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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于自监督三重神经网络的图像特征提取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：CN119540575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510094080.X，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于自监督三重神经网络的图像特征提取方法是由蒋杰;周天健;周秉泉;钟一;詹礼新;谢毓湘;魏迎梅设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督三重神经网络的图像特征提取方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于自监督三重神经网络的图像特征提取方法。所述方法包括：构建基于自监督三重神经网络的图像特征提取模型；图像特征提取模型包括学生网络编码器、同构教师网络编码器以及异构教师网络编码器并根据三个编码器构成第一师生网络蒸馏结构、第二师生网络蒸馏结构和教师‑教师网络蒸馏结构；根据预先设计的特征差分回归损失和预先设计的特征多样性保留损失分别对第一师生网络蒸馏结构和教师‑教师网络蒸馏结构以及第二师生网络蒸馏结构进行蒸馏训练，利用训练好的图像特征提取模型对待提取的领域图像进行特征提取。采用本方法能够提高图像特征提取精度。

本发明授权基于自监督三重神经网络的图像特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督三重神经网络的图像特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取待提取的领域图像；构建基于自监督三重神经网络的图像特征提取模型；所述图像特征提取模型包括学生网络编码器、与所述学生网络编码器具备相同结构的同构教师网络编码器以及异构教师网络编码器；所述学生网络编码器和同构教师网络编码器构成第一师生网络蒸馏结构；所述学生网络编码器和异构教师网络编码器构成第二师生网络蒸馏结构；所述同构教师网络编码器和所述异构教师网络编码器构建教师-教师网络蒸馏结构；根据预先设计的特征差分回归损失和预先设计的特征多样性保留损失分别对所述第一师生网络蒸馏结构和教师-教师网络蒸馏结构以及所述第二师生网络蒸馏结构进行蒸馏训练，得到训练好的图像特征提取模型；利用训练好的图像特征提取模型对待提取的领域图像进行特征提取；预先设计的特征多样性保留损失的过程包括：定义给定的两特征向量为z和z'，其特征维度为D，矩阵，用来表示两组嵌入向量组，其中表示原始特征数据，表示目标特征，矩阵大小为，其中每行表示样本图像编码后得到的特征向量，N是样本数，D是特征维数，通过计算模型生成的特征与目标特征之间的平方误差并进行归一化构建表示不变性损失；从原始特征数据矩阵中减去其行均值，得到归一化的特征数据矩阵；利用归一化的特征数据矩阵计算标准差，根据标准差构建标准差损失；将归一化的特征数据矩阵的转置与归一化的特征数据矩阵相乘，然后除以样本数量减一，得到原始特征数据的协方差矩阵；定义协方差正则化项为协方差矩阵的非对角系数的平方和，根据所述协方差正则化项构建相关性损失；将所述不变性损失、标准差损失和相关性损失进行加权平均，得到特征多样性保留损失。

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