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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种结合图像和实例特征的模糊混合实例搜索方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115757845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210839198.7，技术领域涉及：G06F16/532；该发明授权一种结合图像和实例特征的模糊混合实例搜索方法是由汪洋;张逸星设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合图像和实例特征的模糊混合实例搜索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合图像和实例特征的模糊混合实例搜索方法，该方法针对带有运动模糊（withblur）的图像视频中进行实例搜索（InstanceSearch），具体包括：查询模糊混合、基于图像特征（ImageFeature）的排序和基于实例特征（ObjectFeature）的重排序。本发明将增强实例搜索在以运动模糊图片数据为对象的搜索效果，在有相似背景和包含同一实体图像的图像搜索中能获得较好的搜索效果。为自动驾驶和运动机器人处理视觉相关的检索任务，如目标跟踪，物体重识别等，提供更好的检索支持。

本发明授权一种结合图像和实例特征的模糊混合实例搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种结合图像和实例特征的模糊混合实例搜索方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤： 步骤1：查询模糊混合 在图像库中对实例搜索查询，得到查询图像I，将该查询图像进行模糊增强，使用具有不同模糊度的模拟模糊核，采用模糊化算法将查询图像转换成模糊图像，得到n个不同模糊度的模糊图像Ib1,Ib2,...Ibn；然后，将模糊图像与原始图像进行混合，混合具体包括： 1像素级混合 以图像的RGB值直接将查询图像及其模糊图像，在每像素模糊图像相加，然后取平均值，得到混合图像；将混合图像作为一个新的查询图像输入到深度卷积神经网络CNN结构中，进行特征抽取；查询图像I在x,y像素的RGB值为VI x,y，则混合图像IM的RGB值由以下公式计算： 2特征级别混合 首先提取查询图像及其模糊图像Ib1,Ib2,...Ibn的CNN特征，然后进行混合；并将新的混合特征作为实际的查询特征用作之后的查询使用；将查询图像I通过CNN抽取的特征用向量FI表示，其中，每一个维度z为fz I；模糊特征的混合分为三个：相加平均和最大值计算公式分别如下： 步骤2：基于图像特征的排序 混合的结果将作为图像特征进入到排序，对整个图像库进行过滤得到一个粗略排序；排序使用以下相似函数，其中Fa为图像a的特征向量，|·|为求内积，·是向量乘法； 根据图像库中的每张图片Fc与混合后的查询图片IM的向量进行相似度计算，并根据相似度进行排序得到排序结果； 步骤3：基于实例特征的重排序 首先，进行查询扩展QE；QE将在基于图像特征的排序结果中选取排名最靠前的K个结果，作为扩展对象图像；查询图像经过步骤1模糊混合后的全局特征与查询在CNN中区域建议网络RPN特征作为查询特征，执行新一轮的搜索；RPN提供的特征包含图像中的实例特征和ROI区域的特征，表示为R1,R2,...,Rm，添加了ROI区域特征的最终特征为ε；应用操作子计算ε，可采用归一化的取最大值、取和或取平均，计算公式为： 再以最终特征ε计算重排序结果，并将靠前的结果作为查询结果。

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