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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京師范大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于注意力機(jī)制和成對(duì)馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)形狀檢索方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114547363B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210043227.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/583；該發(fā)明授權(quán)一種基于注意力機(jī)制和成對(duì)馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)形狀檢索方法是由王醒策;武仲科;王亞菁;徐墅;王虎鎮(zhèn)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于注意力機(jī)制和成對(duì)馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)形狀檢索方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬于基于圖片進(jìn)行形狀檢索的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于注意力機(jī)制和成對(duì)馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)形狀檢索方法，包括：步驟1、家具模型預(yù)處理；步驟2、成對(duì)馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的建立；步驟3、輸入圖像提取特征并匹配，獲取最相近渲染圖片，步驟4、優(yōu)化檢索結(jié)果，獲取最終檢索結(jié)果。本發(fā)明提出的技術(shù)方案使家具模型的檢索準(zhǔn)確、高效，具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

本發(fā)明授權(quán)一種基于注意力機(jī)制和成對(duì)馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)形狀檢索方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于注意力機(jī)制和成對(duì)馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)形狀檢索方法，其特征在于，包括： S1、預(yù)處理家具模型，獲得家具模型渲染圖片特征存儲(chǔ)于本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，包括： S101、通過(guò)不同角度渲染家具模型獲取家具模型圖片，將家具模型圖片輸入至Resnet101網(wǎng)絡(luò)中獲取家具模型圖片局部特征； S102、將家具模型圖片局部特征輸入至注意力模塊得到家具模型圖片全局特征，作為家具模型渲染圖片表示，并存儲(chǔ)于本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，注意力模塊如下式所示： ......（1）， 式1中，表示為全局特征，表示為局部特征，為調(diào)整局部特征權(quán)重的參數(shù)，表示為局部特征個(gè)數(shù)，表示為第i個(gè)局部特征的p次方，局部特征計(jì)算如下式（2）： ......（2）， 式2中，表示為ResNet101網(wǎng)絡(luò)的輸出特征，表示為1×1卷積，表示為通過(guò)一個(gè)1×1卷積的投影，表示為注意力權(quán)重，注意力權(quán)重如下式（3）： ......（3）， 式3中，表示為歸一化指數(shù)函數(shù)，表示為注意力的查詢頭，表示為注意力的鍵，和都是通過(guò)1×1卷積得到的，表示為縮放變量的參數(shù)； S2、獲取二維室內(nèi)家具場(chǎng)景圖片，提取家具包圍盒渲染圖片特征，包括： S201、獲取二維室內(nèi)家具場(chǎng)景圖片，采用YOLOv4算法對(duì)二維室內(nèi)家具場(chǎng)景圖片進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)獲取家具包圍盒位置和包圍盒內(nèi)家具類別； S202、將家具包圍盒位置對(duì)應(yīng)的家具包圍盒圖片輸入至Resnet101網(wǎng)絡(luò)中獲取家具包圍盒圖片局部特征； S203、將家具包圍盒圖片局部特征輸入至注意力模塊得到家具包圍盒圖片全局特征，作為家具包圍盒渲染圖片表示，其中，注意力模塊如上式（1）-（3）所示； S3、利用三角損失函數(shù)訓(xùn)練家具模型渲染圖片特征和家具包圍盒渲染圖片特征提取模型； S4、采用歐式距離計(jì)算家具包圍盒渲染圖片特征和家具模型渲染圖片特征相似性，排序獲得初始檢索結(jié)果； S5、統(tǒng)計(jì)室內(nèi)家具場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)各家具模型出現(xiàn)概率構(gòu)建無(wú)向圖，并結(jié)合初始檢索結(jié)果構(gòu)建成對(duì)馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)； S6、根據(jù)馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)采用后驗(yàn)概率模型和貪心算法模型獲得最終檢索結(jié)果。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京師范大學(xué)，其通訊地址為：100875 北京市海淀區(qū)新街口外大街19號(hào)；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)”。