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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于卷积神经网络和TF-IDF算法的多模态信息检索方法及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：CN116881488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310676242.1，技术领域涉及：G06F16/58；该发明授权基于卷积神经网络和TF-IDF算法的多模态信息检索方法及系统是由马进;张彤彤;丁颖;彭云峰;陆熠磊设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络和TF-IDF算法的多模态信息检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于卷积神经网络和TF‑IDF算法的多模态信息检索方法及系统，包括：步骤S1：输入实际图像获得标签，或者直接输入标签；步骤S2：通过文本检索的方法获得相关文本信息，获得频率高于预设标准的关键词；步骤S3：将分类结果和文本检索后的频率高于预设标准的关键词作为图像检索的输入，使用网络爬虫在专利库中获取所有相关图像信息；步骤S4：经图像检索后输出符合预设标准的专利图像，综合输出文本检索结构和图像检索结果。本发明充分发掘已有知识特点，为设计过程提供类推解方案生成提供跨模态知识集合。

本发明授权基于卷积神经网络和TF-IDF算法的多模态信息检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络和TF-IDF算法的多模态信息检索方法，其特征在于，包括： 步骤S1：输入实际图像获得标签，或者直接输入标签； 步骤S2：通过文本检索的方法获得相关文本信息，获得频率高于预设标准的关键词； 步骤S3：将分类结果和文本检索后的频率高于预设标准的关键词作为图像检索的输入，使用网络爬虫在专利库中获取所有相关图像信息； 步骤S4：经图像检索后输出符合预设标准的专利图像，综合输出文本检索结果和图像检索结果； 在所述步骤S3中： 图像检索部分总体步骤如下： 步骤b1：使用网络爬虫在授权专利库中根据输入标签爬取所有图像结果； 步骤b2：通过第一层分类网络识别图像类型，识别图像为图表、实际图像和专利图像，并据此进行筛选； 步骤b3：第二层分类网络识别图像内容，判断图像内容是否与输入提供的标签对应，并据此进行筛选，筛选出与输入标签相对应的结果，分类网络的最后一层输出对应于每个类别的概率，设置输出概率排序前三或者设置概率阈值； 步骤b4：使用风格迁移方法为用户提供端到端的专利图像； 步骤b5：综合输出文本检索的结果与图像分类后的结果。

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上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800号；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”。

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