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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于机器学习的关联成像信息提取技术及并行采样系统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：CN120431137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510565190.X，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于机器学习的关联成像信息提取技术及并行采样系统是由尚昱萱;张智晟;刘伟涛;严浩设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的关联成像信息提取技术及并行采样系统在说明书摘要公布了：本发明涉及关联成像信息提取技术领域，具体为基于机器学习的关联成像信息提取技术及并行采样系统，其包括数据收集模块、特征点检测模块、特征匹配与图像配准模块和关联信息分析模块，其中数据收集模块收集历史多幅图像数据以及利用并行采样技术收集实时多幅图像数据；特征点检测模块利用高斯差分金字塔提取特征；特征匹配与图像配准模块通过最近邻距离比率方法实现高精度匹配和配准；关联信息分析模块利用卷积神经网络构建模型，将配准数据作为输入，特征点对作为目标，实现对实时图像的快速、准确特征点对应关系预测。

本发明授权基于机器学习的关联成像信息提取技术及并行采样系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的关联成像信息提取技术及并行采样系统，其特征在于，包括数据收集模块100、特征点检测模块200、特征匹配与图像配准模块300和关联信息分析模块400，其中：所述数据收集模块100使用并行采样技术，收集实时多幅图像数据；从公共数据库中收集与实时多幅图像数据相同结构类型的历史多幅图像数据；所述特征点检测模块200用于对历史多幅图像数据进行特征点的检测，通过对历史多幅图像数据中的每个图像上构建高斯差分金字塔，以检测极值点，并生成特征描述符；所述特征匹配与图像配准模块300根据历史多幅图像数据中每个图像所生成的特征描述符，利用最近邻距离比率方法进行特征描述符匹配，生成匹配的特征描述符对应的特征点对；基于匹配的特征描述符对应的特征点对，以及对应匹配图像的历史多幅图像数据，计算图像间的变换矩阵，应用计算得到的变换矩阵，将匹配图像的历史多幅图像数据对齐到同一坐标系，生成配准多幅图像数据；所述关联信息分析模块400利用卷积神经网络算法进行关联信息模型的构建，通过将匹配的特征描述符对应的特征点对作为关联信息模型的目标特征，配准多幅图像数据作为关联信息模型的输入特征，以此构建关联信息模型；构建完成的关联信息模型用于对实时多幅图像数据进行特征点对应关系的预测。

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中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410028 湖南省长沙市开福区德雅路109号；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”。

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