浙江工业大学蒋杰克获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于图结构匹配的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：CN115757855B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211477490.5，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于图结构匹配的图像检索方法是由蒋杰克;王振华;孟佳俊;应凯宁;周志雄设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图结构匹配的图像检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图结构匹配的图像检索方法，将查询图像的图结构输入到训练好的图神经网络，获取查询图像的节点特征以及节点之间相对和绝对位置，所述图神经网络包括特征提取模块、相对位置预测头和绝对位置预测头，特征提取模块用于提取图结构的节点特征，相对位置预测头和绝对位置预测头分别用于预测节点之间相对和绝对位置，通过计算分类损失和辅助损失，完成网络的训练。本发明提高了网络的训练效果，较大程度提高了图像检索的性能。
本发明授权一种基于图结构匹配的图像检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图结构匹配的图像检索方法，其特征在于，所述基于图结构匹配的图像检索方法，包括： 获取查询图像，以查询图像中各个对象为节点，节点之间的连线为边，将对象的属性作为初始节点特征，将边的起始节点与终止节点的中心坐标之差作为边的特征，构建图结构； 将查询图像的图结构输入到训练好的图神经网络，获取查询图像的节点特征以及节点之间相对和绝对位置，所述图神经网络包括特征提取模块、相对位置预测头和绝对位置预测头，所述特征提取模块为三层Transformer图卷积模块，用于提取图结构的节点特征，所述相对位置预测头和绝对位置预测头为多层感知机，分别用于预测节点之间相对和绝对位置；所述图神经网络的损失函数包括分类损失和辅助损失，其中分类损失用于计算节点相似度的损失，所述辅助损失包括节点之间相对位置的回归损失和绝对位置的回归损失； 根据图神经网络输出的节点特征，计算查询图像与图像数据库中图像的图结构相似度，向用户反馈查询得到的图像。
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