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龍圖騰網獲悉山東建筑大學;積成電子股份有限公司申請的專利一種多端協同的聯邦在線跨媒體匹配方法與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：CN120353957B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510845866.0，技術領域涉及：G06F16/58；該發明授權一種多端協同的聯邦在線跨媒體匹配方法與系統是由劉興波;朱廣澤;朱津欣;康瀟;劉新鋒;張立偉;聶秀山;尹義龍設計研發完成，并于2025-06-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多端協同的聯邦在線跨媒體匹配方法與系統在說明書摘要公布了：本發明屬于視覺和人工智能技術領域，提供了一種多端協同的聯邦在線跨媒體匹配方法與系統，其技術方案為：提取多種媒體資源各模態特征，將各模態特征映射至公共子空間中，得到共同表示；基于共同表示進行在線聚類，將在線聚類得到的聚類中心組合成本地原型，對本地原型和本地哈希模型進行加密，得到本地加密原型和本地加密模型；結合全局模型，分別對本地加密模型和本地加密原型聚合得到全局加密模型和全局加密原型；基于全局模型、全局加密模型和全局加密原型對本地跨模態檢索模型進行訓練得到訓練后的跨模態檢索模型；基于訓練后的跨模態模型，生成對應的資源匹配結果。大大減少了由于不同客戶端本地數據非獨立同分布問題帶來的模型偏差問題。

本發明授權一種多端協同的聯邦在線跨媒體匹配方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種多端協同的聯邦在線跨媒體匹配方法，其特征在于，包括如下步驟： 對獲取的多種媒體資源進行特征提取得到對應的各模態特征，將各模態特征映射至公共子空間中，得到共同表示； 基于共同表示進行在線聚類，將在線聚類得到的聚類中心組合成本地原型，對本地原型進行加密，得到本地加密原型；對本地跨模態檢索模型進行加密，得到本地加密模型； 聚合本地加密模型和本地加密原型得到的全局加密模型和全局加密原型，將全局加密模型和全局加密原型分發到每個客戶端，將全局加密模型解密后作為本輪的本地跨模態檢索模型，全局加密原型解密后用來指導本地跨模態檢索模型哈希碼的生成，經過多輪訓練后得到最終的跨模態檢索模型； 全局加密模型的聚合公式為： ， 其中，表示t輪時的全局加密模型，表示t+1輪時的全局加密模型，是一個正數，用于控制局部模型和全局模型之間的偏離程度，，和表示t+1輪時和t輪時的本地加密模型，表示每個客戶端新到達數據的樣本數； 全局加密原型的聚合公式為： ， 其中，表示t+1輪時的全局加密原型，為第K個客戶端的本地加密原型，K為客戶端的總數； 每一輪本地跨模態檢索模型訓練時的目標函數為： ， ， ， ， ， 其中，為待優化變量集合，為模態平衡參數，表示不同模態的基向量，是特征-標簽關聯矩陣，和為第t-1輪和第t輪對應的哈希碼，為哈希函數，為偏移矯正矩陣，是哈達瑪標簽，和為第t-1輪和第t輪對應的模態特征表示，和為第t-1輪和第t輪對應的新標簽，表示投影矩陣，表示全局原型，表示樣本原型關系，從本地客戶端Kmeans聚類過程中得到，表示客戶端原型，表示樣本原型關系，和為平衡參數，表示新舊數據之間的相似關系矩陣，表示新到數據內部的相似關系矩陣，表示全局模型的權重，表示新到樣本特征和哈希碼之間映射，表示單位矩陣，和表示第t-1輪和第t輪對應的原始one-hot標簽，表示t時刻到達數據的樣本總數； 基于訓練后的跨模態模型，生成待匹配媒體資源對應的資源匹配結果。

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山東建筑大學;積成電子股份有限公司，其通訊地址為：250000 山東省濟南市歷城區臨港開發區鳳鳴路1000號；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”。