自然数。6.根据权利要求5所述的特征入库方法，其特征在于，所述第三预设长度大于0且小于或等于0.5n，所述第四预设长度大于0.5n且小于n。7.根据权利要求6所述的特征入库方法，其特征在于，所述第三预设长度为0.5n，所述第四预设长度为0.6n。8.根据权利要求1至4任一项所述的特征入库方法，其特征在于，所述待入库的特征从摄像机提供的视频流或图片流中提取得到。9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至8中任一所述的特征入库方法。10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一所述的特征入库方法。

技术总结
本申请涉及图像识别领域，公开了一种特征入库方法、电子设备和存储介质。上述方法包括：获取待入库的特征；在预先建立的缓存队列中检索是否存在待入库的特征，在检索到缓存队列中存在待入库的特征的情况下，舍弃待入库的特征；在检索到缓存队列中不存在待入库的特征的情况下，在数据表中检索是否存在待入库的特征；在检索到数据表中不存在待入库的特征的情况下，将待入库的特征存入缓存队列中；在检索到数据表中存在待入库的特征的情况下，舍弃待入库的特征；在所述缓存队列中存在缓存的特征的情况下，将缓存队列中当前缓存的特征入库，以使当前缓存的特征存入数据表，使得可以在避免特征入库发生重复入库的情况下，提高特征入库的效率。库的效率。库的效率。


技术研发人员：苗成强
受保护的技术使用者：中兴通讯股份有限公司
技术研发日：2021.12.28
技术公布日：2023/7/11