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龙图腾网获悉讯飞智元信息科技有限公司;科大讯飞股份有限公司申请的专利一种图像特征获取方法、图像检索方法及相关设备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：CN114926800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202210581791.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种图像特征获取方法、图像检索方法及相关设备是由贾若然;张友国;谭昶;刘江;吕军;胡少云;李亚玲;张慧萍;宋薇薇设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像特征获取方法、图像检索方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种图像特征获取方法、图像检索方法及相关设备，针对图像中对象的某些部位不可见的情况，本发明提供的图像特征获取方法先确定图像中对象的可见关键点信息，然后基于可见关键点信息定位出可见关键区域，接着获取可见关键区域的特征，然后基于可见关键区域的特征预测不可见关键区域的特征，如此可获得所有关键区域的特征即局部特征，在此基础上，将局部特征与全局特征融合，可得到能较好表征图像中对象的综合特征。在本发明提供的图像特征获取方法的基础上，本发明还提供了图像检索方法，由于图像检索采用的图像特征为采用本发明提供的图像特征获取方法获得的能够较好表征图像中对象的图像特征，因此，最终可获得较好的检索效果。

本发明授权一种图像特征获取方法、图像检索方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种图像特征获取方法，其特征在于，包括： 获取指定场景的目标图像； 根据所述目标图像，获取所述目标图像中目标对象的全局特征以及可见关键点信息； 基于所述可见关键点信息，确定所述目标对象的可见关键区域； 获取所述可见关键区域的特征，并基于所述可见关键区域的特征，预测所述目标对象的不可见关键区域的特征，以得到所述目标对象的局部特征，所述局部特征包括可见关键区域的特征以及基于可见关键区域的特征预测的不可见关键区域的特征； 将所述全局特征与所述局部特征融合，融合后特征作为所述目标图像对应的图像特征； 所述获取所述可见关键区域的特征，并基于所述可见关键区域的特征，预测所述目标对象的不可见关键区域的特征，包括： 将所述目标图像输入特征获取模型的第一特征提取模块，得到所述目标图像的浅层特征； 从所述目标图像的浅层特征中获取所述可见关键区域的浅层特征； 将所述可见关键区域的浅层特征输入所述特征获取模型中所述可见关键区域对应的第二特征提取模块，得到所述可见关键区域对应的第二特征提取模块输出的所述可见关键区域的特征； 将所述可见关键区域对应的第二特征提取模块输出的特征输入所述特征获取模型中所述不可见关键区域对应的第二特征提取模块，得到所述不可见关键区域对应的第二特征提取模块输出的所述不可见关键区域的特征。

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