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龙图腾网恭喜阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司申请的专利建立关键点匹配模型、关键点匹配、图像配准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：CN116977675B 。

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：202310813448.4，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权建立关键点匹配模型、关键点匹配、图像配准方法及装置是由白晓宇;闫轲;白帆;许敏丰;莫志榮;李孜;金达开;周靖人;吕乐设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本建立关键点匹配模型、关键点匹配、图像配准方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种建立关键点匹配模型、关键点匹配、图像配准方法及装置。本申请利用两个不同模态图像中对应同一对象位置和不同位置的关键点对分别构造第二正样本和第二负样本，采用对比学习的方式训练第二关键点嵌入子模型，利用训练得到的第二关键点嵌入子模型和匹配子模型构建关键点匹配模型，从而实现跨模态的图像关键点匹配。并且通过对图像样本增加扰动得到增强图像样本，训练单模态的第一关键点嵌入子模型，对跨模态图像进行配准后自动得到第二训练数据，从而降低了人工标注成本。训练过程中，利用配准的跨模态图像逐步迭代微调第二关键点嵌入子模型，从而提高模型效果，在视场存在较大差异的情况下，仍能够获得很好的精度。

本发明授权建立关键点匹配模型、关键点匹配、图像配准方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种建立关键点匹配模型的方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含多个第二正样本对和第二负样本对的第二训练数据，所述第二正样本对包括从第一模态图像和第二模态图像中分别采集的对应同一对象位置的关键点，所述第二负样本对包括从第一模态图像和第二模态图像中分别采集的对应不同对象位置的关键点，所述第一模态图像和第二模态图像是针对同一对象采集得到的；利用第二训练数据训练第二关键点嵌入子模型，其中，所述第二关键点嵌入子模型对输入的第一模态图像中各关键点和第二模态图像中各关键点分别进行一个以上尺度的特征提取，得到所述第一模态图像中各关键点对应的一个以上尺度的特征表示以及所述第二模态图像中各关键点对应的一个以上尺度的特征表示；所述训练的目标包括：最小化第二正样本对中两个关键点分别对应的一个以上尺度的特征表示之间的距离，以及最大化第二负样本对中两个关键点分别对应的一个以上尺度的特征表示之间的距离；利用训练得到的第二关键点嵌入子模型与匹配子模型得到关键点匹配模型，其中所述匹配子模型用以利用第二关键点嵌入子模型提取的两个模态的图像中各关键点的一个以上尺度的特征表示，进行所述两个模态的图像中关键点的匹配。

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