(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210951245.7 (22)申请日 2022.08.09 (71)申请人 北京惠朗时代科技有限公司 地址 102600 北京市大兴区经济开发区盛 坊路2号5号楼3层3 01室 (72)发明人 何肖肖　 (74)专利代理 机构 成都鱼爪智云知识产权代理 有限公司 513 08 专利代理师 甯树娇 (51)Int.Cl. G06V 10/74(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06T 3/40(2006.01) (54)发明名称 一种基于超分辨率重建的模仿式商标精准 检测方法及系统 (57)摘要 本发明提出了一种基于超分辨率重建的模 仿式商标精 准检测方法及系统， 涉及商标检测领 域。 通过对待检测商 标图像和商标图像库中的各 个商标图像分别进行稀 疏编码， 然后计算待检测 商标图像与各个商标图像的相似度； 筛选得到多 个第一相似商标图像； 然后分别将待检测商 标图 像和各个第一相似商标图像等分为m个区域， 并 进行稀疏编码； 然后分别计算每个对应区域的相 似度； 然后根据相似度值分别计算显著性区域并 进行对比； 然后利用超分辨率重建技术进行图像 重建， 再进行稀 疏编码； 然后计算相似度， 最后根 据多个新的相似度值得到商 标检测结果。 通过将 稀疏编码、 显著性检测、 超分辨率重建技术进行 结合， 显著提升 了模仿式商标检测的精度。 权利要求书3页 说明书11页 附图3页 CN 115311477 A 2022.11.08 CN 115311477 A 1.一种基于超分辨 率重建的模仿式商标精准检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取并对待检测商标图像和预置的商标图像库中的各个商标图像分别进行稀疏编码， 生成待检测商标图像编码和多个商标图像编码； 根据待检测商标图像编码和各个商标图像编码利用欧式距离分别计算待检测商标图 像与各个商标图像的相似度， 得到多个相似度值； 根据多个相似度值对预置的商标图像库中的多个商标图像进行筛选， 得到多个第 一相 似商标图像； 分别将待检测商标图像和各个第一相似商标图像等分为m个区域， 并分别对待检测商 标图像和各个第一相似商标图像中的m个区域进 行稀疏编 码， 得到m个待检测商标图像区域 编码和各个第一相似商标图像的m个第一相似商标图像区域编码； 根据m个待检测商标图像区域编码和各个第一相似商标图像的m个第一相似商标图像 区域编码分别计算待检测商标图像和各个第一相似商标图像中每个对应区域的相似度， 得 到待检测商标图像与各个第一相似商标图像的m个区域相似度值； 根据待检测商标图像与各个第 一相似商标图像的m个区域相似度值分别计算并将待检 测商标图像的显著 性区域与各个第一相似商标图像的显著性区域进行对比， 得到多个区域 对比结果； 根据各个区域对比结果利用超分辨率重建技术对待检测商标图像和各个第一相似商 标图像进行图像重建， 生成新的待检测商标图像和多个新的第一相似商标图像； 分别对新的待检测商标图像和多个新的第 一相似商标图像进行稀疏编码， 得到新的待 检测商标图像编码和多个新的第一相似商标图像编码； 根据新的待检测商标图像编码和多个新的第一相似商标图像编码计算新的待检测商 标图像与各个新的第一相似商标图像的相似度， 得到多个新的相似度值； 根据多个新的相似度值得到商标检测结果。 2.根据权利要求1所述的基于超分辨率重建的模仿式商标精准检测方法， 其特征在于， 所述根据多个相似度值对预置的商标图像库中的多个商标图像进 行筛选， 得到多个第一相 似商标图像的步骤 包括以下步骤： 判断各个相似度值是否大于预置的第一相似度阈值， 若是， 则将对应的商标图像作为 第一相似商标图像； 若否， 则结束。 3.