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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利基于相似度對比的目標檢測方法及其裝置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：CN115631352B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08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：202211174426.X，技術領域涉及：G06V10/74；該發明授權基于相似度對比的目標檢測方法及其裝置是由趙一帆;李甫;王慎弘;張偉;樂仁華;付博勛;吳昊;冀有碩;李陽;張利劍;陳遠方;石光明設計研發完成，并于2022-09-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于相似度對比的目標檢測方法及其裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于相似度對比的目標檢測方法及其裝置，涉及圖片處理技術領域，包括：基于目標圖片樣本，生成候選框；基于候選框，進行目標特征提取，構建待選特征數據庫；基于已有的圖片樣本，進行目標特征提取，構建標準特征數據庫；從待選特征數據庫中，獲取置信度最高的候選框，將該候選框與標準特征數據庫進行相似度對比，得到分數最高的標準特征數據庫圖片，并記錄其類別信息；將分數最高的標準特征數據庫圖片與待選特征數據庫進行相似度對比，得到分數最高的待選特征數據庫圖片，并記錄其位置信息；將類別信息和位置信息映射到目標圖片樣本，得到待檢測目標的檢測結果。本申請能夠提高目標定位的準確率，提高目標檢測的效果。

本發明授權基于相似度對比的目標檢測方法及其裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于相似度對比的目標檢測方法，其特征在于，包括： 基于目標圖片樣本，生成候選框；所述目標圖片樣本包括待檢測目標； 基于所述候選框，進行目標特征提取，構建待選特征數據庫； 基于已有的圖片樣本，進行目標特征提取，構建標準特征數據庫；其中，采用MSNR特征提取網絡進行目標特征提取，所述MSNR特征提取網絡包括第一模塊、第二模塊和第三模塊；所述第二模塊和所述第三模塊的結構相同；所述第一模塊包括依次級聯的卷積層、最大池化層和殘差收縮模塊；所述第二模塊包括依次級聯的卷積層、第一池化層、第二池化層、殘差收縮模塊和特征增強模塊；所述特征增強模塊包括多尺度卷積核模塊和注意力機制降噪模塊； 從所述待選特征數據庫中，獲取置信度最高的候選框，將該候選框與所述標準特征數據庫進行相似度對比，得到分數最高的標準特征數據庫圖片，并記錄其類別信息； 將所述分數最高的標準特征數據庫圖片與所述待選特征數據庫進行相似度對比，得到分數最高的待選特征數據庫圖片，并記錄其位置信息； 將所述分數最高的標準特征數據庫圖片的類別信息和所述分數最高的待選特征數據庫圖片的位置信息映射到所述目標圖片樣本，得到所述待檢測目標的檢測結果。

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西安電子科技大學，其通訊地址為：710071 陜西省西安市太白南路2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”。