北京远舢智能科技有限公司李晓波获国家专利权
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龙图腾网获悉北京远舢智能科技有限公司申请的专利基于卷积神经网络的特征提取优化方法和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：CN116681985B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310658451.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于卷积神经网络的特征提取优化方法和系统是由李晓波设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于卷积神经网络的特征提取优化方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于卷积神经网络的特征提取优化方法和系统，其属于深度学习领域，该方法包括：获取多个图像数据；提取多个图像数据的特征，将多个所述特征划分为锚点特征A、同类特征P和差异类特征N；根据锚点特征A、同类特征P和差异类特征N得到m组输入值序列A、P、N,m≥2；基于损失函数模型，计算每一组输入值序列A、P、N中的第一组合特征向量AP和第二组合特征向量AN的距离L；将m个距离分别输入Softmax函数模型中得到与每一个距离L对应的概率分布值y，将概率分布值y输入交叉熵函数模型中得到相似程度K。本申请具有提升特征分类准确度的效果。
本发明授权基于卷积神经网络的特征提取优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的特征提取优化方法，其特征在于，包括： 获取多个图像数据； 提取多个图像数据的特征，将多个所述特征划分为锚点特征A、同类特征P和差异类特征N；根据锚点特征A、同类特征P和差异类特征N得到m组输入值序列A、P、N,m≥2； 基于损失函数模型，计算每一组输入值序列A、P、N中的第一组合特征向量AP和第二组合特征向量AN的距离L； 将m个距离分别输入Softmax函数模型中得到与每一个距离L对应的概率分布值y，将概率分布值y输入交叉熵函数模型中得到相似程度K；所述交叉熵函数模型的计算公式为： 其中，y为概率分布值，即预测结果，为样本真值； 根据相似程度k来修改模型提取图像特征时的参数；或在模型提取出特征后，依据预测结果与样本真值之间的误差自动减去误差值。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京远舢智能科技有限公司，其通讯地址为：101400 北京市怀柔区雁栖经济开发区雁栖南四街25号院3号楼三层327室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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