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龍圖騰網獲悉哈爾濱工業大學(深圳)(哈爾濱工業大學深圳科技創新研究院)申請的專利基于多比特哈希碼的跨媒體檢索方法及模型訓練方法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：CN117909476B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202410079935.7，技術領域涉及：G06F16/332；該發明授權基于多比特哈希碼的跨媒體檢索方法及模型訓練方法是由張正;吳清鵬設計研發完成，并于2024-01-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多比特哈希碼的跨媒體檢索方法及模型訓練方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于多比特哈希碼的跨媒體檢索方法及模型訓練方法，所述方法通過構建多比特哈希碼網絡模型，充分捕獲多種媒體信息的全局特征和局部語義特征，通過將多種媒體信息的全局特征和局部語義特征進行層次化對齊，充分利用了細粒度、語義更加豐富的局部特征來對齊異構多媒體數據，有效地減少了不同媒體間的異質性和語義差距。同時，本申請利用對齊后的特征來協作地同時生成多個不同長度的、高質量的哈希碼，克服了因通過固定長度的哈希碼而導致的跨媒體檢索的靈活性、準確性和可擴展性非常受限的問題，提高了跨媒體檢索的準確性和靈活性。

本發明授權基于多比特哈希碼的跨媒體檢索方法及模型訓練方法在權利要求書中公布了：1.一種多比特哈希碼網絡模型的訓練方法，其特征在于，所述的多比特哈希碼網絡模型的訓練方法具體包括： 獲取訓練樣本集，并利用所述訓練樣本集中的各訓練樣本的語義標簽構建語義相似性矩陣，其中，所述訓練樣本集包括若干訓練批，每個訓練批包括若干圖像-文本對； 將訓練批中的每個圖像-文本對輸入初始哈希模型，通過初始哈希模型確定訓練樣本的文本全局特征、文本局部特征序列、圖像全局特征和圖像局部特征序列； 將所述文本全局特征和所述圖像全局特征對齊以得到對齊文本全局特征和對齊圖像全局特征，根據共享概念嵌入學習文本局部特征序列的文本語義特征和圖像局部特征序列的圖像語義特征，并基于對齊文本全局特征、對齊圖像全局特征、文本語義特征及圖像語義特征構建跨模態對比損失項； 根據所述對齊文本全局特征和所述文本語義特征確定文本融合特征，并根據所述對齊圖像全局特征和所述圖像語義特征確定圖像融合特征； 根據所述文本融合特征確定至少兩個第一哈希特征，并根據所述圖像融合特征確定至少兩個第二哈希特征； 根據語義相似性矩陣和訓練批中的各圖像-文本對的至少兩個第一哈希特征和至少兩個第二哈希特征，構建哈希損失項； 基于所述跨模態對比損失項和所述哈希損失項，對所述初始哈希模型的參數進行更新，以得到多比特哈希碼網絡模型。

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哈爾濱工業大學(深圳)(哈爾濱工業大學深圳科技創新研究院)，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區桃源街道深圳大學城哈爾濱工業大學校區；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”。