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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种无监督哈希图像检索模型的训练方法及装置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：CN117131220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310533938.9，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种无监督哈希图像检索模型的训练方法及装置是由余松森;苏海;柯臻煜设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无监督哈希图像检索模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种无监督哈希图像检索模型的训练方法及装置，其中一种无监督哈希图像检索模型的训练方法通过过对同一个图像使用数据增强生成两个图像。然后将两个图像输入到哈希模型中，进行特征提取，得到对应的图像特征，将图像特征分别输入不同处理层，得到相应的，哈希码、哈希向量和潜在向量，并计算两个哈希向量之间的对比损失，同时为了防止负样本的过优化，引入了一阈值限制负样本过优化；并通过两个增强图像的哈希码集计算结构相似性损失，根据两个损失更新网络直至收敛，最终得到一个完成训练的无监督哈希检索模型用于图像检索，从而提高了检索的准确率。

本发明授权一种无监督哈希图像检索模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种无监督哈希图像检索模型的训练方法，其特征在于，包括： 输入图像训练样本集，对样本集中的图像进行数据增强，得到第一增强图像集和第二增强图像集，其中样本集中的每个图像都有对应的第一增强图像和第二增强图像； 对所述第一增强图像集进行特征提取得到第一图像特征集； 对所述第二增强图像集进行特征提取得到第二图像特征集； 对所述第一图像特征集进行映射和哈希编码得到第一潜在向量集、第一哈希连续向量集、第一哈希码集； 对所述第二图像特征集进行映射和哈希编码得到第二潜在向量集、第二哈希连续向量集、第二哈希码集； 根据所述第一图像特征集和所述第二图像特征集构造特征向量相似矩阵； 计算第一哈希连续向量集和第二哈希连续向量集中两两哈希连续向量之间的余弦距离，并与一边界阈值进行比较，若余弦距离小于边界阈值则根据两个哈希连续向量对应的潜在向量计算增强图像的对比损失； 根据所述第一哈希码集和所述第二哈希码集计算结构相似性损失； 将对比损失和结构相似性损失作为模型总损失，并根据总损失更新模型中的网络，直至模型收敛。

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华南师范大学，其通讯地址为：528225 广东省佛山市南海区狮山南海软件园华南师范大学软件学院；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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