根据权利要求1所述的基于超分辨率重建的模仿式商标精准检测方法， 其特征在于， 还包括以下步骤： 计算并判断多个第一相似商标图像的个数是否为0， 若是， 则生成商标检测结果为非模 仿式商标图像； 若否， 则分别将待检测商标图像和各个第一相似商标图像等分为m个区域， 并分别对待检测商标图像和各个第一相似商标图像中的m个区域进 行稀疏编 码， 得到m个待 检测商标图像区域编码和各个第一相似商标图像的m个第一相似商标图像区域编码。 4.根据权利要求1所述的基于超分辨率重建的模仿式商标精准检测方法， 其特征在于， 所述根据待检测商标图像与各个第一相似商标图像的m个区域相似度值分别计算并将待检 测商标图像的显著 性区域与各个第一相似商标图像的显著性区域进行对比， 得到多个区域 对比结果的步骤 包括以下步骤： 统计待检测商标图像与各个第 一相似商标图像的m个区域相似度值中高于预置的第 二权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115311477 A 2相似度阈值的个数； 根据高于预置的第二相似度阈值的个数计算并将待检测商标图像的显著性区域与各 个第一相似商标图像的显著性区域进行对比， 得到多个区域对比结果。 5.根据权利要求4所述的基于超分辨率重建的模仿式商标精准检测方法， 其特征在于， 所述根据高于预置的第二相似度阈值的个数计算并将待检测商标图像的显著性区域与各 个第一相似商标图像的显著性区域进行对比， 得到多个区域对比结果的步骤包括以下步 骤： 判断高于预置的第二相似度阈值的个数是否不小于预置的个数阈值， 若是， 则计算并 将待检测商标图像的显著性区域与各个第一相似商标图像的显著性区域进 行对比， 得到多 个区域对比结果； 若否， 则生成商标检测结果 为非模仿式商标图像。 6.根据权利要求1所述的基于超分辨率重建的模仿式商标精准检测方法， 其特征在于， 所述根据各个区域对比结果利用超分辨率重建技术对待检测商标图像和各个第一相似商 标图像进 行图像重 建， 生成新的待检测商标图像和多个新的第一相似商标图像的步骤包括 以下步骤： 判断各个区域对比结果是否大于预置的区域阈值， 若是， 则生成商标检测结果为非模 仿式商标图像； 若否， 则利用超分辨率重建技术对待检测商标图像和各个第一相似商标图 像进行图像重建， 生成新的待检测商标图像和新的第一相似商标图像。 7.根据权利要求1所述的基于超分辨率重建的模仿式商标精准检测方法， 其特征在于， 所述根据多个新的相似度值得到商标检测结果的步骤 包括以下步骤： 判断各个新的相似度值是否大于预置的第二相似度阈值， 若是， 则生成商标检测结果 为模仿式商标图像； 若否， 则生成商标检测结果 为非模仿式商标图像。 8.一种基于超分辨 率重建的模仿式商标精准检测系统， 其特 征在于， 包括： 第一稀疏编码模块， 用于获取并对待检测商标图像和预置的商标图像库中的各个商标 图像分别进行稀疏编码， 生成待检测商标图像编码和多个商标图像编码； 第一相似度计算模块， 用于根据待检测商标图像编码和各个商标图像编码利用欧式距 离分别计算待检测商标图像与各个商标图像的相似度， 得到多个相似度值； 筛选模块， 用于根据多个相似度值对预置的商标图像库中的多个商标图像进行筛选， 得到多个第一相似商标图像； 第二稀疏编码模块， 用于分别将待检测商标图像和各个第一相似商标图像等分为m个 区域， 并分别对待检测商标图像和各个第一相似商标图像中的m个区域进 行稀疏编码， 得到 m个待检测商标图像区域编码和各个第一相似商标图像的m个第一相似商标图像区域编码； 第二相似度计算模块， 用于根据m个待检测商标图像区域编码和各个第一相似商标图 像的m个第一相似商标图像区域编 码分别计算待检测商标图像和各个第一相似商标图像中 每个对应区域的相似度， 得到待检测商标图像与各个第一相似商标图像的m个区域相似度 值； 显著性区域对比模块， 用于根据待检测商标图像与各个第一相似商标图像的m个区域 相似度值分别计算并将待检测商标图像的显著性区域与各个第一相似商标图像的显著性 区域进行对比， 得到多个区域对比结果； 图像重建模块， 用于根据各个区域对比结果利用超分辨率重建技术对待检测商标图像权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115311477 A 3