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龙图腾网获悉东南大学;东南大学深圳研究院申请的专利一种基于并行注意力机制的高效特征匹配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：CN116188825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310146914.8，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于并行注意力机制的高效特征匹配方法是由杜松林;芦晓勇设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于并行注意力机制的高效特征匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于并行注意力机制的高效特征匹配方法，首先使用卷积神经网络提取图片关键点及其描述子；再使用并行注意力层对两组特征计算自注意力和交叉注意力，并使用可学习的神经网络自适应融合自注意力网络和交叉注意力网络，其中自注意力网络利用全局上下文信息加强描述子表征能力，交叉注意力网络用于寻找两图像描述子之间的对应关系；描述子经过并行注意力层加强后，使用Sinkhorn算法与互近邻准则计算匹配结果。本方法将自注意力和交叉注意力以并行的方式整合在一起，大幅减小了模型的计算量和参数量，提高模型效率，同时并行注意力层的自适应融合网络使得模型能够学习到最优的注意力融合方式，在性能和效率上实现双赢。

本发明授权一种基于并行注意力机制的高效特征匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于并行注意力机制的高效特征匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、输入单张图片，对输入图片进行随机单应变换并生成单应性矩阵，得到输入网络的两张图片和groundtruth单应性矩阵，使用深度卷积神经网络提取图片关键点及描述子； S2、以步骤S1获得的关键点及描述子为输入，使用多层感知机作为位置编码器，将关键点的空间位置信息嵌入到描述子中； S3、将步骤S2获得的描述子通过9层并行注意力层处理，每个并行注意力层中包括自注意力模块和交叉注意力模块， 所述自注意力模块中，采用标准注意力操作分别处理两图片描述子，加强描述子表征能力； 所述交叉注意力模块，按照注意力权重共享策略，寻找两图片的描述子之间的对应关系； 将自注意力模块网络输出和交叉注意力模块网络输出连接并通过多层感知机融合，融合结果用于更新描述子，新描述子作为下一层并行注意力层的输入； S4、经过步骤S3利用并行注意力层加强描述子后，将两图片描述子点乘得到得分矩阵，并将其作为最优运输问题的成本矩阵，应用Sinkhorn算法迭代获得最优分配矩阵,基于最优分配矩阵，首先过滤值小于匹配阈值的匹配，最后使用互最近邻准则选择最终匹配； S5、根据步骤S4的输出匹配结果和真实匹配计算损失，训练并行注意力网络和位置编码器,实现特征匹配。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东南大学;东南大学深圳研究院，其通讯地址为：210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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