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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互补描述子的图像匹配方法及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：CN119762813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510273006.4，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权基于互补描述子的图像匹配方法及装置是由俞先国;丛一睿;喻煌超;王祥科;李杰;刘志宏;贺光;余杨广设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于互补描述子的图像匹配方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于互补描述子的图像匹配方法及装置，该方法步骤包括：构建图像匹配模型，图像匹配模型包括孪生正交描述子网络以及检测器网络，孪生正交描述子网络包括两条相同的描述子网络分支；使用训练数据集对构建图像匹配模型进行训练，并在训练过程中分别使用不同的损失函数监督训练两个描述子网络分支，以及使用正交损失函数训练两个描述子网络分支以使得两个正交描述子网络的输出描述子特征解耦，通过将两个描述子网络分支的相似性矩阵进行组合生成最后的相似性矩阵；获取待匹配的图像对，输入至训练好的图像匹配模型中，得到待匹配的图像对之间的匹配关系结果。本发明具有实现方法简单、成本低、匹配效率以及精度高等优点。

本发明授权基于互补描述子的图像匹配方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于互补描述子的图像匹配方法，其特征在于，步骤包括：构建图像匹配模型，所述图像匹配模型包括用于生成特征描述子的孪生正交描述子网络以及用于提取特征点的检测器网络，所述孪生正交描述子网络包括两条相同但互补的描述子网络分支，每个所述描述子网络分支由编码器和解码器构成，每个所述描述子网络分支中所述编码器包括多层残差网络模块，所述解码器包括两个以上的上采样网络；使用训练数据集对所述构建图像匹配模型进行训练，并在训练过程中分别使用不同的损失函数监督训练两个所述描述子网络分支，以及使用正交损失函数训练两个描述子网络分支以使得两个正交描述子网络的输出描述子特征正交，通过将两个描述子网络分支的相似性矩阵进行组合生成最后的相似性矩阵，最后使用最近邻算法得到匹配关系；获取待匹配的图像对，输入至训练好的所述图像匹配模型中，得到待匹配的图像对之间的匹配关系结果。

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中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；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”。