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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于多比特哈希码的跨媒体检索方法及模型训练方法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：CN117909476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202410079935.7，技术领域涉及：G06F16/332；该发明授权基于多比特哈希码的跨媒体检索方法及模型训练方法是由张正;吴清鹏设计研发完成，并于2024-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多比特哈希码的跨媒体检索方法及模型训练方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多比特哈希码的跨媒体检索方法及模型训练方法，所述方法通过构建多比特哈希码网络模型，充分捕获多种媒体信息的全局特征和局部语义特征，通过将多种媒体信息的全局特征和局部语义特征进行层次化对齐，充分利用了细粒度、语义更加丰富的局部特征来对齐异构多媒体数据，有效地减少了不同媒体间的异质性和语义差距。同时，本申请利用对齐后的特征来协作地同时生成多个不同长度的、高质量的哈希码，克服了因通过固定长度的哈希码而导致的跨媒体检索的灵活性、准确性和可扩展性非常受限的问题，提高了跨媒体检索的准确性和灵活性。

本发明授权基于多比特哈希码的跨媒体检索方法及模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种多比特哈希码网络模型的训练方法，其特征在于，所述的多比特哈希码网络模型的训练方法具体包括： 获取训练样本集，并利用所述训练样本集中的各训练样本的语义标签构建语义相似性矩阵，其中，所述训练样本集包括若干训练批，每个训练批包括若干图像-文本对； 将训练批中的每个图像-文本对输入初始哈希模型，通过初始哈希模型确定训练样本的文本全局特征、文本局部特征序列、图像全局特征和图像局部特征序列； 将所述文本全局特征和所述图像全局特征对齐以得到对齐文本全局特征和对齐图像全局特征，根据共享概念嵌入学习文本局部特征序列的文本语义特征和图像局部特征序列的图像语义特征，并基于对齐文本全局特征、对齐图像全局特征、文本语义特征及图像语义特征构建跨模态对比损失项； 根据所述对齐文本全局特征和所述文本语义特征确定文本融合特征，并根据所述对齐图像全局特征和所述图像语义特征确定图像融合特征； 根据所述文本融合特征确定至少两个第一哈希特征，并根据所述图像融合特征确定至少两个第二哈希特征； 根据语义相似性矩阵和训练批中的各图像-文本对的至少两个第一哈希特征和至少两个第二哈希特征，构建哈希损失项； 基于所述跨模态对比损失项和所述哈希损失项，对所述初始哈希模型的参数进行更新，以得到多比特哈希码网络模型。

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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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”。