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龙图腾网获悉首都师范大学申请的专利一种提取整合图像内部与图像之间特征关系的方法和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：CN115272716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210667653.X，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种提取整合图像内部与图像之间特征关系的方法和装置是由李俊设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提取整合图像内部与图像之间特征关系的方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种提取整合图像内部与图像之间特征关系的方法及装置。该方法包括如下步骤：使用内部关系网络表征图像内部的特征关系，使用交叉关系网络表征图像之间的特征关系；其中，将内部关系网络划分为空间关系模块和通道关系模块；将图像序列分别输入空间关系模块、通道关系模块和交叉关系网络；在空间关系模块、通道关系模块和交叉关系网络中，图像序列依次经过压缩层、基于注意力的关系模块层和恢复层的处理之后，进入批量规范化层以加速卷积神经网络的收敛速度；使用卷积融合函数，将空间关系模块、通道关系模块和交叉关系网络的输出融合在一起，作为输出结果。利用本发明，可以增强卷积神经网络在抽象视觉推理任务中的推理能力。

本发明授权一种提取整合图像内部与图像之间特征关系的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种提取整合图像内部与图像之间特征关系的方法，其特征在于包括如下步骤： 使用内部关系网络表征图像内部的特征关系，使用交叉关系网络表征图像之间的特征关系；其中，将所述内部关系网络划分为空间关系模块和通道关系模块；在交叉关系网络中，将每个图像视为构建图形的节点，将通道C压缩为1以降低计算复杂度并学习参数化边缘矩阵，使用所述边缘矩阵更新图节点以建立不同图像的关系并恢复通道尺寸； 将图像序列分别输入所述空间关系模块、所述通道关系模块和所述交叉关系网络；在所述空间关系模块、所述通道关系模块和所述交叉关系网络中，所述图像序列依次经过压缩层、基于注意力的关系模块层和恢复层的处理之后，进入批量规范化层以加速卷积神经网络的收敛速度； 使用的2D卷积作为卷积融合函数，将所述空间关系模块、所述通道关系模块和所述交叉关系网络的输出融合在一起，作为输出结果；将内部关系网络和交叉关系网络融合形成的内部和交叉关系网络模型嵌入到卷积神经网络中，用于完成视觉推理融合任务。

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