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龙图腾网获悉云南大学;云南览易网络科技有限责任公司申请的专利基于空间和通道双维度注意的多模态图像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：CN116597183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310557121.5，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权基于空间和通道双维度注意的多模态图像特征匹配方法是由刘俊晖;廖赟;段清;吴旭宁;邸一得;周豪;朱开军;刘沛瑜;潘志轩设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间和通道双维度注意的多模态图像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空间和通道双维度注意的多模态图像特征匹配方法，所述方法设计了一种包含空间和通道双维度注意力的注意机制，可以同时对空间和通道双维度进行特征提取，来提高模型在通道间的信息交互能力，以帮助模型将匹配定位在更加重要的特征上，以此提高匹配效率。基于空间和通道双维度注意的方式，该模型不仅解决了多模态图像下的特征匹配问题，且具有出色的匹配能力和匹配准确度，在多种不同模态的数据集下都有着良好的匹配结果和非常好的泛化性，具有很高的实际应用价值。此外，在使用本模型进行多模态图像下的特征匹配时，只需将待匹配数据集输入训练好的、基于空间和通道双维度的匹配网络中，即可全自动的进行特征匹配。

本发明授权基于空间和通道双维度注意的多模态图像特征匹配方法在权利要求书中公布了：1.基于空间和通道双维度注意的多模态图像特征匹配方法，其特征在于，所述方法，包括以下步骤： S1：使用改进的FPN架构对图像的特征进行初步提取； 所述改进的FPN架构，具体包括：4个BasicBlock，4个UpConv块，4个Connect块，4个用于降维的3×3卷积； 所述BasicBlock由两个3×3卷积，两个BatchNorm归一化函数，一个ReLU激活组成；所述UpConv块由一个双线性插值函数，一个3×3卷积，一个BatchNorm函数组成；所述Connect块，由一个Concat函数组成； S2：使用空间注意力在空间维度进行特征交互； S3：使用位置编码巩固图像位置信息； S4：在图像的通道维度上进行注意力交互，完成最终的特征提取； S5：使用双向softmax处理注意力交互后的特征，对模型进行训练，并实现多模态图像下的特征匹配。

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云南大学;云南览易网络科技有限责任公司，其通讯地址为：650000 云南省昆明市呈贡区大学城东外环南路云南大学呈贡校区；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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