买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于多视图特征融合的图像相似度计算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：CN120726353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511177501.1，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种基于多视图特征融合的图像相似度计算方法是由陈雁;石诚;魏峰;张兴鹏;易雨;张朋;熊斌;曾星杰;尹红;王骞;张翀设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图特征融合的图像相似度计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视图特征融合的图像相似度计算方法，涉及图像相似度计算技术领域，步骤如下：S1、收集应用于图像相似度计算的场景数据；S2、对数据进行处理和采样，得到最优正负样本集；S3、分别搭建并训练目标检测模块、孪生神经网络模块和余弦相似度模块；S4、构建多视图特征融合模型，整合上述三个模块的输出结果；S5、将待进行图像相似度计算的图像输入至已训练好的多视图特征融合模型中获取精准的图像相似度计算预测结果。本发明采用上述步骤的一种基于多视图特征融合的图像相似度计算方法，结合目标识别技术、余弦相似度计算以及孪生神经网络的输出构建多视图特征融合模型，从而提高图像相似度计算的精度。

本发明授权一种基于多视图特征融合的图像相似度计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图特征融合的图像相似度计算方法，其特征在于，步骤如下： S1、收集应用于图像相似度计算的场景数据； S2、对数据进行处理和采样，筛选保留关键特征图像，得到优化过的最优正负样本集； S3、分别搭建并训练目标检测模块、孪生神经网络模块和余弦相似度模块，目标检测模块输出目标检测置信度及边界框坐标，孪生神经网络模块输出曼哈顿距离相似度得分，余弦相似度模块输出余弦相似度值； S4、构建多视图特征融合模型，整合目标检测模块、孪生神经网络模块和余弦相似度模块的输出结果，通过多层感知机生成最终图像相似度评分，构建多视图特征融合模型的过程如下： 多视图特征融合模型包含三层全连接层，将目标检测模块、孪生神经网络模块和余弦相似度计算模块的输出结果作为原始特征输入到第一个全连接层，第一个全连接层通过线性变换将输入维度为3的原始特征映射至128维空间，第二个全连接层的特征维度为64维，第三个全连接层的特征维度为32维，在每一个全连接层之后依次接批量归一化层、ReLU激活函数、Dropout层，最后使用Sigmoid函数将输出层的输出结果限制在[0，1]范围内； S5、使用经过优化的样本集，采用二元交叉熵损失函数优化对所构建的多视图特征融合模型进行训练，得到最终模型； S6、将待进行图像相似度计算的图像输入至已训练好的最终多视图特征融合模型中，通过综合分析获取精准的图像相似度计算预测结果。

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西南石油大学，其通讯地址为：610500 四川省成都市新都区新都大道8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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。