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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于相似度计算网络的多模光纤光斑图像识别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：CN117011604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310963952.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于相似度计算网络的多模光纤光斑图像识别方法是由马东方;郭志林;徐敬设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于相似度计算网络的多模光纤光斑图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于相似度计算网络的多模光纤光斑图像识别方法。本发明采集了多模光纤在不同弯折角度下的光斑图像，并通过光斑中心裁剪、尺度归一化等操作改善光斑数据集质量；将训练集光斑图像成对组合后，根据光斑图像对应角度之间的差异，打上相似度分数的标签，构建相似度计算网络所需的训练样本集；在相似度计算网络中，先通过特征提取模块，提取到了光斑图像的特征信息，并将成对的光斑图像特征信息拼接融合，再通过相似度衡量模块计算特征信息的相似度；最后将待测光斑图像与参照集进行相似度计算，相似度分数最高图像所对应的角度即为识别结果。本发明能够在较少样本的情况下，充分挖掘光斑图像特征信息，实现对光斑图像的准确识别。

本发明授权基于相似度计算网络的多模光纤光斑图像识别方法在权利要求书中公布了：1.基于相似度计算网络的多模光纤光斑图像识别方法，其特征在于该方法包括如下步骤： 步骤1：采集多模光纤在不同弯折角度下的光斑图像，并赋予其对应的弯折角度标识； 步骤2：获取光斑中心位置，将光斑图像预处理，用于改善光斑数据集质量；再按一定比例划分为训练集与测试集； 步骤3：将训练集中的光斑图像成对搭配，打上相似度分数的标签，构建相似度计算网络的训练样本集； 步骤4：将训练样本集分成多个小批次，依次作为相似度计算网络的输入，结合输入的相似度分数标签与均方差损失函数训练网络模型； 步骤5：在每个弯折角度的训练集中，随机选取一张或者多张光斑图像作为该弯折角度类别的参照图像，一同组成多模光纤弯折角度类别的参照集； 步骤6：对于测试集中任意未知弯折角度的光斑图像，使其与参照集中所有的光斑图像组合，依次输入到训练好的相似度计算网络中去，根据待测光斑图像与参照集光斑图像的相似度分数，相似度分数最高的光斑图像所对应的弯折角度为识别结果； 其中，步骤4中的相似度计算网络，包括两个模块，分别是基于卷积神经网络的特征提取模块和相似度衡量模块；通过所述特征提取模块提取光斑图像的特征信息，再通过相似度衡量模块计算光斑图像特征信息的相似度，通过计算相似度分数与样本标签的均方差损失函数实现对网络模型的优化。

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