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龍圖騰網恭喜西安建筑科技大學申請的專利特征一致性建議的多尺度融合地標圖像檢索方法及系統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：CN114579794B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10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：202210334948.5，技術領域涉及：G06F16/583；該發明授權特征一致性建議的多尺度融合地標圖像檢索方法及系統是由孟月波;楊蕾;段中興;劉光輝;趙敏華設計研發完成，并于2022-03-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本特征一致性建議的多尺度融合地標圖像檢索方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種特征一致性建議的多尺度融合地標圖像檢索方法及系統，采集地標圖像數據，構建地標檢索訓練數據集Tr與測試數據集Te；構造特征一致性建議的多尺度融合地標圖像檢索網絡；通過構造總損失函數，計算損失值，利用地標檢索訓練數據集Tr對多尺度地標圖像檢索網絡進行訓練，得到特征一致性建議的多尺度融合地標圖像檢索模型；將測試數據集Te輸入特征一致性建議的多尺度融合地標圖像檢索模型，輸出地標圖像的檢索結果，本發明解決了不同拍攝條件下的尺度差異導致檢索準確率低的問題，減少了對大量細粒度標簽信息的依賴，提高了地標圖像的匹配精度，有利于實現智慧旅游領域中的實際應用部署。

本發明授權特征一致性建議的多尺度融合地標圖像檢索方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種特征一致性建議的多尺度融合地標圖像檢索方法，其特征在于，具體步驟如下：S1采集地標圖像數據，構建地標檢索訓練數據集與測試數據集；S2構造特征一致性建議的多尺度融合地標圖像檢索網絡，包括銜接有多尺度信息提取模塊的ResNet50網絡、特征自注意融合網絡和區域特征一致性建議項；S3通過特征一致性建議函數、三元組損失函數和分類函數構造總損失函數，計算損失值，利用地標檢索訓練數據集對多尺度地標圖像檢索網絡進行訓練，得到多尺度融合地標圖像檢索模型；S4將地標檢索測試數據集輸入特征一致性建議的多尺度融合地標圖像檢索模型，輸出地標圖像的檢索結果；步驟S2中，在ResNet50網絡最大池化層后銜接有多尺度信息提取模塊，所述ResNet50網絡用于獲取地標圖像的初始局部特征圖；多尺度信息提取模塊通過重組張量函數按照從左上到右下的順序提取初始局部特征圖的多個局部特征塊，得到不同尺度的N個局部特征塊和M個局部特征塊；其中，局部特征塊為小尺度特征塊，為大尺度特征塊；步驟S2中，ResNet50后構建特征自注意融合網絡，所述特征自注意融合網絡包括兩個特征自注意融合分支，兩個特征自注意融合分支各由一層Transformer編碼層構成；步驟S2中，特征自注意融合網絡處理過程的具體步驟為：1）兩個Transformer編碼層分別初始化生成初始全局特征映射，將局部特征塊、和初始全局特征映射兩兩組成一組，得到組，組；將組，分別輸入Transformer編碼層中，在Transformer編碼層中將標準的可學習的位置向量嵌入到組、組中，得到的初步融合的兩個地標全局特征映射；2）利用結果向量序列和分別表示兩個地標全局特征映射的具體信息，將結果向量序列和分別輸入兩個Transformer編碼層中對兩個地標全局特征映射中的重要信息進行自注意學習，得到結果向量序列和中每一部分的權重，得到權重的分布概率，對地標全局特征映射的具體信息權重進行更新；3）對兩個地標全局特征映射進行拼接得到聯合全局特征映射。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安建筑科技大學，其通訊地址為：710055 陜西省西安市碑林區雁塔路13號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。