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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利基于自动权重分配和对比哈希的遥感图像检索优化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：CN119339114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411671584.5，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权基于自动权重分配和对比哈希的遥感图像检索优化方法是由葛芸;王思佳;刘启旸;曾妍设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自动权重分配和对比哈希的遥感图像检索优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于自动权重分配和对比哈希的遥感图像检索优化方法，构建了基于自动权重分配的对比哈希网络模型，采用双阶段训练策略优化模型性能。在特征学习阶段，提出自动加权对比损失，引入高斯加权和动态调整策略改进传统损失函数，依据样本对间的重要性给予不同的权重值，强化模型对关键样本对的学习；设定阈值识别难负样本，使模型不会受到难负样本的干扰。哈希学习阶段加上哈希层将高维图像表示转换为二进制哈希码，引入量化损失对拼接融合后的哈希码进行学习，使得在汉明空间中数据间的语义相似结构能够得到保持，同时利用自动加权对比损失提升哈希码的辨识力。本发明能够有效检索到目标遥感图像，且检索速度较快。

本发明授权基于自动权重分配和对比哈希的遥感图像检索优化方法在权利要求书中公布了：1.基于自动权重分配和对比哈希的遥感图像检索优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建基于自动权重分配的对比哈希网络模型，所述基于自动权重分配的对比哈希网络模型包含特征学习阶段和哈希学习阶段； S11：特征学习阶段包括数据增强模块、编码器模块、自动加权对比损失三个组成部分；数据增强模块用于获取遥感图像数据并得到每张输入图像的增强视图，编码器模块用于从增强视图中提取深度分区的图像特征；自动加权对比损失是通过动态调整权重因子计算得到自动加权对比损失，用于对网络模型进行训练调参，从而获得微调网络模型参数； S12：哈希学习阶段与特征学习阶段共用数据增强模块和编码器模块，同时还包括哈希层、联合损失；哈希学习阶段首先加载特征学习阶段获得的微调网络模型参数，将图像输入至训练调参后的网络模型中进行特征提取，获得优化后的图像特征以及嵌入向量；哈希层将优化后的嵌入向量转换为连续哈希码，并利用连续哈希码来计算优化后的自动加权对比损失；然后将连续哈希码量化为二进制哈希码，获得两组离散的二进制哈希码集合；根据获得的两组二进制哈希码计算量化过程中的量化损失，再通过优化后的自动加权对比损失和量化损失计算得到联合后的总损失函数，利用总损失函数对网络模型进行训练学习，获得训练好的网络模型参数； S2：将训练好的网络模型应用于遥感图像检索中，通过网络模型从遥感数据集中查询与待查询图像最相似的遥感数据集图像，输出得到检索结果。

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南昌航空大学，其通讯地址为：330063 江西省南昌市丰和南大道696号；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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