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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：CN116977676B 。

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：202310817873.0，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。本申请采用包括两个融合网络的关键点嵌入子模型，第一融合网络通过对比学习的方式拉近两个图像样本同一对象位置的关键点的第一特征表示之间的距离，拉远不同对象位置的关键点的第一特征表示之间的距离，以学习图像样本中各关键点的外观特征；第二融合网络通过对比学习的方式拉近图像样本中对应同一类型区域的关键点的第二特征表示之间的距离，拉远对应不同类型区域的关键点的第二特征表示之间的距离，以有效学习图像样本中各关键点的语义特征。利用该关键点嵌入子模型构建的关键点匹配模型能够在外观和语义上都保证关键点匹配的准确性，从而显著提升关键点匹配效果。

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：获取训练数据集；利用所述训练数据集训练关键点嵌入子模型；其中所述关键点嵌入子模型包括特征提取网络、第一融合网络和第二融合网络；所述特征提取网络对输入的图像样本进行多层特征提取，所述第一融合网络用以利用所述特征提取网络提取的多层特征得到图像样本中各关键点的第一特征表示，所述第二融合网络用以利用所述特征提取网络提取的多层特征得到图像样本中各关键点的第二特征表示；所述训练的目标包括第一训练目标和第二训练目标，所述第一训练目标包括：最小化两个图像样本中对应同一对象位置的关键点的第一特征表示之间的距离，以及最大化两个图像样本中对应不同对象位置的关键点的第一特征表示之间的距离；所述第二训练目标包括：最小化图像样本中对应同一类型区域的关键点的第二特征表示之间的距离，以及最大化图像样本中对应不同类型区域的关键点的第二特征表示之间的距离；利用训练得到的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关键点嵌入子模型提取的两个图像中各关键点的整合特征表示，进行所述两个图像中关键点的匹配，其中关键点的整合特征表示由该关键点的第一特征表示和第二特征表示整合得到。

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