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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司超高压分公司;国网安徽省电力有限公司;中国科学技术大学先进技术研究院申请的专利基于多智能强化学习的自然图像的几何配准方法及模型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：CN115482262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210910738.6，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于多智能强化学习的自然图像的几何配准方法及模型是由董翔宇;樊培培;刘之奎;朱涛;李腾;宋健;蒋欣峰;葛健;刘锋;柯艳国;罗沙;谢佳;王子磊;张俊杰;黄道均;马欢;石玮佳;方晶晶;索浩银;方波;张晗设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能强化学习的自然图像的几何配准方法及模型在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于多智能强化学习的自然图像的几何配准方法及模型，属于图像识别技术领域。所述几何配准方法包括：获取源图像和配准图像；对所述源图像和配准图像分别执行结构信息提取操作以得到对应的第一特征和第二特征；根据所述第一特征和第二特征执行注意力相关图计算操作以得到注意相关图；根据所述注意力相关图分别执行多次策略网络计算操作以得到对应的多个第一向量；根据所述第一向量和所述注意相关图执行值融合网络计算操作以得到配准参数。该几何配准方法及模型能够准确完成图像配准操作。

本发明授权基于多智能强化学习的自然图像的几何配准方法及模型在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能强化学习的自然图像的几何配准方法，其特征在于，所述几何配准方法包括： 获取源图像和配准图像； 对所述源图像和配准图像分别执行结构信息提取操作以得到对应的第一特征和第二特征； 根据所述第一特征和第二特征执行注意力相关图计算操作以得到注意力相关图； 根据所述注意力相关图分别执行多次策略网络计算操作以得到对应的多个第一向量； 根据所述第一向量和所述注意力相关图执行值融合网络计算操作以得到配准参数； 根据所述第一特征和第二特征执行注意力相关图计算操作以得到注意力相关图包括： 对所述第一特征执行卷积操作和尺度变换操作以得到第一标准特征； 对所述第二特征执行卷积操作、尺度变换操作以及转置操作以得到第二标准特征； 对所述第一标准特征和第二标准特征执行矩阵乘法操作、softmax函数激活操作以得到注意力图； 将所述第一特征和第二特征叠加以得到相关图； 对所述注意力图和所述相关图执行矩阵乘法操作，以得到第一注意力相关图； 对所述注意力图和所述第一注意力相关图执行矩阵乘法操作，以得到所述注意力相关图； 根据所述第一向量和所述注意力相关图执行值融合网络计算操作以得到配准参数包括： 对所述注意力相关图执行多层感知器运算以得到第一权重； 根据所述第一权重和所述第一向量执行加权运算以得到第二向量； 对所述注意力相关图执行多层感知器运算以得到第一偏置参数； 根据所述第一偏置参数和所述第二向量执行相加运算以及第一函数激活运算以得到第三向量； 对所述注意力相关图执行多层感知器运算以得到第二权重； 根据所述第二权重和所述第二向量执行加权运算以得到第三向量； 对所述注意力相关图执行多层感知器运算、第二函数激活运算以及多层感知器运算以得到第二偏置参数； 根据所述第二偏置参数和所述第三向量执行第三函数激活运算以及相加运算以得到所述配准参数。

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