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龙图腾网获悉北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司申请的专利图像匹配方法、装置、电子设备、存储介质及相关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：CN114067136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202111194289.1，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权图像匹配方法、装置、电子设备、存储介质及相关产品是由范淼;胡晨;周舒畅设计研发完成，并于2021-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像匹配方法、装置、电子设备、存储介质及相关产品在说明书摘要公布了：本发明公开一种图像匹配方法、装置、电子设备、存储介质及相关产品，包括：接收待匹配的两个图像；对于每个待匹配的图像，提取图像中的特征结构和对应的特征描述子，其中，所述特征结构包括：特征线和或特征形状；根据所述待匹配的两个图像的特征描述子，确定所述待匹配的两个图像的特征结构是否匹配。实施上述方法，通过提取图像中包括线、形状类型的特征结构，将现有技术中需要人工标注的特征点通过线和或形状来涵盖进来，将图像拆分成线和或形状的特征结构的组合，以得到图像特征结构的对应关系，避免了人工标注的复杂步骤，提高了图像匹配的速度和准确度，可以有效的适用于大数据量图像匹配的场景中。

本发明授权图像匹配方法、装置、电子设备、存储介质及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种图像匹配方法，其特征在于，所述方法包括： 接收待匹配的两个图像； 对于每个待匹配的图像，提取图像中的特征结构和对应的特征描述子，其中，所述特征结构包括：特征线和特征形状； 根据所述待匹配的两个图像的特征描述子，确定所述待匹配的两个图像的特征结构是否匹配； 所述提取图像中的特征结构和对应的特征描述子，包括： 将图像输入至预先训练的特征提取模型中进行处理，得到所述图像中的特征结构和对应的特征描述子； 其中，所述特征提取模型是基于多个样本图像和样本图像中的特征结构训练得到的； 所述特征提取模型的训练过程，包括： 获取训练数据集，其中，所述训练数据集包括：合成图像集和真实图像集，所述合成图像集中包含多个合成的样本图像，所述合成的样本图像中包含基本形状，所述真实图像集中包含多个真实的样本图像； 将所述合成图像集中的样本图像作为输入，将对应的特征结构作为输出，对基于Magicpoint算法和霍夫变换函数构建的骨干网络进行训练，得到中间模型，其中，所述中间模型用于提取图像中的特征结构； 通过所述中间模型和单应变换适应技术，对所述真实图像集中的样本图像进行处理，得到对应的特征结构； 对于所述真实图像集中的每个样本图像Pi，对所述Pi进行一次单应变换得到Qi，将所述Pi和Qi作为输入，将所述Pi和Qi中的特征结构作为输出，对基于SuperPoint算法和霍夫变换函数构建的骨干网络进行训练，得到所述特征提取模型，其中，所述霍夫变换函数用于在模型训练过程中进行特征线、形状与点之间的转换。

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