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龙图腾网恭喜青岛漫斯特数字科技有限公司申请的专利基于机器学习的图像内容搜索与匹配系统及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：CN118861345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411341112.3，技术领域涉及：G06F16/58；该发明授权基于机器学习的图像内容搜索与匹配系统及方法是由李磊设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的图像内容搜索与匹配系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，本发明公开了一种基于机器学习的图像内容搜索与匹配系统及方法，包括：待搜索图像输入风景类型检测模型中，以识别出待搜索图像所归属的风景类型；依据风景类型从预配置的图像数据库中调取对应风景类型的图像数据簇；获取待搜索图像和每幅风景图像的高级语义特征集，根据高级语义特征集计算第一相似系数，并根据第一相似系数从对应的图像数据簇中筛选出候选图像；获取待搜索图像与每幅候选图像的低级视觉特征集，根据低级视觉特征集计算第二相似系数；从候选图像中筛选出相似图像，并将与相似图像关联绑定的介绍信息进行输出反馈；本发明有利于在提高图像搜索速度的同时，保障图像搜索结果的准确度。

本发明授权基于机器学习的图像内容搜索与匹配系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的图像内容搜索与匹配系统，其特征在于，所述系统包括：图像识别模块，用于获取待搜索图像，并将待搜索图像输入预先训练好的风景类型检测模型中，以识别出待搜索图像所归属的风景类型；其中，所述风景类型检测模型的生成逻辑如下：获取历史风景类型识别训练数据，将历史风景类型识别训练数据划分为风景类型识别训练集和风景类型识别测试集；所述历史风景类型识别训练数据中包含多幅待搜索图像及其对应风景类型的标注标签；构建第一分类网络，将风景类型识别训练集中的待搜索图像作为第一分类网络的输入，以及即将风景类型识别训练集中风景类型的标注标签作为第一分类网络的输出，对第一分类网络进行训练，得到初始风景类型检测网络；利用风景类型识别测试集对初始风景类型检测网络进行模型验证，输出大于等于预设第一测试准确度阈值的初始风景类型检测网络，作为训练好的风景类型检测模型；数据调取模块，用于依据风景类型从预配置的图像数据库中调取对应风景类型的图像数据簇；所述图像数据簇中包括多幅风景图像以及与每幅风景场景图关联绑定的介绍信息；初步筛选模块，用于获取待搜索图像和每幅风景图像的高级语义特征集，根据高级语义特征集计算待搜索图像与每幅风景图像的第一相似系数，并根据第一相似系数从对应的图像数据簇中筛选出多幅候选图像；所述高级语义特征集中包含多个高级语义特征，所述高级语义特征具体指代图像中主体区域的对象类型；相似计算模块，用于获取待搜索图像与每幅候选图像的低级视觉特征集，根据低级视觉特征集计算待搜索图像与每幅候选图像的第二相似系数；所述低级视觉特征集中包括多个低级视觉特征的特征值，所述低级视觉特征的特征值包括图像中主体区域的边界矩、长宽比、颜色矩、能量和熵；图像搜索模块，用于根据第一相似系数和第二相似系数从多幅候选图像中筛选出与待搜索图像匹配一致的相似图像，并将与相似图像关联绑定的介绍信息进行输出反馈。

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