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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利一种自适应增强的弱监督哈希检索方法及系统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：CN119441522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411242371.0，技术领域涉及：G06F16/532；该发明授权一种自适应增强的弱监督哈希检索方法及系统是由王敏;周文罡;李厚强设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应增强的弱监督哈希检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自适应增强的弱监督哈希检索方法及系统，将在线检索的查询图像输入到已训练完成的检索模型中，输出图像检索结果；检索模型的训练如下：构建图像文本数据库；第一阶段：对图像以及文本进行特征提取，得到图像表达特征以及文本表达特征，图像表达特征依次通过深度哈希网络、投影网络得到重建的用户文本标注向量，第二阶段：计算每幅图像对应重建的用户文本标注向量与文本标注向量数据集中每个用户文本标注之间的相似度，基于相似度排序，判断是否更新文本标注向量数据集，以更新后的文本标注向量数据集指导第一阶段中深度哈希网络和投影网络的训练；该弱监督哈希检索方法及系统提高了检索精度。

本发明授权一种自适应增强的弱监督哈希检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自适应增强的弱监督哈希检索方法，其特征在于，将在线检索的查询图像输入到已训练完成的检索模型中，输出图像检索结果； 所述检索模型的训练如下： 步骤一、获取图像和对应的用户文本标注，基于所有图像和对应的用户文本标注构建图像文本数据库，所述图像文本数据库包括训练图像集和文本标注向量数据集； 步骤二、第一阶段的检索：基于视觉语言预训练基础模型中被冻结的视觉编码器对输入的图像进行特征提取，得到图像表达特征，基于视觉语言预训练基础模型中被冻结的文本编码器对输入的用户文本标注特征进行特征提取，得到文本表达特征，图像表达特征通过深度哈希网络得到二值码，二值码通过投影网络得到重建的用户文本标注向量，构建第一阶段损失，以优化第一阶段的深度哈希网络和投影网络进行训练； 步骤三、第二阶段的重定义用户文本标注：计算每幅图像对应重建的用户文本标注向量与文本标注向量数据集中每个用户文本标注之间的相似度，基于相似度排序得到当前文本标注向量数据集中具有最小相似度的文本标注词组wi，以及不在当前文本标注向量数据集中具有最大相似度的文本标注词组wm，通过计算文本标注词组wi和文本标注词组wm之间的交换奖励以及不交换奖励，根据交换奖励与不交换奖励的相对大小判断是否使用文本标注词组wm替换文本标注词组wi，从而更新文本标注向量数据集，以更新后的文本标注向量数据集指导第一阶段中深度哈希网络和投影网络的训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号,中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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