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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图像局部特征匹配方法及系统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：CN116468919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310448974.5，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权图像局部特征匹配方法及系统是由廖赟;段清;刘俊晖;邸一得;周豪;朱开军;刘沛瑜;吴旭宁;潘志轩设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像局部特征匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像局部特征匹配方法及系统，所述方法包括：将两张待匹配图像输入尺度等变主干网络中，提取粗粒度特征图和细粒度特征图；将两张待匹配图像的粗粒度特征图分别送入信息融合模块处理；利用可微匹配层进行特征匹配，得到置信矩阵，从而得到粗匹配；对于每个粗匹配，在对应的细粒度特征图的区域进行细匹配，得到最终匹配预测。本发明通过将尺度等变卷积引入到了目前无检测器的图像匹配框架中，解决了在图像存在大尺度变化时图像匹配困难的问题，具有更佳的匹配能力和匹配精准度，并且在匹配图像具有较大尺度变化时效果显著。

本发明授权图像局部特征匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.图像局部特征匹配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 将两张待匹配图像输入尺度等变主干网络中，提取粗粒度特征图和细粒度特征图； 将两张待匹配图像的粗粒度特征图分别送入信息融合模块处理； 利用可微匹配层进行特征匹配，得到置信矩阵，从而得到粗匹配； 对于每个粗匹配，在对应的细粒度特征图的区域进行细匹配，得到最终匹配预测； 其中，所述方法还包括：基于具有特征金字塔结构的宽残差网络和具有尺度等变性的卷积，建立尺度等变主干网络；使用可控的卷积核来构建尺度等变的卷积层；使用WideResNet的修改版替换CNN主干；其中，所述WideResNet的修改版被配置为采用SESN尺度等变可导向网络中的ConvH2H卷积算子替换普通卷积层获得的WideResNet网络结构； 其中，信息融合模块由自我注意力层以及交叉注意力层组成，信息融合模块包括了NC层的注意力模块的堆叠，每一个注意力模块先执行自我注意力，然后执行交叉注意力，从而完成两幅图像特征之间的信息传递；其中，自我注意力在图像内进行信息的传递交互，交叉注意力则在图像间进行信息的传递交互。

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