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龍圖騰網恭喜清華大學深圳國際研究生院申請的專利艦船圖像的檢索方法、裝置、電子設備、存儲介質及產品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：CN119848287B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-13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：202510325169.2，技術領域涉及：G06F16/583；該發明授權艦船圖像的檢索方法、裝置、電子設備、存儲介質及產品是由劉瑜;姜智卓;張耀華;李耀文;李徵;李劭輝設計研發完成，并于2025-03-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本艦船圖像的檢索方法、裝置、電子設備、存儲介質及產品在說明書摘要公布了：本發明提供一種艦船圖像的檢索方法、裝置、電子設備、存儲介質及產品，涉及圖像處理技術領域，該方法包括：獲取待檢索艦船圖像和艦船樣本數據庫；將待檢索艦船圖像和艦船樣本數據庫中的所有艦船樣本圖像分別輸入艦船視覺語言模型，得到艦船視覺語言模型輸出的待檢索艦船圖像對應的哈希碼和艦船樣本數據庫中所有艦船樣本圖像對應的所有樣本哈希碼；分別根據哈希碼和所有樣本哈希碼確定所有漢明相似度，并根據所有漢明相似度確定相似度排名列表；根據所有漢明相似度的排名列表確定目標檢索結果。本發明的技術方案，基于艦船視覺語言模型得到的哈希碼和樣本哈希碼，并確定目標檢索結果，提升圖像跨模態檢索的準確性。

本發明授權艦船圖像的檢索方法、裝置、電子設備、存儲介質及產品在權利要求書中公布了：1.一種艦船圖像的檢索方法，其特征在于，包括： 獲取待檢索艦船圖像和艦船樣本數據庫；其中，所述艦船樣本數據庫中包含至少兩張艦船樣本圖像，所述艦船樣本圖像是與所述待檢索艦船圖像不同模態的艦船圖像； 將所述待檢索艦船圖像和所述艦船樣本數據庫中的所有所述艦船樣本圖像分別輸入艦船視覺語言模型，得到所述艦船視覺語言模型輸出的所述待檢索艦船圖像對應的哈希碼和所述艦船樣本數據庫中所有所述艦船樣本圖像對應的所有樣本哈希碼；其中，所述艦船視覺語言模型是基于獲取的包含艦船全色圖像數據集、艦船多光譜圖像數據集和標簽文本的多模態艦船樣本圖樣數據集對基礎艦船視覺語言模型進行訓練得到數據集哈希碼和目標損失函數，并根據所述數據集哈希碼和所述目標損失函數對所述基礎艦船視覺語言模型進行模型優化得到的，所述艦船視覺語言模型是基于多模態對比學習、跨模態語義融合和哈希學習對所述待檢索艦船圖像和所述艦船樣本數據庫進行處理得到對應的所述哈希碼和所述樣本哈希碼的模型；所述基于獲取的包含艦船全色圖像數據集、艦船多光譜圖像數據集和標簽文本的多模態艦船樣本圖樣數據集對基礎艦船視覺語言模型進行訓練得到數據集哈希碼和目標損失函數，包括：將所述艦船全色圖像數據集和所述艦船多光譜圖像數據集輸入基礎艦船視覺語言模型中的多模態對比學習網絡，得到多模態對比學習網絡輸出的圖像特征和對比損失；所述圖像特征是所述多模態對比學習網絡對所述艦船全色圖像數據集和所述艦船多光譜圖像數據集進行圖像增強處理和相似性度量得到的；將所述圖像特征和所述標簽文本輸入所述基礎艦船視覺語言模型中的跨模態語義融合網絡，得到跨模態語義融合網絡輸出的融合特征和融合損失；所述融合特征是所述跨模態語義融合網絡對所述圖像特征和所述標簽文本進行對齊融合得到的；將所述融合特征輸入所述基礎艦船視覺語言模型中的哈希學習網絡，得到哈希學習網絡輸出的所述數據集哈希碼和哈希損失；所述數據集哈希碼是所述哈希學習網絡對所述融合特征進行哈希學習得到的；根據所述對比損失、所述融合損失和所述哈希損失確定所述目標損失函數； 分別根據所述哈希碼和所有所述樣本哈希碼確定所有漢明相似度，并根據所有所述漢明相似度確定相似度排名列表； 根據所有所述漢明相似度的排名列表確定目標檢索結果；其中，所述目標檢索結果為基于所述排名列表中的所有所述相似度選擇的與所述待檢索艦船圖像相似的所述艦船樣本圖像的集合。

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清華大學深圳國際研究生院，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區西麗街道深圳大學城清華校區A棟二樓；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”。