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龍圖騰網獲悉余姚市機器人研究中心;浙江大學申請的專利一種基于掩碼與匹配的零樣本草圖檢索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：CN119848283B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202411815334.4，技術領域涉及：G06F16/58；該發明授權一種基于掩碼與匹配的零樣本草圖檢索方法是由周陽;王進;方鶴鳴;李智慧;黃愷翔設計研發完成，并于2024-12-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于掩碼與匹配的零樣本草圖檢索方法在說明書摘要公布了：本發明屬于零樣本草圖檢索技術領域，公開了一種基于掩碼與匹配的零樣本草圖檢索方法，首先，設計一種視覺?跨語言采樣器，該模塊利用語義標簽生成掩碼，屏蔽圖像中與草圖目標無關的語義信息，優化跨域匹配的語義對齊效果。然后，設計了凈化掩碼匹配模塊，包括特征重構和語義交互兩部分，通過迫使圖像編碼器重建掩蓋特征來抑制冗余語義，利用變換器解碼器促進草圖和圖像特征之間的跨域交互，從而實現更精細的語義匹配。最后，結合三元組損失、重構損失和交互損失的訓練機制，使得模型能夠在凈化后的語義空間中顯著提升檢索準確率。該方法通過掩碼掩蓋圖像中的干擾元素并實現純凈的草圖?圖像匹配，從而有效解決草圖與自然圖像之間的語義差異問題。

本發明授權一種基于掩碼與匹配的零樣本草圖檢索方法在權利要求書中公布了：1.一種基于掩碼與匹配的零樣本草圖檢索方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：對輸入的草圖和圖像數據分別使用VisionTransformer編碼器架構進行特征嵌入，從而為后續的跨域匹配提供統一的語義空間表示； 步驟2：在訓練階段，通過視覺-跨語言采樣器對圖像的語義特征進行篩選，根據語義標簽生成語言掩碼，以遮蔽自然圖像中的無關特征，減少語義上的干擾，確保模型專注于重要的語義信息； 步驟3：將生成的掩碼圖像特征輸入到凈化掩碼匹配模塊，通過圖像編碼器對掩碼后的圖像特征進行重構，減少冗余語義，同時保留原始上下文信息； 步驟4：通過Transformer解碼器對草圖特征和掩碼圖像特征進行跨域語義交互，增強草圖與圖像之間的精細語義匹配； 步驟5：采用三元組損失、重構損失和交互損失三種損失函數共同訓練模型，所述三元組損失用于優化草圖與圖像間的語義對齊；所述重構損失則保證遮罩特征的高質量重建；所述交互損失則是為了提高跨域語義交互的準確性； 步驟6：推理階段，利用訓練好的雙編碼器進行草圖與圖像相似度計算，無需額外的掩碼生成或復雜的跨域交互步驟，從而實現高效的草圖圖像檢索。

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余姚市機器人研究中心;浙江大學，其通訊地址為：315400 浙江省寧波市余姚市鳳山街道冶山路479號科創大廈12樓；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”。