中国科学院信息工程研究所王蕊获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于视野重叠的图像地点标注和识别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：CN114782804B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210300705.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于视野重叠的图像地点标注和识别方法是由王蕊;祁俊昆设计研发完成，并于2022-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于视野重叠的图像地点标注和识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于视野重叠的图像地点标注和识别方法，属于计算机视觉和机器人的交叉技术领域，旨在对现有的图像地点识别数据集构建更加丰富的标注信息，通过这些标注可以直接获取查询图像的正样本，并利用这些更加困难的正样本训练模型，使之学习更加鲁棒的图像特征。
本发明授权一种基于视野重叠的图像地点标注和识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视野重叠的图像地点标注和识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 使用预训练的NetVLAD模型提取图像的全局特征，筛选与查询图像的几何距离在一预设值以内且特征相似度大于一阈值的数据库图像作为查询图像的潜在正样本； 裁剪多尺度的图像子区域并提取每个区域特征，计算查询图像及其每个子区域与潜在正样本及其每个子区域间的特征相似度，筛选最大相似度大于另一阈值的潜在正样本作为查询图像的正样本，并将最大相似度所对应的图像区域作为视野重叠区域标注； 使用上述视野重叠区域标注分多代对NetVLAD模型进行训练，在每代训练时，在SARE损失的基础上，计算查询图像与正样本间的相似度、视野重叠区域间的相似度和无关区域间的相似度并作为相似度状态，将上一代模型的相似度状态作为当前代训练时的自监督信号，使用交叉熵损失约束两代模型的相似度状态； 模型训练结束后，使用模型提取图像的特征，并使用主成分分析方法PCA对图像特征进行降维，根据降维后特征的相似度进行检索。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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