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龙图腾网恭喜南京掌控网络科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的图片查重的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：CN114863172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210486746.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的图片查重的方法及系统是由刘国俭;许允杰;刘昭设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的图片查重的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的图片查重的方法和系统，包括：获取待查询图片，提取该待查询图片的整图特征向量，在查询图片库中检索距离最近的若干张图片并逐一判断；如果检索出的特征距离小于设置的阈值一则直接判定相同；如果大于阈值二则直接判断不相同；如果特征距离大于阈值一而且小于阈值二，则对待查询图片提取局部特征向量并计算与检索出的局部图的特征距离值，依据计算出的局部距离值重新计算整图的特征距离；如果最后算出的距离值小于阈值一则判断为相同，否则判断为不同。优点：本发明能够避免水印造成的相似度降低，避免图片编辑造成的相似度降低，同时不降低查询速度。

本发明授权一种基于深度学习的图片查重的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的图片查重的方法，其特征在于，包括： 获取待查询图片，提取该待查询图片的整图特征向量，与预先构建的查询图片库中的整图特征向量进行比较，从查询图片库中检索出与待查询图片的整图的特征向量距离最低的若干张检出图片； 对于检出图片，按整图的特征向量距离由低到高进行判断，如果整图的特征向量距离低于阈值一则判断为相同图片，若大于阈值二则判断为非相同图片，其中阈值二大于阈值一； 若整图的特征向量距离在阈值一和阈值二之间，则将待查询图片分为若干张局部图，提取每个局部图的特征向量，并逐一与该检出图片的局部图特征向量进行计算并得到各个局部图的特征向量距离，依据各个局部图的特征向量距离合并计算整图的特征向量距离，若小于阈值一则判断为相同图片，否则判断为非相同图片； 所述依据各个局部图的特征向量距离合并计算整图的特征向量距离的公式为： ； ； ； ； ； 其中，D表示整图的特征向量距离，表示局部图像的特征向量距离与整图的特征向量距离的差值，表示待查询图像与检出图像整图的特征向量距离，表示待查询图像与检出图像对应局部图像的特征向量距离，n表示待查询图像与检出图像的局部图像的划分数量，表示n个局部图像的特征向量距离与待查询图像的特征向量距离差值的平均，表示n个局部图像的特征向量距离与待查询图像的特征向量距离差值的标准差，表示局部图像的特征向量距离与待查询图像的特征向量距离差值的权重。

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