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龍圖騰網獲悉合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院(安徽省人工智能實驗室)申請的專利一種自適應增強的弱監督哈希檢索方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119441522B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411242371.0，技術領域涉及：G06F16/532；該發明授權一種自適應增強的弱監督哈希檢索方法及系統是由王敏;周文罡;李厚強設計研發完成，并于2024-09-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種自適應增強的弱監督哈希檢索方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種自適應增強的弱監督哈希檢索方法及系統，將在線檢索的查詢圖像輸入到已訓練完成的檢索模型中，輸出圖像檢索結果；檢索模型的訓練如下：構建圖像文本數據庫；第一階段：對圖像以及文本進行特征提取，得到圖像表達特征以及文本表達特征，圖像表達特征依次通過深度哈希網絡、投影網絡得到重建的用戶文本標注向量，第二階段：計算每幅圖像對應重建的用戶文本標注向量與文本標注向量數據集中每個用戶文本標注之間的相似度，基于相似度排序，判斷是否更新文本標注向量數據集，以更新后的文本標注向量數據集指導第一階段中深度哈希網絡和投影網絡的訓練；該弱監督哈希檢索方法及系統提高了檢索精度。

本發明授權一種自適應增強的弱監督哈希檢索方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種自適應增強的弱監督哈希檢索方法，其特征在于，將在線檢索的查詢圖像輸入到已訓練完成的檢索模型中，輸出圖像檢索結果； 所述檢索模型的訓練如下： 步驟一、獲取圖像和對應的用戶文本標注，基于所有圖像和對應的用戶文本標注構建圖像文本數據庫，所述圖像文本數據庫包括訓練圖像集和文本標注向量數據集； 步驟二、第一階段的檢索：基于視覺語言預訓練基礎模型中被凍結的視覺編碼器對輸入的圖像進行特征提取，得到圖像表達特征，基于視覺語言預訓練基礎模型中被凍結的文本編碼器對輸入的用戶文本標注特征進行特征提取，得到文本表達特征，圖像表達特征通過深度哈希網絡得到二值碼，二值碼通過投影網絡得到重建的用戶文本標注向量，構建第一階段損失，以優化第一階段的深度哈希網絡和投影網絡進行訓練； 步驟三、第二階段的重定義用戶文本標注：計算每幅圖像對應重建的用戶文本標注向量與文本標注向量數據集中每個用戶文本標注之間的相似度，基于相似度排序得到當前文本標注向量數據集中具有最小相似度的文本標注詞組wi，以及不在當前文本標注向量數據集中具有最大相似度的文本標注詞組wm，通過計算文本標注詞組wi和文本標注詞組wm之間的交換獎勵以及不交換獎勵，根據交換獎勵與不交換獎勵的相對大小判斷是否使用文本標注詞組wm替換文本標注詞組wi，從而更新文本標注向量數據集，以更新后的文本標注向量數據集指導第一階段中深度哈希網絡和投影網絡的訓練。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院(安徽省人工智能實驗室)，其通訊地址為：230000 安徽省合肥市高新區望江西路5089號,中國科學技術大學先進技術研究院未來中心B1205-B1208；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。