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龍圖騰網獲悉南京理工大學;中國鐵路上海局集團有限公司南京供電段申請的專利基于空間對稱化不規則局部區域特征提取的細粒度圖像分類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：CN114202659B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202111587972.1，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于空間對稱化不規則局部區域特征提取的細粒度圖像分類方法是由徐洋;楊明;徐偉;林立華;李彬;吳澤彬;韋志輝設計研發完成，并于2021-12-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于空間對稱化不規則局部區域特征提取的細粒度圖像分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于空間對稱化不規則局部區域特征提取的細粒度圖像分類方法，包括：將圖像輸入到深度卷積網絡中得到特征圖；將特征圖輸入到對稱化局部區域提取模塊中進行局部區域特征提取；利用注意力機制捕獲特征之間的上下文關系；利用雙向循環神經網絡將空間結構信息與特征信息進行融合；以聚類的方式將所有特征用若干個聚類中心進行表示，聯合所有聚類中心進行分類，得到目標類別。該方法克服了局部特征提取時，特征之間的空間信息丟失問題，同時提出的不規則區域特征提取模板能夠有效的對目標的不規則的關鍵性的局部區域特征進行提取，最大程度上保留局部信息完整性和減少無關信息，能夠提高細粒度圖像分類的精度。

本發明授權基于空間對稱化不規則局部區域特征提取的細粒度圖像分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于空間對稱化不規則局部區域特征提取的細粒度圖像分類方法，其特征在于，包括以下步驟： 將圖像輸入到深度卷積網絡中得到該圖的特征圖； 將該特征圖輸入到對稱化局部區域提取模塊中進行局部區域特征提取，該模塊通過使用不規則區域特征提取模板進行特征提取，從而得到一個局部特征集合，具體如下： 對于給定的規則矩形的候選框，對其進行幾何變換得到等面積但不規則的候選框集合： R_list＝[R1,R2,......,Rn] I_list＝[I1,I2,......,In] Ii＝TRi SIi＝SRi 其中Ri表示規則的候選框，Ii表示不規則的候選框，T表示對Ri按行或列對其進行左右或上下移位，S表示候選框面積；i＝1,2,...,n； 用這些不規則的候選框在特征圖的不同位置提取局部特征，再將這些特征按照在原圖上的空間位置關于中心對稱，隨著特征的增多，這些特征囊括的范圍逐漸增大： f_list＝[f1，f2，f3，……，fn] Af1∩…∩Afn-i+ΔA＝Af1∩…∩Afn-i+1 其中fi表示第i局部特征，Afi表示第i局部特征的候選框，表示中心對稱關系，ΔA表示與已知集合相鄰但不屬于該集合的區域增量； 利用注意力機制捕獲特征之間的上下文關系，突出重要的局部特征，抑制其他局部特征，具體如下： 將上述的集合中的各種形狀的局部特征采用雙線性插值函數放縮到規定大小： f＝Bilinearf 利用注意力機制捕獲上下文關系，具體為： 先計算特征t，t’之間的相似度，采用先對兩個特征進行全連接映射再加和的方式求出相似向量gt,t'： gt,t'＝tanhWgft+Wg'ft'+bg 再將得到的向量gt,t'輸入全連接中計算出注意力值αt,t'： αt,t'＝σWagt,t'+ba 用對應注意力值對整個特征集合進行加權求和得出新的等數量的特征集合I： 其中Wg、Wg'、Wa分別表示需要學習的矩陣，bg、ba分別表示需要學習的偏置，σ表示激活函數； 利用雙向循環網絡將空間結構信息與特征信息進行融合，從而得到語義信息更豐富的特征集合，具體如下： 新產生的特征ht由特征I1，I2，……，It的所有信息共同產生； 根據輸入的It和上一個網絡狀態ht-1來計算這次輸入信息比率it： it＝σWi·[ht-1,It]+bi 根據輸入的It和上一個網絡狀態ht-1來計算這次更新的備用信息 根據輸入的It，it，和上一個網絡變量Ct-1，來更新網絡變量Ct： 根據輸入的It和上一個網絡狀態ht-1來計算是這次信息丟棄的比率ot： ot＝σWo[ht-1，It]+bo 由ot和網絡變量Ct來更新網絡狀態ht： ht＝ot*tanhCt 其中Wi、Wc、Wo分別表示待學習的矩陣，bi、bc、bo分別表示待學習的偏置，σ表示激活函數； 以聚類的方式將所有特征用聚類中心進行表示，從而去除冗余的信息，聯合所有聚類中心進行分類，得到目標的類別。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京理工大學;中國鐵路上海局集團有限公司南京供電段，其通訊地址為：210094 江蘇省南京市孝陵衛200號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。