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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利基于混合策略和对称距离约束的图像局部特征提取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：CN117078954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311056679.1，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于混合策略和对称距离约束的图像局部特征提取方法是由孙琨;随阳帆;徐梦雪;唐厂;王力哲设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合策略和对称距离约束的图像局部特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合策略和对称距离约束的图像局部特征提取方法，包括以下步骤：S1、对给定的图像进行关键点检测；S2、以各个关键点为中心，分别提取相同大小的图像块；S3、将提取的多个图像块输入训练好的用于提取图像特征描述向量的卷积神经网络，输出所有图像块的特征描述向量。在卷积神经网络训练过程中，本发明充分利用距离信息，有效增加了负样本的多样性，使得决策边界与最优边界差距较小，从而提高了样本特征描述的准确性，在此基础上还可有效提高图片匹配的准确度。

本发明授权基于混合策略和对称距离约束的图像局部特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合策略和对称距离约束的图像局部特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对给定的图像进行关键点检测； S2、以各个关键点为中心，分别提取相同大小的图像块； S3、将提取的多个图像块输入训练好的用于提取图像特征描述向量的卷积神经网络，输出所有图像块的特征描述向量； 其中，该卷积神经网络的训练过程为： Step1：根据图像样本类别，生成三元组集合A，P，N，锚样本集合A包括n个锚样本，正样本集合P包括n个正样本，N为负样本集；每个锚样本均有一个正样本与其形成匹配对，负样本为非匹配样本； Step2：将一批三元组输入用于提取图像特征向量的卷积神经网络，得到样本特征向量，根据提取的锚样本特征向量和正样本特征向量，计算如下距离矩阵：正样本和锚样本之间的距离矩阵，锚样本内部之间的距离矩阵； Step3：从矩阵中选择在预设距离阈值范围内距离每个锚样本最近的两个非匹配样本集，并与正样本集按照一定的比例进行混合，形成最难负样本集，将其替换三元组集合中的负样本集，计算三元损失函数； Step4：从矩阵中找出距离某个锚样本最近的非匹配样本，称为第一周围样本，距离某个正样本最近的非匹配样本，称为第二周围样本；分别计算第一周围样本和第二周围样本与对应的一对锚样本和正样本的距离差，并求和，将该和作为一个三元组的损失值；对同一批样本的损失值取平均，作为对称距离损失函数； Step5：将三元损失函数与对称距离约束损失函数按照一定的比例求和，生成总的损失函数，约束卷积神经网络的训练过程，经过多次训练后得到最终的卷积神经网络。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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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