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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种图像-文本匹配及灰度敏感检测方法、装置及设备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：CN120472196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510970519.0，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种图像-文本匹配及灰度敏感检测方法、装置及设备是由于天元;陈煜霖;王泽源;郭延明;魏迎梅;阮逸润设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像-文本匹配及灰度敏感检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像‑文本匹配及灰度敏感检测方法、装置及设备。所述方法包括：计算图像输入的灰度敏感性差异值进行灰度敏感检测；对文本输入和通过灰度敏感检测的图像输入进行特征提取，在特征对齐阶段部署交叉注意力机制并通过增强多模态表示的多样性设计特征对齐损失函数；通过最大化图像特征和文本特征间的余弦相似度的均值并最小化二阶矩设计分布平衡损失函数；通过计算通过灰度敏感检测的图像输入的所有像素值设计像素保护正则化损失函数后对预训练的CLIP模型进行优化与蒸馏，利用优化后的CLIP模型输出调整后的图像和图像与各文本提示的匹配程度。采用本方法能够提高图像检索精度和图像‑文本匹配精度。

本发明授权一种图像-文本匹配及灰度敏感检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种图像-文本匹配及灰度敏感检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取图像输入和文本输入；计算图像输入的灰度敏感性差异值进行灰度敏感检测； 对文本输入和通过灰度敏感检测的图像输入进行特征提取，得到图像特征和文本特征； 在特征对齐阶段部署交叉注意力机制并通过增强多模态表示的多样性设计特征对齐损失函数；通过最大化图像特征和文本特征间的余弦相似度的均值并最小化二阶矩设计分布平衡损失函数平衡优化后图像的特征分布；通过计算通过灰度敏感检测的图像输入的所有像素值设计像素保护正则化损失函数； 根据所述特征对齐损失函数、分布平衡损失函数和像素保护正则化损失函数以及预先设置的对比优化特征损失函数对预训练的CLIP模型进行优化与蒸馏，得到优化后的CLIP模型； 利用所述优化后的CLIP模型输出调整后的图像和图像与各文本提示的匹配程度； 计算图像输入的灰度敏感性差异值进行灰度敏感检测，包括： 计算图像输入的灰度敏感性差异值为： ； 其中，表示文本提示的数量，表示图像与第i个文本提示之间的余弦相似度，表示灰度图像，i表示文本提示的序号； 通过计算通过灰度敏感检测的图像输入的所有像素值设计像素保护正则化损失函数为： ； 其中，表示修正线性单元函数，表示图像输入，表示图像像素上限值，表示图像像素下限值，表示求图像输入的所有像素值的期望。

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