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龙图腾网获悉佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院申请的专利一种基于深度视觉特征的快速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：CN115878830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211274265.1，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于深度视觉特征的快速图像检索方法是由黄河;岑健彬;王华龙设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度视觉特征的快速图像检索方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度视觉特征的快速图像检索方法，包括以下步骤：S1、对输入图像进行预处理，并提取第一特征图片；S2、对数据集的图片进行批量预处理，并提取第二特征图片；S3、对第一特征图片和第二特征图片进行相似度计算，获得计算结果；S4、根据计算结果查找索引取结果，召回结果并输出；S5、对数据集中的Dog和Cat两类图像进行评估验证；S6、通过卷积神经网络的预训练模型进行评估验证。本发明简单易行且不会对模型引入任何额外参数，使速度和效率得到了很大的提升；搜索引擎的分数计算快，特征向量相似度精度损失小；在反向搜索引擎上使用余弦相似性可以在抑制内存使用的同时执行高速、高精度的检索方法。

本发明授权一种基于深度视觉特征的快速图像检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度视觉特征的快速图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对输入图像进行预处理，并提取第一特征图片； S2、对数据集的图片进行批量预处理，并提取第二特征图片； S3、对所述第一特征图片和所述第二特征图片进行相似度计算，获得计算结果； S4、根据所述计算结果查找索引取结果，召回结果并输出； S5、对所述数据集中的Dog和Cat两类图像进行评估验证； S6、通过卷积神经网络的预训练模型进行评估验证； 所述S3具体包括以下子步骤： 利用基于L2范数索引的弹性搜索余弦相似度的快速计算方法对输入图片和数据集中的图片相似度进行计算； 所述S3中，所述余弦相似度计算公式分为两个阶段，向量的L2范数在索引阶段计算并登记在索引中，在搜索阶段计算余弦相似度的表达式1和2； 所述余弦相似度的得分与向量表示有很高的亲和力，其中特征向量是由softmax函数输出的，余弦相似度表示为表达式3和4； 其中，i是特征向量元素的变量，n是特征向量的维数，x表示查询向量，y表示检索到的图像向量，y'表示通过L2范数归一化的图像特征向量。

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佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院，其通讯地址为：528000 广东省佛山市南海区狮山镇南海软件科技园创智港A座四楼；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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