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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利面向灾害场景的负样本挖掘增强的无人机图文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：CN121392480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511892302.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权面向灾害场景的负样本挖掘增强的无人机图文检索方法是由袁媛;高君宇;李增熠设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向灾害场景的负样本挖掘增强的无人机图文检索方法在说明书摘要公布了：本申请涉及图文检索技术领域，特别涉及一种面向灾害场景的负样本挖掘增强的无人机图文检索方法，包括：对获取到的成对的图像样本数据和文本样本数据分别进行预处理，并构建训练集；构建粗粒度跨模态对齐模块，粗粒度跨模态对齐模块由包含领域适配器的图像编码器和包含领域适配器的文本编码器组成；构建细粒度难负样本挖掘模块，细粒度难负样本挖掘模块由动量图像编码器、动量文本编码器和对应的动量队列组成；将训练集输入至无人机图文检索模型，使用混合动量损失函数对其进行训练优化至收敛，得到训练完成的模型；将待识别的成对的无人机的图像数据和文本数据输入至训练完成的模型，得到无人机图文检索结果。

本发明授权面向灾害场景的负样本挖掘增强的无人机图文检索方法在权利要求书中公布了：1.一种面向灾害场景的负样本挖掘增强的无人机图文检索方法，基于由粗到细的渐进式判别框架实现，其特征在于，所述方法包括： 对获取到的成对的图像样本数据和文本样本数据分别进行预处理，并基于预处理后的图像样本数据和文本样本数据构建训练集； 构建粗粒度跨模态对齐模块；其中，粗粒度跨模态对齐模块由包含领域适配器的图像编码器和包含领域适配器的文本编码器组成，用于利用领域自适应技术实现在常规场景下的初步对齐，为难负样本挖掘提供良好的特征空间基础； 构建细粒度难负样本挖掘模块；其中，细粒度难负样本挖掘模块由动量图像编码器、动量文本编码器和对应的动量队列组成，用于逐步区分高相似度的难负样本与假负样本，引导学习更具判别力的特征表示； 将训练集中的图像样本数据和文本样本数据输入至由粗粒度跨模态对齐模块和细粒度难负样本挖掘模块组成的无人机图文检索模型，使用混合动量损失函数对其进行训练优化至收敛，得到训练完成的无人机图文检索模型； 将待识别的成对的无人机的图像数据和文本数据输入至训练完成的无人机图文检索模型，得到对应的无人机图文检索结果。

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西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127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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