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龍圖騰網獲悉成都云盯科技有限公司申請的專利圖像特征提取方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114429545B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210098537.0，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權圖像特征提取方法是由楊淼;謝宏設計研發完成，并于2022-01-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像特征提取方法在說明書摘要公布了：本申請涉及一種圖像特征提取方法，包括：對待處理圖像進行預處理，得到第一預處理圖像和第二預處理圖像；其中，第一預處理圖像為ROI彩色圖像，第二預處理圖像為基于第一預處理圖像得到的ROI灰度圖像；提取第二預處理圖像的特征點集合；基于特征點集合，對第一預處理圖像進行采樣，生成采樣圖像；基于DL2?net網絡結構對采樣圖像進行圖像特征提取，生成與特征點集合對應的特征向量集。由于本申請中的DL2?net網絡結構包括多層卷積層和多層深度分離卷積層，采用卷積層和深度分離卷積層相互結合的方式，對比傳統的僅采用卷積層的L2?net網絡結構，在精度差距不明顯的前提下，降低了模型參數量，提高了運算效率。

本發明授權圖像特征提取方法在權利要求書中公布了：1.一種圖像特征提取方法，其特征在于，包括： 對待處理圖像進行預處理，得到第一預處理圖像和第二預處理圖像；其中，所述第一預處理圖像為ROI彩色圖像，所述第二預處理圖像為基于所述第一預處理圖像得到的ROI灰度圖像； 提取所述第二預處理圖像的特征點集合； 基于所述特征點集合，對所述第一預處理圖像進行采樣，生成采樣圖像； 基于DL2-net網絡結構對所述采樣圖像進行圖像特征提取，生成與所述特征點集合對應的特征向量集；其中，所述DL2-net網絡結構包括多層卷積層和多層深度分離卷積層，且所述DL2-net網絡結構的圖像輸入通道至少為3； 所述DL2-net網絡結構包括：第一卷積層、第二卷積層、第一深度分離卷積層、第二深度分離卷積層、第三深度分離卷積層、第四深度分離卷積層和第五深度分離卷積層； 所述第一卷積層為所述DL2-net網絡結構的首層； 所述第二卷積層為所述DL2-net網絡結構的尾層； 所述第一深度分離卷積層、所述第二深度分離卷積層、所述第三深度分離卷積層、所述第四深度分離卷積層和所述第五深度分離卷積層為所述DL2-net網絡結構的中間層； 所述第一卷積層的圖像輸入通道為32*32*3；所述第一深度分離卷積層的特征輸入通道為16*16*32；所述第二深度分離卷積層的特征輸入通道為16*16*32；所述第三深度分離卷積層的特征輸入通道為8*8*64；所述第四深度分離卷積層的特征輸入通道為8*8*64；所述第五深度分離卷積層的特征輸入通道為4*4*128；所述第二卷積層的特征輸入通道為2*2*128； 所述第一卷積層的卷積核尺寸為3x3，輸出通道數為32；所述第一深度分離卷積層的卷積核尺寸為3x3，輸出通道數為32；所述第二深度分離卷積層的卷積核尺寸為3x3，輸出通道數為64；所述第三深度分離卷積層的卷積核尺寸為3x3，輸出通道數為64；所述第四深度分離卷積層的卷積核尺寸為3x3，輸出通道數為128；所述第五深度分離卷積層的卷積核尺寸為3x3，輸出通道數為128；所述第二卷積層的卷積核尺寸為3x3，輸出通道數為128。

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