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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种面向环境治理监管的图像识别方法、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：CN116844107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310731514.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种面向环境治理监管的图像识别方法、设备及存储介质是由徐小龙;郭彭鹏设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向环境治理监管的图像识别方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向环境治理监管的图像识别方法、设备及存储介质，通过改进的金字塔融合方法利用图像局部特征与全局特征信息对输入的两张图像进行预处理，再通过第一轻量级注意力膨胀网络模型、第二轻量级注意力膨胀网络模型中输出特征向量D1和D2，计算两张图像之间的距离，再根据两张图像之间的距离进行归一化运算，获得两张图像相似度，并判断两张图像是否相似。本发明在图像相似度检测精确度提升的情况下，网络的计算量与参数量大幅度降低，对于面向环境治理监管系统中面临的模型计算量大，模型不便部署在移动端，图像存在的光照不均匀、失真模糊及不同视角问题均具有良好的鲁棒性及实用性。

本发明授权一种面向环境治理监管的图像识别方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向环境治理监管的图像识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1:将输入的两张环境治理图像A1，A2分别进行中值滤波得到处理后的两张环境治理图像B1，B2，并同时将输入的两张环境治理图像A1，A2分别进行均值滤波得到处理后的两张环境治理图像，； 步骤2:分别将环境治理图像B1和，B2和通过金字塔融合方法进行图像融合处理，输出环境治理图像C1，C2； 步骤3:将环境治理图像C1，C2分别输入改进的第一轻量级注意力膨胀网络模型、第二轻量级注意力膨胀网络模型中，分别输出两个一维特征向量D1和D2； 步骤4:计算两个一维特征向量D1，D2的欧式距离，得到两张图像之间的距离，再根据两张图像之间的距离进行归一化运算，得到两张图像的相似度，当相似度大于阈值时，判断两张图像相似； 步骤5：根据归一化运算的输出结果和真实的label标签进行交叉熵运算，得到损失函数，根据损失函数来分别拟合第一轻量级注意力膨胀网络模型、第二轻量级注意力膨胀网络模型，得到更新后第一轻量级注意力膨胀网络模型、第二轻量级注意力膨胀网络模型； 所述步骤2，具体包括： 步骤2-1:分别将环境治理图像B1和放置于金字塔各个层次，将环境治理图像B1和缩小至金字塔各个层次对应的大小； 步骤2-2：对金字塔各个层次缩小后的环境治理图像B1采用拉普拉斯算法进行局部特征提取，对金字塔各个层次缩小后的环境治理图像采用Mobilenetv2主干提取网络进行全局特征提取； 步骤2-3：对金字塔各个层次环境治理图像B1的局部特征，环境治理图像的全局特征按金字塔各个层次进行融合，得到金字塔每个层次的特征向量； 步骤2-4：将金字塔每个层次的特征向量逐层进行融合处理，得到原始图像尺寸的环境治理图像C1； 步骤2-5:分别将环境治理图像B2和放置于金字塔各个层次，将环境治理图像B2和缩小至金字塔各个层次对应的大小； 步骤2-6：对金字塔各个层次缩小后的环境治理图像B2采用拉普拉斯算法进行局部特征提取，对金字塔各个层次缩小后的环境治理图像采用Mobilenetv2主干提取网络进行全局特征提取； 步骤2-7：对金字塔各个层次环境治理图像B2的局部特征，环境治理图像的全局特征按金字塔各个层次进行融合，得到金字塔每个层次的特征向量； 步骤2-8：将金字塔每个层次的特征向量逐层进行融合处理，得到原始图像尺寸的环境治理图像C2。

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