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龙图腾网恭喜清华大学深圳国际研究生院申请的专利舰船图像的目标关联处理方法、装置、设备、介质及产品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：CN119862298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510346491.3，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权舰船图像的目标关联处理方法、装置、设备、介质及产品是由刘瑜;姜智卓;刘云鹤;李耀文;李徵;李劭辉;何友设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本舰船图像的目标关联处理方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种舰船图像的目标关联处理方法、装置、设备、介质及产品，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取舰船查询图像和舰船图像数据库；将舰船查询图像和舰船图像数据库输入舰船目标关联处理模型中，得到舰船目标关联处理模型输出的目标关联处理结果；其中，舰船目标关联处理模型为对舰船查询图像和舰船图像数据库进行全局特征和局部特征提取，并基于对全局特征和局部特征的融合处理确定舰船查询图像和舰船图像数据库对应的目标关联处理结果的模型。本发明的技术方案，基于舰船目标关联处理模型提取全局特征和局部特征，基于全局特征和局部特征的融合处理确定目标关联处理结果，提升舰船查询图像和舰船图像数据库的关联准确性。

本发明授权舰船图像的目标关联处理方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种舰船图像的目标关联处理方法，其特征在于，包括： 获取舰船查询图像和舰船图像数据库；其中，所述舰船查询图像为用于进行关联处理的目标舰船的舰船图像，所述舰船图像数据库为包含所述目标舰船在不同时序、不同平台和不同设备下获取的海量的舰船图像的数据库； 将所述舰船查询图像和所述舰船图像数据库输入舰船目标关联处理模型中，得到所述舰船目标关联处理模型输出的目标关联处理结果；其中，所述舰船目标关联处理模型是基于获取的舰船查询样本图像和舰船图像样本数据库训练得到的，所述舰船目标关联处理模型为对所述舰船查询图像和所述舰船图像数据库进行全局特征和局部特征提取，并基于对所述全局特征和所述局部特征的融合处理确定所述舰船查询图像和所述舰船图像数据库对应的所述目标关联处理结果的模型；所述将所述舰船查询图像和所述舰船图像数据库输入舰船目标关联处理模型中，得到所述舰船目标关联处理模型输出的目标关联处理结果，包括：将所述舰船查询图像和所述舰船图像数据库输入所述舰船目标关联处理模型中的初始特征提取模型，得到所述初始特征提取模型输出的初始图像全局特征和初始图像局部特征；其中，所述初始特征提取模型是对所述舰船查询图像和所述舰船图像数据库进行特征提取的网络模型；将所述初始图像全局特征输入所述舰船目标关联处理模型中的全局特征建模模型，得到所述全局特征建模模型输出的目标图像全局特征；其中，所述全局特征建模模型是基于全局注意力对所述初始图像全局特征进行特征相关性建模的模型；将所述初始图像局部特征输入所述舰船目标关联处理模型中的局部特征建模模型，得到所述局部特征建模模型输出的目标图像局部特征；其中，所述局部特征建模模型是基于近邻局部注意力对所述初始图像局部特征进行特征相关性建模的模型；将所述目标图像全局特征和所述目标图像局部特征输入所述舰船目标关联处理模型中的特征相关性融合模型，得到所述特征相关性融合模型输出的所述目标关联处理结果；其中，所述特征相关性融合模型是对所述目标图像全局特征和所述目标图像局部特征进行融合处理的模型；所述将所述初始图像局部特征输入所述舰船目标关联处理模型中的局部特征建模模型，得到所述局部特征建模模型输出的目标图像局部特征，包括：将所述初始图像局部特征输入所述局部特征建模模型中的局部建模网络，得到所述局部建模网络输入的局部权重；其中，所述局部建模网络是对所述初始图像局部特征进行相关性建模的网络；将所述初始图像局部特征和所述局部权重输入所述局部特征建模模型中的局部加权网络，得到所述局部加权网络输出的所述目标图像局部特征；其中，所述局部加权网络是对所述初始图像局部特征和所述局部权重进行加权相乘的网络。

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清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼；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”。