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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利视觉特征与文本特征融合的位置编码方法、系统及装置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：CN119379787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411353187.3，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权视觉特征与文本特征融合的位置编码方法、系统及装置是由孙亚强;吕志丰;蒿杰;马赛;赵美婷设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本视觉特征与文本特征融合的位置编码方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种视觉特征与文本特征融合的位置编码方法、系统及装置，根据本申请的方法包括：获取待处理数据中的图像和文本序列；对图像采用卷积神经网络获取图像的多尺度特征，对多尺度特征进行多尺度特征融合操作，获取压缩特征图；采用图像域位置编码对压缩特征图进行图像域位置编码获取图像特征嵌入；对文本序列进行文本嵌入映射获取文本特征嵌入；对图像特征嵌入和文本特征嵌入采用位置编码统一实现图像特征编码和文本特征编码，生成融合的位置编码向量，本申请提供的技术方案可以提升图像信息位置的准确性。

本发明授权视觉特征与文本特征融合的位置编码方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种视觉特征与文本特征融合的位置编码方法，其特征在于包括： S1、获取待处理数据中的图像和文本序列； S2、对所述图像采用卷积神经网络获取图像的多尺度特征，对所述多尺度特征进行多尺度特征融合操作，获取压缩特征图； S3、采用图像域位置编码对所述压缩特征图进行图像域位置编码获取图像特征嵌入； S4、对所述文本序列进行文本嵌入映射获取文本特征嵌入； S5、对所述图像特征嵌入和所述文本特征嵌入采用位置编码统一实现图像特征编码和文本特征编码，生成融合的位置编码向量； 所述对所述多尺度特征进行多尺度特征融合操作，获取压缩特征图，具体包括： 对所述图像的多尺度特征分别进行横向半全局特征融合、纵向半全局特征融合、双向全局特征融合； 所述横向半全局特征融合将图像压缩成维度为[1，height，channel]的向量，纵向半全局特征融合将图像压缩成维度为[widht，1，channel]的向量，双向全局特征融合将横向半全局特征融合和纵向半全局特征融合压缩成维度为[1，1，channel]的向量，其中，height表示图像的高度，width表示图像的宽度，channel表示图像特征的通道数。

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