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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种面向海量遥感目标快速关联的多模态哈希检索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：CN119557467B 。

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：202411680080.X，技术领域涉及：G06F16/51；该发明授权一种面向海量遥感目标快速关联的多模态哈希检索方法是由张晗;杜锐设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向海量遥感目标快速关联的多模态哈希检索方法在说明书摘要公布了：本申请属于人工智能技术领域。本申请提供一种面向海量遥感目标快速关联的多模态哈希检索方法。本公开实施例引入了一种可扩展的基于锚点的大规模无监督相似度图生成策略，并利用相似度图的拉普拉斯正则项限制哈希编码包含更多的语义信息。在无需牺牲离散约束的前提下，直接学习高质量的编码，解决了松弛化处理造成编码精度损失的问题。通过学习细粒度的多模态特征信息，挖掘跨模态数据间的关联，在理论和实践上有效提升多模态遥感目标检索的精确度。

本发明授权一种面向海量遥感目标快速关联的多模态哈希检索方法在权利要求书中公布了：1.一种面向海量遥感目标快速关联的多模态哈希检索方法，其特征在于，该方法包括： 获取多模态遥感样本数据；其中，所述多模态遥感样本数据包括遥感图像数据及其对应的文本信息； 构建多模态哈希检索模型；其中，所述多模态哈希检索模型至少包括单模态编码器，所述单模态编码器包括图像编码器和文本编码器； 对所述遥感图像数据和所述文本信息进行预处理，分别利用所述图像编码器和所述文本编码器对预处理后的所述遥感图像数据和所述文本信息进行特征提取，以得到图像特征和文本特征； 基于所述图像特征和所述文本特征，利用基于锚点的大规模无监督相似度图生成策略，以得到所述遥感图像数据和所述文本信息的联合跨模态图； 基于所述图像特征、所述文本特征及所述联合跨模态图，利用因子分解方法生成离散哈希编码； 利用ADMM优化算法优化所述离散哈希编码，以得到最优的模型参数，根据所述最优的模型参数得到训练好的多模态哈希检索模型； 将待检索数据输入至训练好的所述多模态哈希检索模型中，以得到检索结果； 其中，基于所述图像特征和所述文本特征，利用基于锚点的大规模无监督相似度图生成策略，以得到所述遥感图像数据和所述文本信息的联合跨模态图的步骤中，包括： 从所述图像特征和所述文本特征中选择对锚点作为锚点集，基于n个样本对和个锚点对，以得到图像和文本模态内样本与锚点间的关系图，及将图像和文本映射到公共空间的映射矩阵；其中，v表示模态，v=1表示图像，v=2表示文本； 根据所述图像和文本模态内的映射矩阵，得到跨模态锚点间的关系图，为公共空间的维度； 根据所述图像和文本模态内样本与锚点间的关系图，得到图像和文本模态内样本间的关系图； 根据所述图像和文本跨模态锚点间的关系图Q和所述图像和文本模态内样本与锚点间的关系图，得到跨模态样本间的关系图； 根据所述图像和文本模态内样本间的关系图和所述跨模态样本间的关系图，得到所述联合跨模态图；其中，用利用t步跃迁矩阵来描绘多步可达的样本间关系。

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