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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于对象规模感知的多标签图像检索方法和系统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：CN116127119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310002357.2，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于对象规模感知的多标签图像检索方法和系统是由谢延昭;魏如凯;刘渝;周可设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对象规模感知的多标签图像检索方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对象规模感知的多标签图像检索方法，其利用感知图像对象规模的哈希质心，构建了一个具有较高检索性能的端到端多标签图像检索方法。本发明提出的方法首先利用SwinTransformer骨干网络作为图像特征提取器，用标签语义信息指导哈希中心点的生成，并提出与对象规模相关的标签亲和度系数的计算方法，二者共同生成包含了对象规模的哈希质心。这些哈希质心作为汉明空间中的锚点，引导多标签图像哈希码不断靠近其对应哈希质心，通过不断的优化基于中心相似性损失函数，使得模型学习到良好的哈希映射关系。本发明使用的哈希质心包含了图像中不同对象的规模信息，结合SwinTransformer骨干网络的强大特征提取能能力，大大提高了图像检索方法的检索性能。

本发明授权一种基于对象规模感知的多标签图像检索方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对象规模感知的多标签图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）获取待检索图像以及图像数据库中的多个图像样本，使用PIL库将该待检索图像和每个图像样本分别转换为多维张量，所有多维张量构成多维张量集合； （2）将步骤（1）得到的多维张量集合输入预先训练好的检索模型中，以得到待检索图像对应的哈希码，以及每个图像样本对应的哈希码；检索模型包括依次连接的SwinTransformer网络、哈希映射层和哈希中心生成网络； SwinTransformer网络接收输入维度为的张量，输出维度为的矩阵，为训练过程中设置的批量数据大小； 哈希映射层由三层全连接层连接而成；第一层的输入为SwinTransformer网络输出的维度为矩阵，该层使用维权重矩阵，该层的输出为维矩阵；第二层的输入为第一层输出的维矩阵，该层使用维权重矩阵，输出为维矩阵；第三层的输入为第二层输出的维矩阵，该层使用维权重矩阵，输出为维矩阵；其中，表示哈希码长度； 哈希中心生成网络包含3个堆叠而成的全连接层；第一层输入为维标签词向量矩阵，该层使用维权重矩阵，该层输出为维矩阵；第二层输入为第一层输出的维矩阵，使用维权重矩阵，该层输出为维哈希中心点矩阵；第三层输入为第二层输出的维矩阵，使用维权重矩阵，该层输出为维哈希中心点矩阵，其中K表示哈希码位长，且有，表示图像数据库中包含的所有标签类别个数，表示每个标签词向量的维度； （3）针对步骤（2）得到的每个图像样本对应的哈希码而言，计算其与步骤（2）得到的待检索图像对应的哈希码之间的相似度，根据得到的多个相似度计算结果选择与待检索图像匹配的多个图像样本输出。

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