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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司超高压分公司;中国科学技术大学申请的专利一种基于跨模态语义对齐的图像-文本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：CN120296186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202510363596.X，技术领域涉及：G06F16/532；该发明授权一种基于跨模态语义对齐的图像-文本检索方法是由张有明;侯邵娟;章丹;何奇;孙巍巍;张昭源;王远;霍骋;胡茂亮;廖羽晗;邱曼曼;罗长;万礼嵩;赵晓山;马晓薇;李炎;陈迎;施雯;马欢;朱靖;吴海艳;康宇;昌吉;吕文君设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨模态语义对齐的图像-文本检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨模态语义对齐的图像‑文本检索方法，首先将整张图像转化为一组区域级图像特征，然后利用语义增强模块处理区域级图像特征，获得增强后的区域级图像特征；然后通过两个自适应注意因子更新区域级图像特征中与文本句子中某单词特征相关的区域级图像特征；计算文本句子中每个单词特征和与其相关的每个区域级图像特征的相似性，并计算得到整个文本句子和整张图像之间的相似度得分；最后根据上述步骤，查询文本句子或图像时，检索出数据库中与此文本句子或图像相似度得分最高的L张图片或L个文本句子作为检索结果。本发明能更准确地编码区域级图像特征，并显著促进单词‑区域级图像匹配过程。

本发明授权一种基于跨模态语义对齐的图像-文本检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态语义对齐的图像-文本检索方法，其特征在于：具体包括有以下步骤： 1、首先将整张图像转化为一组区域级图像特征，然后利用语义增强模块处理区域级图像特征，获得增强后的区域级图像特征，具体步骤为： S11、首先将整张图像I转化为一组区域级图像特征其中，mi表示整张图像I的一个区域图像特征，K表示整张图像I中区域图像特征的数量； S12、利用语义增强模块处理每个区域级图像特征，首先输入一组区域级图像特征M，采用区域级特征映射函数local·和全局嵌入映射函数global·进行初始全局嵌入，具体见下式1： 式1中，Wl和Wg是可学习的参数矩阵； S13、将所有区域级图像特征的初始全局嵌入通过矩阵元素对应相乘和softmax函数进行聚合，具体见下式2，然后经过下式3计算得到全局嵌入mg； 式2和式3中，表示Tanh激活函数和批归一化函数的组合，softmax·表示softmax激活函数，⊙表示矩阵元素对应相乘，Wa是可学习的参数矩阵，wi为权重系数，代表区域级图像特征mi和初始全局嵌入之间的相关性，‖‖2表示L2范数，即欧式距离； S14、通过执行自注意力算法来获得整张图像增强后的区域级图像特征具体见下式4： 式4中，xi表示区域级图像特征mi经过语义增强后的区域级图像特征； 2、构建两个自适应注意因子，两个自适应注意因子分别为用于校正区域级图像特征和文本句子中单词特征之间相关性的自适应通道权重向量、以及用于调整注意力分布的权重向量，然后通过两个自适应注意因子更新区域级图像特征中与文本句子中某单词特征相关的区域级图像特征； 所述的构建两个自适应注意因子具体包括有以下步骤： S21、输入整张图像增强后的区域级图像特征文本句子E的一组单词特征其中，tj表示第j个单词特征，N表示文本句子中单词特征的数量； S22、对于单词特征tj和与单词特征tj相关的区域级图像特征的初始值为语义增强后的区域级图像特征，首先构建对齐向量aj用来编码tj和之间的差异关系，具体见下式5： 式5中，Norm是向量归一化操作，linear是线性变换； S23、对齐向量aj用于学习两个自适应注意因子，两个自适应注意因子分别为用于校正区域级图像特征xi和文本句子中单词特征tj之间相关性的自适应通道权重向量pj、以及用于调整注意力分布的权重向量qj，计算公式分别见下式6和式7： pj＝tanhWp′tanhWpaj6； qj＝[Wq′tanhWqaj]+7； 式6和式7中，Wp、Wp′、Wq和Wq′是可学习的参数矩阵，tanh·表示tanh激活函数，[·]+表示取变量与0的较大值； 3、计算文本句子中每个单词特征和与其相关的每个区域级图像特征的相似性，然后计算得到整个文本句子和整张图像之间的相似度得分； 4、根据上述步骤1-3，查询文本句子时，检索出数据库中与此文本句子相似度得分最高的L张图片作为检索结果；或查询图像时，检索出数据库中与此查询图像相似度得分最高的L个文本句子作为检索结果；L为不小于1的整数。

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