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龍圖騰網恭喜浙江理工大學申請的專利一種基于深度學習的織物圖像檢索方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114579788B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210219750.2，技術領域涉及：G06F16/583；該發明授權一種基于深度學習的織物圖像檢索方法及裝置是由何杰;桂江生設計研發完成，并于2022-03-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的織物圖像檢索方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的織物圖像檢索方法及裝置，通過構建織物圖像特征提取網絡模型，所述織物圖像特征提取網絡模型包括去除分類器層的DenseNet骨干網絡層、平均池化層、第一哈希層和第二哈希層，來提取織物圖像的圖片特征，進行檢索。本發明構造兩個哈希層，既充分利用了標簽信息，又使得分類中心不受哈希碼長度的限制，同時通過使用較短的哈希碼，解決了織物檢索過程中速度慢的問題，從而實現了絲綢織物圖像在真實場景中省時省力又準確的有效檢索。

本發明授權一種基于深度學習的織物圖像檢索方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的織物圖像檢索方法，其特征在于，所述基于深度學習的織物圖像檢索方法，包括：構建織物圖像特征提取網絡模型，所述織物圖像特征提取網絡模型包括去除分類器層的DenseNet骨干網絡層、平均池化層、第一哈希層和第二哈希層；準備訓練樣本，對織物圖像特征提取網絡模型進行訓練，得到訓練好的織物圖像特征提取網絡模型；在織物圖像檢索時，將所檢索的織物圖像輸入到訓練好的織物圖像特征提取網絡模型，得到所檢索的織物圖像對應的圖片特征，與檢索數據庫織物圖像圖片特征進行漢明距離的相似度匹配，得到最相似的檢索數據庫織物圖像作為檢索結果進行展示；其中，所述織物圖像特征提取網絡模型的損失函數為：Lf＝L+αQ+βL0其中，Lf表示織物圖像特征提取網絡模型的損失函數，α、β是損失的權重參數，L0是第一哈希層的損失，L和Q是第二哈希層的損失；其中： 其中，N為訓練樣本的批量，ci表示第一哈希層輸出特征，mi屬于[MK,-MK]，MK為哈達瑪矩陣，mi表示ci對應于[MK,-MK]中的標簽信息，K為輸出特征的維度；wij是權重系數，sij表示圖像對xi、xj的相似性，i和j屬于N，γ為漢明距離參數，hi、hj為圖像對xi、xj經過第二哈希層輸出的哈希碼，dhi,hj表示hi和hj之間的漢明距離；d|hi|,1代表hi的絕對值和1的漢明距離，S為所有相似性的集合。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江理工大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市杭州經濟開發區白楊街道2號大街928號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。