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龍圖騰網獲悉遼寧北斗衛(wèi)星導航平臺有限公司;中國鐵塔股份有限公司河北雄安分公司;鐵塔智聯(lián)河北有限公司申請的專利基于心理記憶機制的全景圖像質量評價方法和裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120070449B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510549968.8，技術領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權基于心理記憶機制的全景圖像質量評價方法和裝置是由武靖愷;向濤;李忠誠;劉允;劉國鋒;徐波;呂景松;董玉杰;張軍;蔣金河設計研發(fā)完成，并于2025-04-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于心理記憶機制的全景圖像質量評價方法和裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及全景圖像質量評價領域，具體為基于心理記憶機制的全景圖像質量評價方法和裝置。所述方法包括通過目標失真全景圖得到文本語義特征；再通過目標失真全景圖得到多級圖像語義特征；通過文本語義特征和多級圖像語義特征得到高級語義特征；對目標失真全景圖進行分視口處理，得到若干視口圖；通過每個視口圖與文本語義特征得到每個視口的局部低級語義特征，再將所有視口的局部低級語義特征進行拼接，得到低級語義特征；將高級語義特征和低級語義特征進行特征聚合，得到目標失真全景圖像的質量評價分數(shù)。以此方式，可以借助大模型獲取視覺與文本語義信息，結合人腦記憶機制，能有效提高模型的整體性能。

本發(fā)明授權基于心理記憶機制的全景圖像質量評價方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于心理記憶機制的全景圖像質量評價方法，其特征在于，包括： 獲取目標失真全景圖； 將所述目標失真全景圖輸入文本語義特征提取模型，得到文本語義特征； 將所述目標失真全景圖輸入全局視覺語義特征提取模型，得到多級圖像語義特征；再將所述文本語義特征和所述多級圖像語義特征輸入全局語義交互融合模型，得到高級語義特征，包括： 將所述文本語義特征依次輸入第一卷積層和第一ReLu激活函數(shù)；再將第一ReLu激活函數(shù)的輸出與第二級圖像語義特征作為第一LSTM模塊的輸入，輸出第一級高級語義特征；將所述文本語義特征依次輸入第二卷積層和第二ReLu激活函數(shù)；再將第二ReLu激活函數(shù)的輸出、第三級圖像語義特征和第一級高級語義特征作為第二LSTM模塊的輸入，輸出第二級高級語義特征；將所述文本語義特征依次輸入第三卷積層和第三ReLu激活函數(shù)；再將第三ReLu激活函數(shù)的輸出、第四級圖像語義特征和第二級高級語義特征作為第三LSTM模塊的輸入，輸出第三級高級語義特征，并將第三級高級語義特征作為高級語義特征； 對所述目標失真全景圖進行分視口處理，得到若干視口圖；分別將每個視口圖與所述文本語義特征輸入局部語義交互融合模型，輸出每個視口的局部低級語義特征，再將所有視口的局部低級語義特征進行拼接，得到低級語義特征； 所述局部語義交互融合模型包括若干個語義交互融合模塊，且每個語義交互融合模塊對應一個視口，用于以對應視口的視口圖和所述文本語義特征作為輸入，輸出每個視口的局部低級語義特征；每個語義交互融合模塊包括第一自注意力模塊、第一交叉注意力模塊、第一FFN層和視口語義特征提取模塊； 所述以對應視口的視口圖和所述文本語義特征作為輸入，輸出每個視口的局部低級語義特征，包括： 將所述文本語義特征輸入所述第一自注意力模塊，將第一自注意力模塊的輸出與所述文本語義特征相加，得到文本增強語義特征；將對應視口的視口圖輸入視口語義特征提取模塊，得到視口語義特征；再將所述視口語義特征與所述文本增強語義特征作為第一交叉注意力模塊的輸入，輸出融合語義特征；將所述文本增強語義特征和所述融合語義特征相加輸入第一FFN層，得到增強融合語義特征；再將所述增強融合語義特征與第一FFN層的輸入相加，得到每個視口的局部低級語義特征； 將所述高級語義特征和所述低級語義特征進行特征聚合，得到目標失真全景圖像的質量評價分數(shù)。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人遼寧北斗衛(wèi)星導航平臺有限公司;中國鐵塔股份有限公司河北雄安分公司;鐵塔智聯(lián)河北有限公司，其通訊地址為：110167 遼寧省沈陽市中國(遼寧)自由貿易試驗區(qū)沈陽片區(qū)全運路109-1號(109-1號)2層247-9148室；或者聯(lián)系龍圖騰網官方客服，聯(lián)系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。