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龙图腾网获悉阿尔法时刻科技(深圳)有限公司申请的专利基于神经网络的图像背景相似度匹配方法、装置及设备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：CN120543888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510690277.X，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权基于神经网络的图像背景相似度匹配方法、装置及设备是由石建合设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的图像背景相似度匹配方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络的图像背景相似度匹配方法、装置及设备，涉及图像处理技术领域，方法包括：使用预训练的人像抠图模型对输入图像进行处理，得到去除人像前景图像，进行图像块切分，并生成图像块掩码，确定需要掩盖的人像区域；将去除人像前景图像与图像块掩码输入视觉ViT模型进行编码，得到高维特征向量；将高维特征向量输入深度神经网络，映射到低维语义空间，得到低维背景特征向量；根据低维背景特征向量计算两张图像的背景相似度分数，根据背景相似度分数判断两张图像是否具有相似背景。通过去除前景、基于复杂度自适应的动态图像块切分策略以及视觉ViT模型生成的低维背景特征向量，提升图像背景相似度匹配的准确性和效率。

本发明授权基于神经网络的图像背景相似度匹配方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的图像背景相似度匹配方法，其特征在于，包括： 使用预训练的人像抠图模型对输入图像进行处理，得到去除人像前景图像，其中，预训练的人像抠图模型的构建逻辑包括：将输入图像缩放到预设尺寸，并进行像素值归一化，输入至Transformer块，通过自注意力机制获取输入图像的全局语义信息；根据全局语义信息定位图像中的目标区域，通过BiRefBlock和TransformerBlocks生成目标区域的前景部分；以图像的层次化块为源参考，梯度图为目标参考，通过BiRefBlock对目标区域的前景部分进行图像重建；在进行训练时，通过计算预测图像的梯度与真实图像梯度之间的差异，计算梯度损失，通过梯度损失进行辅助监督，用于优化细节区域的分割精度； 对去除人像前景图像进行图像块切分，并生成图像块掩码，确定需要掩盖的人像区域； 将去除人像前景图像与图像块掩码输入视觉ViT模型进行编码，得到高维特征向量； 将高维特征向量输入深度神经网络，映射到低维语义空间，得到低维背景特征向量； 根据低维背景特征向量计算两张图像的背景相似度分数，根据背景相似度分数判断两张图像是否具有相似背景。

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阿尔法时刻科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福保街道福保社区市花路创凌通科技大厦B座七层702；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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