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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利一种基于注意力机制和成对马尔科夫随机场形状检索方法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：CN114547363B 。

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：202210043227.9，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于注意力机制和成对马尔科夫随机场形状检索方法是由王醒策;武仲科;王亚菁;徐墅;王虎镇设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制和成对马尔科夫随机场形状检索方法在说明书摘要公布了：本发明属于基于图片进行形状检索的计算机应用技术领域，具体公开了一种基于注意力机制和成对马尔科夫随机场形状检索方法，包括：步骤1、家具模型预处理；步骤2、成对马尔可夫随机场的建立；步骤3、输入图像提取特征并匹配，获取最相近渲染图片，步骤4、优化检索结果，获取最终检索结果。本发明提出的技术方案使家具模型的检索准确、高效，具有较强的实用价值和现实意义。

本发明授权一种基于注意力机制和成对马尔科夫随机场形状检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制和成对马尔科夫随机场形状检索方法，其特征在于，包括： S1、预处理家具模型，获得家具模型渲染图片特征存储于本地数据库，包括： S101、通过不同角度渲染家具模型获取家具模型图片，将家具模型图片输入至Resnet101网络中获取家具模型图片局部特征； S102、将家具模型图片局部特征输入至注意力模块得到家具模型图片全局特征，作为家具模型渲染图片表示，并存储于本地数据库，注意力模块如下式所示： ......（1）， 式1中，表示为全局特征，表示为局部特征，为调整局部特征权重的参数，表示为局部特征个数，表示为第i个局部特征的p次方，局部特征计算如下式（2）： ......（2）， 式2中，表示为ResNet101网络的输出特征，表示为1×1卷积，表示为通过一个1×1卷积的投影，表示为注意力权重，注意力权重如下式（3）： ......（3）， 式3中，表示为归一化指数函数，表示为注意力的查询头，表示为注意力的键，和都是通过1×1卷积得到的，表示为缩放变量的参数； S2、获取二维室内家具场景图片，提取家具包围盒渲染图片特征，包括： S201、获取二维室内家具场景图片，采用YOLOv4算法对二维室内家具场景图片进行目标检测获取家具包围盒位置和包围盒内家具类别； S202、将家具包围盒位置对应的家具包围盒图片输入至Resnet101网络中获取家具包围盒图片局部特征； S203、将家具包围盒图片局部特征输入至注意力模块得到家具包围盒图片全局特征，作为家具包围盒渲染图片表示，其中，注意力模块如上式（1）-（3）所示； S3、利用三角损失函数训练家具模型渲染图片特征和家具包围盒渲染图片特征提取模型； S4、采用欧式距离计算家具包围盒渲染图片特征和家具模型渲染图片特征相似性，排序获得初始检索结果； S5、统计室内家具场景数据库各家具模型出现概率构建无向图，并结合初始检索结果构建成对马尔科夫随机场； S6、根据马尔科夫随机场采用后验概率模型和贪心算法模型获得最终检索结果。

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