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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利一种基于动态特征贡献度的色纺织物图像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：CN120596697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511077808.4，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于动态特征贡献度的色纺织物图像检索方法是由王闵;向昊林;王鹏阳;朱兰艳;袁理设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态特征贡献度的色纺织物图像检索方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于动态特征贡献度的色纺织物图像检索方法，针对传统检索技术存在的单特征局限性与固定权重融合缺陷进行创新改进。通过多模态特征解耦技术分离颜色、纹理及形状特征，消除特征间耦合干扰；创新构建动态贡献度量化机制，利用梯度反传实时计算特征对检索结果的贡献比例，实现权重自适应调整。该方法突破性地解决了色纺纱织物因颜色渐变、混纺结构差异等复杂特性导致的检索偏差问题，可根据查询图像特征如色彩渐变织物侧重颜色特征、提花织物侧重形状边缘智能匹配权重分配，使检索结果更贴合人类视觉感知。其技术方案有效提升了纺织工业中复杂织物的图像检索精度，并为生产工艺数据关联提供了智能化解决方案。

本发明授权一种基于动态特征贡献度的色纺织物图像检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态特征贡献度的色纺织物图像检索方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，对色纺织物样本进行分类采集，得到色纺织物库存样本； 步骤2，色纺织物样本的光学图像采集，并进行预处理，建立标准化数据集； 步骤3，对光学图像进行多模态特征解耦处理，分离出颜色、纹理和形状三类独立特征图； 步骤4，设计颜色、纹理、形状三个完全相对独立的特征编码器，对颜色、纹理和形状三类独立特征图分别进行编码，并得到色纺织物种类的预测值； 步骤5，利用损失函数对色纺织物种类的预测值和色纺织物种类的真实标签进行损失计算，对步骤4中的模型参数进行优化，并利用优化后的特征编码器模型提取色纺织物库存样本图像颜色、纹理和形状的离散特征向量； 步骤6，设计特征贡献度量化模型，该模型聚合离散特征向量并执行色纺织物类别识别，得到类别概率分布，并评估各视觉特征对色纺织物种类识别的贡献程度，实现特征权重的自适应优化分配； 步骤7，利用损失函数对色纺织物的类别概率分布和色纺织物种类的真实标签进行损失计算，对步骤6中的模型参数进行优化，在冻结步骤5中特征编码器的基础上，通过反向传播仅更新特征贡献度量化模型的相关参数，并利用优化后的模型输出色纺织物库存样本图像中颜色、纹理和形状特征对色纺织物种类识别的特征权重； 步骤8，将待检索的色纺织物样本按照上述步骤2-7进行处理得到对应的特征权重，进行动态加权融合并在色纺织物样本库中进行检索，得到结果。

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