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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于哈希模型的联邦图像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：CN116246220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310130346.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于哈希模型的联邦图像检索方法是由郭艳卿;于美华;付海燕;李祎;刘航设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于哈希模型的联邦图像检索方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于哈希模型的联邦图像检索方法，包括：服务器端将初始哈希模型发送给各选中的客户端；客户端从本地数据库读取训练数据进行模型更新，将更新后的哈希模型发回所述服务器端；所述服务器端对所述客户端发回的哈希模型进行聚合得到新一轮的全局哈希模型；服务器端将本轮全局哈希模型发送给各选中的客户端；客户端根据设定的batch大小和本地训练轮数使接收到的全局模型和上一轮的本地模型进行相互学习，将更新后的全局模型发送到所述服务器端；反复迭代直至达到终止条件即迭代终止；各客户端根据训练后的本地模型进行图像检索，获取检索结果。本发明将横向联邦学习技术结合图像哈希应用至图像检索，能够快速提高图像检索精度。

本发明授权一种基于哈希模型的联邦图像检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于哈希模型的联邦图像检索方法，应用于分布式网络系统，所述分布式网络系统包含一个服务器端和M个客户端，所述客户端拥有数据及标签，所述服务器端无数据及标签，所述客户端主要利用本地数据进行哈希模型的训练，所述服务器端主要进行哈希模型的初始化、分发及聚合，协调所述客户端得到训练完成的哈希模型； 其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、所述服务器端初始化哈希模型参数后，根据预设比例随机选择参与第1轮训练的客户端，将初始哈希模型发送给各选中的客户端； S2、各选中客户端接收初始全局哈希模型，从本地数据库读取训练数据，根据设定的batch大小和本地训练轮数进行模型更新，将更新后的哈希模型发回所述服务器端，同时保存本地模型； S3、所述服务器端对所述客户端发回的哈希模型进行聚合得到新一轮的全局哈希模型； S4、所述服务器端再次根据预设比例选择参与本轮训练的客户端，将本轮全局哈希模型发送给各选中的客户端； S5、各选中客户端接收本轮哈希模型，并根据设定的batch大小和本地训练轮数使接收到的全局模型和上一轮的本地模型进行相互学习，将更新后的全局模型发送到所述服务器端，留存更新后的本地模型； S6、重复执行S3-S5，直至达到终止条件即迭代终止； S7、各客户端根据训练后的本地模型进行图像检索，获取检索结果。

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大连理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市高新园区凌工路2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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