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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种域适应检索方法、装置、设备及介质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：CN116662597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310782859.1，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种域适应检索方法、装置、设备及介质是由房小兆;刘源源;曾峙翔;胡曦;韩娜;周郭许设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种域适应检索方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种域适应检索方法、装置、设备及介质，包括获取图像数据集，对图像数据集进行特征提取，确定源域向量和目标域向量；将源域向量和目标域向量输入至预设初始子空间进行学习，生成源域投影和目标域投影，实时统计迭代次数；对源域投影和目标域投影进行哈希码学习，输出哈希码和投影矩阵，并结合源域向量、目标域向量、预设初始子空间、源域投影和目标域投影计算目标函数损失值；若迭代次数达到预设次数或目标函数损失值收敛，确定目标子空间和目标投影矩阵；采用目标子空间和目标投影矩阵对目标域查询样本进行检索，输出域适应检索结果。解决了现有技术中将未知类别的目标域样本进行分布，导致域适应检索的效果不理想的技术问题。

本发明授权一种域适应检索方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种域适应检索方法，其特征在于，包括： 获取图像数据集，对所述图像数据集进行特征提取，确定第一特征向量集，所述第一特征向量集包括多个源域向量和多个目标域向量； 将所述源域向量和所述目标域向量输入至预设初始子空间进行类特定学习，生成源域投影和目标域投影，并实时统计迭代次数； 对所述源域投影和所述目标域投影进行判别性哈希码学习，输出哈希码和投影矩阵，并结合所述源域向量、所述目标域向量、所述预设初始子空间、所述源域投影和所述目标域投影计算目标函数损失值； 当所述迭代次数达到预设次数或所述目标函数损失值收敛时，确定目标子空间和目标投影矩阵； 采用所述目标子空间和所述目标投影矩阵对目标域查询样本进行查询检索，输出域适应检索结果； 所述哈希码包括源域哈希码和目标域哈希码；所述对所述源域投影和所述目标域投影进行判别性哈希码学习，输出哈希码和投影矩阵，并结合所述源域向量、所述目标域向量、所述预设初始子空间、所述源域投影和所述目标域投影计算目标函数损失值的步骤，包括： 基于全部所述源域向量对应的多个源域投影、全部所述目标域向量对应的多个目标域投影和全部所述源域向量，确定全部所述目标域向量对应的多个目标伪标签； 采用全部所述目标伪标签关联的目标伪标签矩阵、所述源域向量关联的源域标签矩阵、所述源域哈希码、所述目标域哈希码、所述投影矩阵、所述源域向量、所述目标域向量、所述预设初始子空间、所述源域投影和所述目标域投影，计算目标函数损失值； 所述目标函数损失值对应的目标函数为： ； 式中，为目标函数损失值；为类别数量；为源域向量集中的样本数量；为目标域向量集中的样本数量；为源域标签矩阵；为源域向量集中的第个源域向量；为第个类的预设初始子空间；为源域向量集中的第个类别的第个源域投影；为目标伪标签矩阵；为目标域向量集中的第个目标域向量；为目标域向量集中的第个类别的第个目标域投影；为惩罚因子；为第个类的源域投影和目标域投影的集合；为源域向量集中的第个类别的源域哈希码；为第个类的投影矩阵；为源域向量集中的第个类别的源域投影矩阵；为目标域向量集中的第个类别的目标域哈希码；为目标域向量集中的第个类别的目标域投影矩阵；为正交约束；为单位矩阵；为的转置；为源域哈希码矩阵；为目标域哈希码矩阵；为弗罗比尼乌斯范数。

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