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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于多尺度特征融合的源相机识别方法和装置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：CN116721321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310625066.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多尺度特征融合的源相机识别方法和装置是由王总辉;梁康明;虞楚尔;马哲;陈禹坤设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征融合的源相机识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度特征融合的源相机识别方法和装置，包括以下步骤：基于多尺度特征融合构建溯源模型，包括多尺度特征提取模块和特征融合模块以及分类器；利用训练图像集对溯源模型进行监督学习，提取监督学习后的多尺度特征提取模块和特征融合模块组成特征提取器；利用特征提取器提取测试图像集中每个测试图像的高维向量，并以高维向量为测试图像对应源相机类别的指纹索引，构建相机指纹库；利用特征提取器提取待测图像的高维向量，基于高维向量与相机指纹库中的指纹索引进行匹配检索，基于匹配检索的指纹索引得到待测图像的源相机类别。该方法和装置能够在保证溯源精度的情况下实现高效源相机识别。

本发明授权一种基于多尺度特征融合的源相机识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合的源相机识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于多尺度特征融合构建溯源模型，包括多尺度特征提取模块和特征融合模块以及分类器；所述多尺度特征提取模块包括并行的多个不同尺度的特征提取分支，每个特征提取分支将输入图像经过对应尺度的卷积进行处理后，通过卷积层、批归一化层、激活层和池化层后送入残差网络，以提取深层向量；所述残差网络包括依次连接的池化层、第一卷积块和两个第二卷积块、激活层+池化层，在池化层的输出端与第一个第二卷积块的输入端之间构建第一残差连接，且第一残差连接经过卷积层+批归一化层，在第一卷积块的输出端与第二个第二卷积块的输入端构建第二残差连接，第一个第二卷积块的输出端与激活层+池化层的输入端构建第三残差连接，其中，第一卷积块包括依次连接的第一尺寸卷积层+批归一化层+激活层、第二尺寸卷积层+批归一化层+激活层、第一尺寸卷积层+批归一化层，第二卷积块包括依次连接的激活层+池化层、第一尺寸卷积层+批归一化层+激活层、第二尺寸卷积层+批归一化层+激活层、第一尺寸卷积层+批归一化层； 利用训练图像集对溯源模型进行监督学习，提取监督学习后的多尺度特征提取模块和特征融合模块组成特征提取器； 利用特征提取器提取测试图像集中每个测试图像的高维向量，并以高维向量作为测试图像对应源相机类别的指纹索引，构建相机指纹库； 利用特征提取器提取待测图像的高维向量，基于高维向量与相机指纹库中的指纹索引进行匹配检索，基于匹配检索的指纹索引得到待测图像的源相机类别。

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