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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利深度哈希图像检索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：CN120929631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511459265.2，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权深度哈希图像检索方法及装置是由滕冲;肖志远;吴可设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度哈希图像检索方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及图像检索技术领域，特别涉及一种深度哈希图像检索方法及装置，其中，方法包括：提取预处理完成的目标图像的原始低层特征和局部特征，以生成融合特征向量；基于融合特征向量之间的长距离依赖关系，分析目标图像的全局特征之间的关联关系，以根据关联关系生成目标图像的全局特征向量；对全局特征向量进行统一化处理，以将全局特征向量转换为二进制哈希编码，并利用二进制哈希编码检索与目标图像的相似度达到目标要求的至少一张图像，生成检索结果。本申请可以有效综合图像的局部特征和全局特征生成语义信息更加丰富的二进制哈希编码，汉明距离度量方式更是大大提高了计算速度，从而有效提高了图像检索的效率和准确性，适用范围极广。

本发明授权深度哈希图像检索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种深度哈希图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 提取预处理完成的目标图像的原始低层特征与局部特征，以生成包含所述目标图像的原始低层特征与局部特征的融合特征向量； 基于所述融合特征向量之间的长距离依赖关系，分析所述目标图像的全局特征之间的关联关系，以根据所述关联关系生成所述目标图像的全局特征向量； 对所述全局特征向量进行统一化处理，以将所述全局特征向量转换为二进制哈希编码，并利用所述二进制哈希编码检索与所述目标图像的相似度达到目标要求的至少一张图像，生成检索结果； 其中，所述提取预处理完成的目标图像的原始低层特征和局部特征，以生成包含所述目标图像的原始低层特征与局部特征的融合特征向量，包括：删除用于提取所述原始低层特征与局部特征的第一目标模型的全连接层分类功能，并在删除所述全连接层分类功能后的第一目标模型中插入自适应加权机制，以得到处理后的第一目标模型；利用所述处理后的第一目标模型分别为所述原始低层特征和局部特征分配对应的权重系数，并根据所述权重系数融合所述原始低层特征与局部特征，以生成所述融合特征向量； 其中，所述基于所述融合特征向量之间的长距离依赖关系，分析所述目标图像的全局特征之间的关联关系，以根据所述关联关系生成所述目标图像的全局特征向量，包括：根据所述融合特征向量生成满足第二目标模型输入要求的特征序列，以利用所述第二目标模型对所述特征序列进行位置嵌入，以获取所述融合特征向量之间的长距离依赖关系；基于所述长距离依赖关系，理解所述特征序列的顺序关系，以学习所述目标图像的全局特征，生成所述全局特征向量。

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