杭州电子科技大学王俊美获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于图像增强技术的深度跨模态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：CN117009561B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310715468.8，技术领域涉及：G06F16/532；该发明授权一种基于图像增强技术的深度跨模态哈希检索方法是由王俊美;张奉静;李庆成;丁伟民;吴锦鑫;朱亮;高明强;谢江杨设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图像增强技术的深度跨模态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图像增强技术的深度跨模态哈希检索方法，包括以下步骤：S1：获得目标图像，基于目标图像得到类别嵌入向量和特征嵌入向量，基于文本得到文本特征；S2：基于类别嵌入向量和特征嵌入向量得到图像嵌入向量；S3：对图像嵌入向量和文本特征进行训练得到检索模型；S4：输入检索文本至检索模型得到目标图像。本发明的有益效果是：通过增强图文特征表示，改进多模态哈希检索的平均精度。
本发明授权一种基于图像增强技术的深度跨模态哈希检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像增强技术的深度跨模态哈希检索方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取目标图像，基于目标图像得到类别嵌入向量和特征嵌入向量，使用InceptionV3模型获得目标图像分类概率和类别标签，基于分类概率和阈值确定目标图像类别标签，类别标签通过word2vec模型生成类别嵌入向量，基于文本得到文本特征，将文本分解为若干个表示，对句子开头和结尾进行添加，对句子进行填充，将每个表示转换为BERT模型中相应的唯一ID，将每个表示通过预训练的BERT模型获得语义增强的文本特征； S2：基于类别嵌入向量和特征嵌入向量得到图像嵌入向量，将图像类别嵌入向量与通过EfficientNet模型生成的图像特征嵌入向量进行拼接操作，得到图像的语义增强的嵌入向量； S3：对图像嵌入向量和文本特征进行训练得到检索模型，将步骤S1获得的文本特征表示和步骤S2获得的语义增强图像与DCMH方法中的哈希码学习过程一起训练，得到增强的跨模态检索模型； S4：输入检索文本至检索模型得到目标图像。
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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区；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”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励