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龍圖騰網(wǎng)獲悉蘭州城市學(xué)院申請的專利一種煤礦井下目標(biāo)檢索方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119782569B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510277381.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/58；該發(fā)明授權(quán)一種煤礦井下目標(biāo)檢索方法及系統(tǒng)是由王姣娟;王斌康;王寶玉;石蕊;王姣紅;黃曉楊;宗子昆;魏萬宏設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種煤礦井下目標(biāo)檢索方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出了一種煤礦井下目標(biāo)檢索方法及系統(tǒng)，屬于圖像檢索技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：基于待檢索目標(biāo)構(gòu)建煤礦井下待檢索目標(biāo)的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫；獲取待檢索目標(biāo)的高頻圖像和低頻圖像；基于馬爾可夫轉(zhuǎn)換場，獲取待檢索目標(biāo)的低頻圖像馬爾可夫圖和低頻目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的馬爾可夫圖；采用特征提取器提取待檢索目標(biāo)和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的特征，并進(jìn)行二值化處理；基于二值化處理后的特征，分別計算待檢索目標(biāo)與目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中每一個目標(biāo)的相似性，得到相似性度量，通過對所述相似性度量進(jìn)行排序，得到最終的檢索結(jié)果。有效降低外界復(fù)雜環(huán)境所帶來的不利影響，進(jìn)而進(jìn)一步增加目標(biāo)描述的準(zhǔn)確性，提高檢索效率。

本發(fā)明授權(quán)一種煤礦井下目標(biāo)檢索方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種煤礦井下目標(biāo)檢索方法，其特征在于，包括： 基于待檢索目標(biāo)構(gòu)建煤礦井下待檢索目標(biāo)的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫，所述目標(biāo)數(shù)據(jù)庫包括高頻目標(biāo)數(shù)據(jù)庫和低頻目標(biāo)數(shù)據(jù)庫； 獲取待檢索目標(biāo)的高頻圖像和低頻圖像，將所述待檢索目標(biāo)的低頻圖像以及低頻目標(biāo)數(shù)據(jù)庫分別輸入到馬爾可夫轉(zhuǎn)換場中，獲取待檢索目標(biāo)的低頻圖像馬爾可夫圖和低頻目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的馬爾可夫圖；其中，獲取待檢索目標(biāo)的低頻圖像馬爾可夫圖的過程為： 對所述待檢索目標(biāo)的低頻圖像進(jìn)行填充，獲取填充圖像并計算填充圖像的大小； 對所述填充圖像進(jìn)行分割處理，獲取圖像塊；對每個圖像塊進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)處理，獲取圖像塊的最終描述向量； 采用馬爾可夫轉(zhuǎn)換場，將最終描述向量轉(zhuǎn)換為馬爾可夫場，對馬爾可夫場進(jìn)行圖像縮放，縮放到與待檢索目標(biāo)的低頻圖像相等大小，獲得待檢索目標(biāo)的低頻圖像馬爾可夫圖； 分別提取待檢索目標(biāo)的特征和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的特征，并對提取的特征進(jìn)行二值化處理；其中，所述待檢索目標(biāo)的特征由待檢索目標(biāo)的高頻圖像特征和待檢索目標(biāo)的低頻圖像馬爾可夫圖特征構(gòu)成；所述目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的特征由高頻目標(biāo)數(shù)據(jù)庫特征和低頻目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的馬爾可夫圖特征構(gòu)成；其中，所述待檢索目標(biāo)的特征如下： 式中，為待檢索目標(biāo)的特征；為高頻圖像特征；為待檢索目標(biāo)的低頻圖像馬爾可夫圖特征； 所述目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的特征如下： 式中，為目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的特征；表示目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的第N個特征；為高頻目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的第N個特征；為低頻目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的馬爾可夫圖的第N個特征； 基于二值化處理后的特征，分別計算待檢索目標(biāo)與目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中每一個目標(biāo)的相似性，得到相似性度量，通過對所述相似性度量進(jìn)行排序，得到最終的檢索結(jié)果；其中，對提取的特征進(jìn)行二值化處理的過程為： 對所述待檢索目標(biāo)的特征和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的特征進(jìn)行劃分，尋找每一個特征分量的鄰域； 基于鄰域值計算希爾多樣性，所述希爾多樣性的公式為： 式中，為特征分量；N為的鄰域；為特征分量的希爾多樣性值；為的鄰域N中的元素； 基于希爾多樣性，對待檢索目標(biāo)的特征和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的特征進(jìn)行二值化，得到二值化后的特征。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人蘭州城市學(xué)院，其通訊地址為：730070 甘肅省蘭州市安寧區(qū)街坊路11號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。