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龙图腾网获悉大连大学申请的专利一种嵌入先验距离的植物时序图像对比学习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：CN115937613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310033871.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种嵌入先验距离的植物时序图像对比学习方法是由胡玲艳;许巍;郭睿雅;汪祖民;谷毛毛;陈鹏宇;徐国辉;郭占俊;李国强;秦山设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种嵌入先验距离的植物时序图像对比学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种嵌入先验距离的植物时序图像对比学习方法，包括：读植物时序图像，获得物候期信息，生成四个种类的图像对；记录不同种类的图像对拥有的对应先验距离；将图像对x和y输入对比模型后，进行数据增强，得到图像v1和v2；图像v1和v2在编码器中提取特征向量h1和h2；提取特征向量h1和h2后，使用一种小型神经网络投影头，将表示映射到应用对比损失的空间；通过分级距离和分类距离两种方式，融合不同种类图像对的先验距离与对应向量z1和z2的实际距离，得到对比损失，进而进行训练。本发明使用对比学习来获得专门用于作物的预训练权重，使得该自监督对比学习方法可以有效应用于植物时序图像的预训练。

本发明授权一种嵌入先验距离的植物时序图像对比学习方法在权利要求书中公布了：1.一种嵌入先验距离的植物时序图像对比学习方法，其特征在于，包括： 读植物时序图像，获得物候期信息，生成四个种类的图像对，即同序列同时期、同序列不同时期、不同序列同时期、不同序列不同时期的图像对； 记录不同种类的图像对拥有的对应先验距离； 将一个图像对x和y输入对比模型后，进行数据增强，得到图像v1和v2；对同一个图像，在不同epoch的训练中生成不同视图； 所述图像v1和v2在编码器中提取特征向量h1和h2； 提取特征向量h1和h2后，使用神经网络投影头，将表示映射到应用对比损失的空间，得到向量z1和z2； 通过分级距离和分类距离两种方式，融合不同种类图像对的先验距离与对应向量z1、z2的实际距离，得到对比损失； 所述分级距离具体为：首先定义一个距离系数，以表征该类图像对之间的相对距离；对于图像对x和y，获取其距离： 为图像对原有的label，经过此处理，任意一个图像对x和y的先验距离标记为[0,1]之间的一个数，将视为样本对之间为同样含义图像之间的概率； 对于图像对x和y的向量z1和z2，计算损失值loss为： 式中为z1和z2的相似度；上式视为对z1和z2求相似度，并经过Sigmoid后，与所代表的概率求交叉熵；为温度系数，用于调节相似度的分布； 相似度采用负余弦距离或欧氏距离度量；当采用负余弦距离时： 欧氏距离即为l2范数： 对于每个mini-batch，若batchsize为n，则其对比损失loss为： 。

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