买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于感官特征的图像检索方法、装置、设备及存储介质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：CN116955689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310929039.0，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权基于感官特征的图像检索方法、装置、设备及存储介质是由叶茫;陈翠群;李舒嘉设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于感官特征的图像检索方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于感官特征的图像检索方法、装置、设备及存储介质，其中该方法包括步骤：基于训练集中RGB图像的感官特征和非感官特征优化视觉Transformer模型；通过所述视觉Transformer模型，对采集的素描图进行特征提取，得到素描图的特征；利用所述视觉Transformer模型提取测试集中每个RGB图像的感官特征，其中所述感官特征包括：结构特征和纹理特征；将所述素描图的特征与测试集中每个图像的感官特征进行对比，以检索与所述素描图相匹配的图像。本申请能够提高图像的检索精度，并且还能够减小素描模态和图像模态之间的差异，进而有效地缓解模态差异给训练带来的负面影响。

本发明授权基于感官特征的图像检索方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于感官特征的图像检索方法，其特征在于，包括： 基于训练集中RGB图像的感官特征和非感官特征优化视觉Transformer模型； 通过所述视觉Transformer模型，对采集的素描图进行特征提取，得到素描图的特征； 利用所述视觉Transformer模型提取测试集中每个RGB图像的感官特征，其中所述感官特征包括：结构特征和纹理特征； 将所述素描图的特征与测试集中每个图像的感官特征进行对比，以检索与所述素描图相匹配的图像； 其中，利用对抗解耦的方法CannyAD提取训练集中每个图像所对应的轮廓图； 将每个图像及其所对应的轮廓图输入至视觉Transformer模型中，得到所述图像的特征和所述图片对应的轮廓图的特征； 将所述图像的特征和所述图片对应的轮廓图的特征输入至注意力模型中，得到图片的感官特征； 对所述图片进行解耦，得到图片的非感官特征； 根据所述感官特征和非感官特征，得到对抗特征，并基于所述对抗特征优化视觉Transformer模型； 根据公式：fps＝Eα×Vfp+fp，计算图片的感官特征，其中fps为图片的感官特征，E.表示一个全连接层和一个dropout操作，α为图片和图片对应轮廓图构成的掩码矩阵，V.表示用权重Wv进行线性变换操作，Fp为提取的图片特征； 根据公式：Fpn＝Fp-Fps，计算图片的非感官特征； 根据公式：Fp ,＝fps+γfpn，计算对抗特征，其中γ为对抗系数，所述对抗特征为高维向量，其用于增强图片感官特征的鲁棒性； 根据公式：计算对抗特征的损失函数，其中CE.和分别表示交叉熵损失函数和全连接层，N1表示训练数据中物体的类别数； 利用对抗特征的损失函数优化视觉Transformer模型。

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武汉大学，其通讯地址为：430061 湖北省武汉市武昌区珞珈山；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”。