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龍圖騰網恭喜青島漫斯特數字科技有限公司申請的專利基于機器學習的圖像內容搜索與匹配系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118861345B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411341112.3，技術領域涉及：G06F16/58；該發明授權基于機器學習的圖像內容搜索與匹配系統及方法是由李磊設計研發完成，并于2024-09-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器學習的圖像內容搜索與匹配系統及方法在說明書摘要公布了：本發明涉及數據處理技術領域，本發明公開了一種基于機器學習的圖像內容搜索與匹配系統及方法，包括：待搜索圖像輸入風景類型檢測模型中，以識別出待搜索圖像所歸屬的風景類型；依據風景類型從預配置的圖像數據庫中調取對應風景類型的圖像數據簇；獲取待搜索圖像和每幅風景圖像的高級語義特征集，根據高級語義特征集計算第一相似系數，并根據第一相似系數從對應的圖像數據簇中篩選出候選圖像；獲取待搜索圖像與每幅候選圖像的低級視覺特征集，根據低級視覺特征集計算第二相似系數；從候選圖像中篩選出相似圖像，并將與相似圖像關聯綁定的介紹信息進行輸出反饋；本發明有利于在提高圖像搜索速度的同時，保障圖像搜索結果的準確度。

本發明授權基于機器學習的圖像內容搜索與匹配系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的圖像內容搜索與匹配系統，其特征在于，所述系統包括：圖像識別模塊，用于獲取待搜索圖像，并將待搜索圖像輸入預先訓練好的風景類型檢測模型中，以識別出待搜索圖像所歸屬的風景類型；其中，所述風景類型檢測模型的生成邏輯如下：獲取歷史風景類型識別訓練數據，將歷史風景類型識別訓練數據劃分為風景類型識別訓練集和風景類型識別測試集；所述歷史風景類型識別訓練數據中包含多幅待搜索圖像及其對應風景類型的標注標簽；構建第一分類網絡，將風景類型識別訓練集中的待搜索圖像作為第一分類網絡的輸入，以及即將風景類型識別訓練集中風景類型的標注標簽作為第一分類網絡的輸出，對第一分類網絡進行訓練，得到初始風景類型檢測網絡；利用風景類型識別測試集對初始風景類型檢測網絡進行模型驗證，輸出大于等于預設第一測試準確度閾值的初始風景類型檢測網絡，作為訓練好的風景類型檢測模型；數據調取模塊，用于依據風景類型從預配置的圖像數據庫中調取對應風景類型的圖像數據簇；所述圖像數據簇中包括多幅風景圖像以及與每幅風景場景圖關聯綁定的介紹信息；初步篩選模塊，用于獲取待搜索圖像和每幅風景圖像的高級語義特征集，根據高級語義特征集計算待搜索圖像與每幅風景圖像的第一相似系數，并根據第一相似系數從對應的圖像數據簇中篩選出多幅候選圖像；所述高級語義特征集中包含多個高級語義特征，所述高級語義特征具體指代圖像中主體區域的對象類型；相似計算模塊，用于獲取待搜索圖像與每幅候選圖像的低級視覺特征集，根據低級視覺特征集計算待搜索圖像與每幅候選圖像的第二相似系數；所述低級視覺特征集中包括多個低級視覺特征的特征值，所述低級視覺特征的特征值包括圖像中主體區域的邊界矩、長寬比、顏色矩、能量和熵；圖像搜索模塊，用于根據第一相似系數和第二相似系數從多幅候選圖像中篩選出與待搜索圖像匹配一致的相似圖像，并將與相似圖像關聯綁定的介紹信息進行輸出反饋。

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