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！

龙图腾网获悉深圳市跨越新科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的地址搜索方法、装置、存储介质及服务器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：CN120277168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510764124.5，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权一种基于深度学习的地址搜索方法、装置、存储介质及服务器是由杜雪梅;余瀛;李俊;叶方全设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的地址搜索方法、装置、存储介质及服务器在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于深度学习的地址搜索方法、装置、存储介质及服务器，涉及物流信息处理领域。方法首先从多模态地址数据库中获取文本地址、空间坐标、周边POI和街景图片等数据。文本地址被分解为不同层级并转换为对应向量，再拼接成文本地址向量。空间坐标、POI及街景图片也分别转换为向量，各个向量经加权求和生成多模态向量。同时，文本地址实体查询知识库获取语义增强信息并编码为向量，与多模态向量拼接形成最终地址向量，存入地址向量库。用户输入查询文本地址后，生成查询向量并在库中检索相似度高的候选地址向量，在交互界面展示候选地址的详细信息，提高了地址描述的准确性和丰富度，实现了高效的地址查询功能。

本发明授权一种基于深度学习的地址搜索方法、装置、存储介质及服务器在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的地址搜索方法，其特征在于，包括： 在多模态地址数据库中获取各个多模态数据，所述多模态数据包括：文本地址、空间坐标、周边POI和街景图片； 将所述文本地址转换为文本地址向量，将所述空间坐标转换为空间向量，将所述周边POI转换为POI向量，以及将所述街景图片转换为街景图片向量； 将所述文本地址向量、所述空间向量、所述POI向量和所述街景图片向量进行加权求和，生成多模态向量； 将所述文本地址划分为多个实体，利用实体在知识库中查询对应的语义增强信息，对查询到的语义增强信息进行编码生成语义增强向量； 将所述语义增强向量和所述多模态向量进行拼接后生成的最终地址向量，以及将最终地址向量写入到地址向量库中； 获取用户在交互界面上输入的查询文本地址； 根据预设的规则将所述查询文本地址分解为国家地址、省份直辖市地址、城市区地址、街道门牌号地址； 调用预训练的PromptCSE-Base模型，分别将分解后的各个层级的地址转换为对应的地址向量； 将各个层级的地址向量进行拼接后得到拼接的文本地址向量； 根据默认空间向量、默认POI向量、默认街景图片向量和拼接的文本地址向量进行加权求和得到多模态向量； 将所述查询文本地址划分为多个实体，利用各个实体在知识库中查询对应的语义增强信息，以及对所述语义增强信息进行编码生成语义增强向量； 将生成的语义增强向量和加权求和得到多模态向量进行拼接，得到所述查询文本地址对应的查询文本地址向量； 根据所述查询文本地址向量在所述地址向量库中查询相似度最高的若干个候选地址向量； 将所述若干个候选地址向量对应的文本地址、空间坐标、周边POI和街景图片在所述交互界面上显示； 其中，所述根据默认空间向量、默认POI向量、默认街景图片向量和拼接的文本地址向量进行加权求和得到多模态向量，包括： 在用户输入查询文本地址时，收集用户的上下文信息，所述上下文信息包括：用户历史搜索记录、地址位置和时间； 将所述上下文信息转换为上下文向量； 将所述上下文向量输入到预先训练的上下文感知模型中计算默认空间向量、默认POI向量、默认街景图片向量和拼接的文本地址向量的权重； 根据计算的权重，对默认空间向量、默认POI向量、默认街景图片向量和拼接的文本地址向量进行加权求和得到多模态向量； 其中，所述文本地址向量的转换方式与所述查询文本地址向量的转换方式相同。

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深圳市跨越新科技有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市宝安区航城街道后瑞社区深圳机场航站四路汉莎航空园区A栋4楼；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”。