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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于关键帧融合与注意力机制的遥感视频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：CN115329133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210872242.4，技术领域涉及：G06F16/78；该发明授权基于关键帧融合与注意力机制的遥感视频哈希检索方法是由陈亚雄;杨锴;黄景灏;李小玉;熊盛武设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关键帧融合与注意力机制的遥感视频哈希检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于关键帧融合与注意力机制的遥感视频哈希检索方法，主要解决现存方法未能充分捕捉遥感视频的类别级语义及语义信息利用不足的问题。本发明设计了一种新的设计了一种新的视频时空信息提取结构来提取三维视频数据在二维空间中的数据表示，并且在卷积神经网络的结构下引入注意力机制提取出视频在汉明空间中的相应哈希码。本发明不仅捕获了不同模式下哈希码的相对语义相关，学习了深度特征的相对语义相关，而且增强了哈希码的类别级语义，减少了类哈希码和哈希码之间的量化误差。本发明充分利用遥感视频时空语义信息，进一步提升检索性能。

本发明授权基于关键帧融合与注意力机制的遥感视频哈希检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关键帧融合与注意力机制的遥感视频哈希检索方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，划分训练数据集和测试数据集； 步骤2，构建视频关键帧提取融合模块，包括关键帧的筛选提取模块与帧的信息融合模块； 关键帧提取融合模块包括关键帧提取模块与基于空间注意力机制的视频帧融合模块；其中，关键帧提取模块是从一个视频中使用图像直方图对帧进行K均值聚类，根据不同帧的LUV颜色空间的帧间差值进行排序，同时根据帧的亮度分数进行过滤，最后根据拉普拉斯的方差，即模糊检测排序中选择关键帧；在视频帧融合模块中通过三维卷积进行关键帧的融合，最后输入到空间注意力模块内获取更重要的视频语义信息； 步骤3，构建卷积神经网络，用于计算视频的特征表示和哈希码： 所述卷积神经网络包括语义特征提取部分和特征哈希码映射部分，其中，语义特征提取部分包括五个卷积块顺序连接，其中每个卷积块包含通过残差模块连接的不同数量的通道注意力卷积块，哈希映射部分为两个全连接层； 步骤4，训练整体网络模型，计算整体网络模型的目标函数并更新整体网络模型的初始参数； 步骤4中的目标函数由视频特征表示项和哈希码表示项组成，视频特征表示项的具体表达公式如下： 其中w是不同类别权重设置，根据各个类别样本量调整，ignore_index为不计算损失的类别，为预测值在目标类上的分数，为预测值在其他类上的分数，x是输入，y是目标值，C是类别数，N为批量大小； 哈希码表示项的具体表达公式如下 其中，表示L3范式，H表示哈希码信息，sgn表示阶跃函数；因此，总目标函数的公式表达如下： 其中，是超参数，通过训练模型从而得到网络的权重参数W和偏置参数B； 步骤5，使用训练好的整体网络模型计算测试数据集中样本的哈希码，将查询样本和训练数据集各样本的哈希码之间的汉明距离从大到小排序，并计算排名列表的前n个精度，得出平均精度指标MAP和前n名检索结果。

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