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龙图腾网获悉杭州电子科技大学丽水研究院申请的专利一种基于特征动态偏移的图像语义信息挖掘方法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：CN117975309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202410228082.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于特征动态偏移的图像语义信息挖掘方法是由颜成钢;杨子颢;陈泉;王廷宇;路荣丰;张继勇设计研发完成，并于2024-02-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征动态偏移的图像语义信息挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征动态偏移的图像语义信息挖掘方法。首先获取网络训练需要的图像数据集；然后构建基于权重自适应的对角线特征偏移融合策略的交叉视角地理定位网络模型；网络模型包含无人机视角分支和卫星图视角分支，两个分支采用共享权重的学习方式；每个分支都由三个部分组成：特征提取部分、特征划分部分和分类监督部分；经过训练的神经网络模型接收需要定位的无人机视角图像，为其匹配对应的卫星图像。本发明采用权重自适应的对角线特征偏移融合策略，能够根据图像中的目标区域自适应选择划分坐标更合理的环形分区策略，从而提高了特征区域的覆盖率和表达能力，避免了因目标区域不在视觉中心位置而导致的特征提取不足问题。

本发明授权一种基于特征动态偏移的图像语义信息挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征动态偏移的图像语义信息挖掘方法，其特征在于，步骤为： 步骤1：数据集获取； 获取步骤2中网络训练需要的图像数据集； 步骤2：构建基于权重自适应的对角线特征偏移融合策略的交叉视角地理定位网络模型； 网络模型包含无人机视角分支和卫星图视角分支，两个分支采用共享权重的学习 方式；每个分支都由三个部分组成：特征提取部分、特征划分部分和分类监督部分；网络模 型的输入为一个给定的图像，其中D和S分别表示无人机视角或卫星图视 角；给定的图像通过特征提取部分的Resnet50骨干网络进行特征提取，获得特征图；将 特征图送入特征划分部分，实现特征图划分，然后对每个划分块进行融合，得到融合特征；融合特征被送入分类监督部分，进行不同视角下图像的匹配与检索，进 而实现交叉视角地理定位； 在特征划分部分引入了对角线特征偏移融合策略；对角线特征偏移融合策略由两部分构成：特征动态偏移划分和特征自适应融合； 特征动态偏移划分具体如下:为了让环形划分策略的中心点与特征图中心点不重合， 提出特征动态偏移划分策略，通过修改环形划分策略的中心点坐标，来实现划分块的偏移； 为了保证模型能够适用于目标非居中的场景，通过修改偏移量数值实现K次特征偏移，每次 偏移的方向和程度取决于偏移量数值；具体地，预先设置中心点沿宽和高维度的偏移量，其中表示划分中心点沿宽维度的偏移量，定义中的 元素表示沿宽维度向右偏移；表示划分中心点沿高维度的偏移量，定义中的元素表示沿高维度向下偏移；在元素，的共同作用下，实现了 环形划分策略的中心点偏移；为了进一步保证环形划分策略的中心点沿图像对角线进行偏 移，对的关系进行约束，如下所示： 其中，表示特征偏移的次数，； 经过特征偏移处理后，环形划分策略得到的划分块能够表示为： 每个划分块都经过一个平均池化层后被压缩为形状为的输出特征； 其中表示使用平均池化层压缩输入特征的操作； 步骤3：经过训练的神经网络模型接收需要定位的无人机视角图像，为其匹配对应的卫星图像。

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杭州电子科技大学丽水研究院，其通讯地址为：323010 浙江省丽水市莲都区南明山街道大沅街与绿源路交叉口东北侧半导体芯片产业园3号楼；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”。

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