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龙图腾网获悉辽宁北斗卫星导航平台有限公司;中国铁塔股份有限公司河北雄安分公司;铁塔智联河北有限公司申请的专利基于心理记忆机制的全景图像质量评价方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120070449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510549968.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于心理记忆机制的全景图像质量评价方法和装置是由武靖恺;向涛;李忠诚;刘允;刘国锋;徐波;吕景松;董玉杰;张军;蒋金河设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于心理记忆机制的全景图像质量评价方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及全景图像质量评价领域，具体为基于心理记忆机制的全景图像质量评价方法和装置。所述方法包括通过目标失真全景图得到文本语义特征；再通过目标失真全景图得到多级图像语义特征；通过文本语义特征和多级图像语义特征得到高级语义特征；对目标失真全景图进行分视口处理，得到若干视口图；通过每个视口图与文本语义特征得到每个视口的局部低级语义特征，再将所有视口的局部低级语义特征进行拼接，得到低级语义特征；将高级语义特征和低级语义特征进行特征聚合，得到目标失真全景图像的质量评价分数。以此方式，可以借助大模型获取视觉与文本语义信息，结合人脑记忆机制，能有效提高模型的整体性能。

本发明授权基于心理记忆机制的全景图像质量评价方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于心理记忆机制的全景图像质量评价方法，其特征在于，包括： 获取目标失真全景图； 将所述目标失真全景图输入文本语义特征提取模型，得到文本语义特征； 将所述目标失真全景图输入全局视觉语义特征提取模型，得到多级图像语义特征；再将所述文本语义特征和所述多级图像语义特征输入全局语义交互融合模型，得到高级语义特征，包括： 将所述文本语义特征依次输入第一卷积层和第一ReLu激活函数；再将第一ReLu激活函数的输出与第二级图像语义特征作为第一LSTM模块的输入，输出第一级高级语义特征；将所述文本语义特征依次输入第二卷积层和第二ReLu激活函数；再将第二ReLu激活函数的输出、第三级图像语义特征和第一级高级语义特征作为第二LSTM模块的输入，输出第二级高级语义特征；将所述文本语义特征依次输入第三卷积层和第三ReLu激活函数；再将第三ReLu激活函数的输出、第四级图像语义特征和第二级高级语义特征作为第三LSTM模块的输入，输出第三级高级语义特征，并将第三级高级语义特征作为高级语义特征； 对所述目标失真全景图进行分视口处理，得到若干视口图；分别将每个视口图与所述文本语义特征输入局部语义交互融合模型，输出每个视口的局部低级语义特征，再将所有视口的局部低级语义特征进行拼接，得到低级语义特征； 所述局部语义交互融合模型包括若干个语义交互融合模块，且每个语义交互融合模块对应一个视口，用于以对应视口的视口图和所述文本语义特征作为输入，输出每个视口的局部低级语义特征；每个语义交互融合模块包括第一自注意力模块、第一交叉注意力模块、第一FFN层和视口语义特征提取模块； 所述以对应视口的视口图和所述文本语义特征作为输入，输出每个视口的局部低级语义特征，包括： 将所述文本语义特征输入所述第一自注意力模块，将第一自注意力模块的输出与所述文本语义特征相加，得到文本增强语义特征；将对应视口的视口图输入视口语义特征提取模块，得到视口语义特征；再将所述视口语义特征与所述文本增强语义特征作为第一交叉注意力模块的输入，输出融合语义特征；将所述文本增强语义特征和所述融合语义特征相加输入第一FFN层，得到增强融合语义特征；再将所述增强融合语义特征与第一FFN层的输入相加，得到每个视口的局部低级语义特征； 将所述高级语义特征和所述低级语义特征进行特征聚合，得到目标失真全景图像的质量评价分数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人辽宁北斗卫星导航平台有限公司;中国铁塔股份有限公司河北雄安分公司;铁塔智联河北有限公司，其通讯地址为：110167 辽宁省沈阳市中国(辽宁)自由贸易试验区沈阳片区全运路109-1号(109-1号)2层247-9148室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。