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龙图腾网获悉长沙矿冶研究院有限责任公司申请的专利一种基于深度哈希学习的选矿设备配件图像高效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：CN120892587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511442125.4，技术领域涉及：G06F16/51；该发明授权一种基于深度哈希学习的选矿设备配件图像高效检索方法是由胡海浪;朱思涵;王新颖设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度哈希学习的选矿设备配件图像高效检索方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与智能信息检索技术领域，公开了一种基于深度哈希学习的选矿设备配件图像高效检索方法。方法包括:基于MinHash与可微分操作构建可微MinHash层，结合Transformer主干网络与哈希层获取图像表征模型;获取工业配件的图像，输入到图像表征模型后经离散化获取工业配件图像最小哈希码,结合结构化数据构建双向索引;获取所有工业配件图像的双向索引并建立配件特征数据库;获取待查询工业配件的图像，将图像输入图像表征模型后经离散化获取对应的最小哈希码，基于最小哈希码再获取对应的结构化数据，基于结构化数据找到配件并完成替换工作，解决了现有的图像学习检索方法难以精准高效识别配件的问题。

本发明授权一种基于深度哈希学习的选矿设备配件图像高效检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度哈希学习的选矿设备配件图像高效检索方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：基于MinHash与可微分操作构建可微MinHash层，结合已构建好的Transformer主干网络与哈希层获取图像表征模型； 所述基于MinHash与可微分操作构建可微MinHash层包括：基于可学习的参数化哈希函数，并定义其预定批次与可微最小值近似计算构建可微MinHash层； 所述可微最小值近似计算通过如下公式表示： ； 其中，表示当前的连续哈希码；表示连续哈希码的第个签名最小估计值；表示定义的数学期望；表示数学期望对应的采样分布；表示第个哈希函数，，为最大哈希函数的个数； 所述数学期望的采样分布通过如下公式表示： ； 其中，表示控制离散化程度；第张图像的连续哈希码，；表示预定批次，，与分别表示第1张和第N张图像的连续哈希码； 步骤2：获取单个工业配件的原始图像，并将原始图像输入图像表征模型中通过Transformer主干网络提取图像特征，哈希层基于图像特征获取连续哈希码，可微MinHash层基于连续哈希码获取连续的最小哈希签名向量，对连续的最小哈希签名向量进行离散化获取工业配件对应的最小哈希码，再获取单个工业配件对应的结构化数据，将结构化数据与最小哈希码构建双向索引； 所述最小哈希码通过如下步骤获取： 步骤201：获取单个工业配件的原始图像，将原始图像输入图像表征模型中获取对应的图像深度特征，再通过哈希层获取图像深度特征对应的连续哈希码； 步骤202：可微MinHash层在预定批次下执行可微操作与温度退火机制将连续哈希码转换为连续的最小哈希签名向量； 步骤203：在图像表征模型的推理阶段对连续的最小哈希签名向量进行离散化获取工业配件对应的最小哈希码； 步骤3：重复步骤2获取每个工业配件的双向索引，基于所有工业配件的双向索引构建配件特征数据库； 步骤4：获取待查询工业配件的原始图像，将待查询工业配件的原始图像输入至图像表征模型中，获取待查询工业配件对应的最小哈希码，基于最小哈希码在配件特征数据库中进行查询，获取待查询工业配件的结构化数据，基于待查询工业配件的结构化数据获取新的工业配件并进行更换。

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