广东信厚达科技有限公司陈文获国家专利权
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龙图腾网获悉广东信厚达科技有限公司申请的专利基于深度学习的商品图像特征匹配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：CN120411558B 。
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：202510513432.0，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权基于深度学习的商品图像特征匹配识别方法是由陈文设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的商品图像特征匹配识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及商品识别技术领域，具体涉及基于深度学习的商品图像特征匹配识别方法，包括以下步骤：对输入商品图像进行光照不变性预处理，生成具有标准化亮度分布的增强图像；将增强图像输入多模态特征融合网络，同步生成多模态特征向量，多模态特征向量包括几何结构特征向量、材质语义特征向量和色彩分布特征向量；通过动态权重分配将多模态特征向量进行非线性组合，输出与目标商品库进行相似度匹配的最终特征描述符；本发明，提升在复杂商品类型体系下的泛化能力与模型稳定性，尤其适用于具有材质、形态差异显著的异质商品图像匹配场景。
本发明授权基于深度学习的商品图像特征匹配识别方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的商品图像特征匹配识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对输入商品图像进行光照不变性预处理，生成具有标准化亮度分布的增强图像； S2：将增强图像输入多模态特征融合网络，同步生成多模态特征向量，多模态特征向量包括几何结构特征向量、材质语义特征向量和色彩分布特征向量； S3：通过动态权重分配将多模态特征向量进行非线性组合，输出与目标商品库进行相似度匹配的最终特征描述符； 所述S1具体包括： S11：采用双判别器对抗生成网络构建光照补偿矩阵，其中，第一判别器用于识别局部亮度均衡性，第二判别器用于评估纹理保真度，生成与输入商品图像分辨率相同的补偿系数矩阵； S12：基于所述补偿系数矩阵对原始图像进行像素级亮度补偿，通过可微分直方图匹配算法将补偿后图像映射至标准光照空间，生成满足三级约束的增强图像； 所述三级约束包括： 全局亮度方差≤0.05； 局部纹理对比度保留率≥95%； 色度坐标偏移量ΔE≤2.0。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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