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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比特选择的深度可变长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：CN119597946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411568417.8，技术领域涉及：G06F16/53；该发明授权一种自适应比特选择的深度可变长哈希检索方法是由王敏;周文罡;李厚强设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应比特选择的深度可变长哈希检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自适应比特选择的深度可变长哈希检索方法，涉及图像检索技术领域，将图像通过已训练后的检索模型以生成查询图像二值码，计算查询图像二值码与图像数据库中图像二值码之间的汉明距离，按距离从小到大的顺序返回数据库图像作为检索结果；检索模型的训练过程为：步骤一、将所构建的图像训练集中每个图像依次输入到深度哈希网络中，以输出每个图像对应的二值码，通过优化度量训练深度哈希网络，从而生成比特池；步骤二、将比特池输入到比特选择智能体中进行比特选择，以与步骤一相同的优化度量作为环境奖励；步骤三、交替迭代步骤一和二，直至检索模型收敛；该检索方法实现可变长的紧凑特征表达，提高检索精度。

本发明授权一种自适应比特选择的深度可变长哈希检索方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应比特选择的深度可变长哈希检索方法，其特征在于，将图像通过已训练后的检索模型以生成查询图像二值码，计算查询图像二值码与图像数据库中图像二值码之间的汉明距离，按距离从小到大的顺序返回数据库图像作为检索结果； 检索模型的训练过程如下： 步骤一、比特池生成：将所构建的图像训练集中每个图像依次输入到深度哈希网络中，以输出每个图像对应的二值码，通过优化度量训练深度哈希网络，从而生成比特池，所述比特池由所有二值码组成； 步骤二、自适应比特选择：将比特池输入到比特选择智能体中进行比特选择，以与步骤一相同的优化度量作为环境奖励，当达到预设比特长度时，比特选择智能体获得环境奖励，将环境奖励、环境状态以及动作作为训练数据训练比特选择智能体，基于比特选择智能体与环境交互更新比特选择状态，并将比特选择状态反馈到比特池得到被选择的比特，基于被选择的比特对步骤一中深度哈希网络继续训练； 步骤三、交替迭代步骤一和步骤二，直至检索模型收敛，训练完成后，使用比特选择智能体作为比特选择器设置于深度哈希网络之后，以对深度哈希网络输出的二值码进行比特选择以储存到图像数据库。

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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