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龙图腾网获悉中科(厦门)数据智能研究院申请的专利基于街景检索的图片检索优化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：CN115964528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211635901.9，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权基于街景检索的图片检索优化方法是由王金珍;叶志坚;徐勇军设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于街景检索的图片检索优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于街景检索的图片检索优化算法，属于图片检索方法技术领域，包括联合纹理特征、局部特征以及图片信息的关系五元组对街景图片进行图像特征提取，再对街景图片使用相似度检测进行初步检索，再联合五元组信息提取以及局部特征描述对街景图片精确检索。本发明能够基于BERT和先验知识特征构建街景图片的关系五元组，构建街景图片知识图谱，建立街景图片知识图谱的主语、谓语、宾语、时间以及空间关系五元组，能够充分利用街景图片的先验知识库信息，深度挖掘图片知识图谱的语义信息，实现街景图片的高精度检索和高效率检索，还能够抽取图片的时空属性，进一步丰富了街景图片检索的特征。

本发明授权基于街景检索的图片检索优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于街景检索的图片检索优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.图像特征提取：利用灰度共生矩阵提取街景图片纹理特征，形成街景图片纹理特征向量，利用尺度不变算法精确提取图片中局部不变特征作为局部特征向量，结合街景图片为街景图片创建基于BERT和先验知识特征的关系五元组，抽取街景图片的关系五元组特征向量； S2.街景图片初步检索：对于图片的纹理特征向量，进行特征相似性距离度量形成图片索引排序，初步检索街景图片； S3.街景图片精确检索：将初步检索形成的图片索引排序与街景图片局部特征向量结合，实现街景图片精确检索，同时对于街景图片的关系五元组进行检索，实现街景图片时空信息高精度匹配； 所述S1中街景图像局部特征向量构建方法包括如下步骤： A1.街景图片空间极值检测：利用高斯函数和图像函数的卷积作为尺度不变特征转换的尺度函数创建尺度空间，查找空间上的局部极值点； A2.街景图片关键点定位：选取不受旋转角度、光照变换以及仿射变换而改变的角点以及边缘点作为疑似关键点，利用泰勒级数展开式对关键点检测，提出不满足阈值的点，利用hessian矩阵计算主曲率，移除边缘响应； A3.街景图片关键点方向确定：选取定位后关键点的领域，利用关键点领域360度梯度直方图确定关键点的一个主方向和多个辅方向； A4.街景图片关键点描述：选取关键点周边邻域，将组成的窗口分割成多个子块，每个子块形成种子点，四个种子点的信息组成一个特征点，计算每个子块八个方向的梯度直方图，形成局部特征向量； 所述S1中街景图片基于BERT和先验知识特征的关系五元组抽取方法为： B1.创建街景图片关系五元组：对抽取街景图片信息文本进行预处理，得到字级别的文本序列，将每个文本序列的每个元素作为一个token，将文本序列输入BERT模型进行编码得到序列每个token的语义特征向量h，将待抽取街景图片信息文本采用AC自动计算法在先验知识库中进行街景图片知识关键词检索得到先验知识特征pre，将先验知识特征pre进行标注，对每个token在实体的开始位置和结尾位置新增时间和空间特征，将检索到的相匹配的先验知识特征pre与语义特征向量融合，形成融合特征向量h+pre； B2.特征向量抽取：将形成的融合向量输入到两个带有sigmoid激活函数全连接层的半指针—半标注结构中，预测subject实体的首尾位置，取subject实体首尾位置的特征向量进行向量平均操作，再与token序列文本进行相加，得到特征向量h+pre+s，再将得到的特征向量h+pre+s后面接n个半指针—半标注结构预测predicate的类型和object的首尾位置，将其编码进token序列文本的特征向量中，得到特征向量h+pre+s+p+o，在特征向量h+pre+s+p+o后面接两个半指针—边标注结构，分别同时预测time和location的首尾位置，并将其编码进入token序列文本的特征向量中，得到关系五元组的特征向量。

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中科(厦门)数据智能研究院，其通讯地址为：361021 福建省厦门市软件园三期凤岐路208-3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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