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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于宽度学习的哈希图像检索方法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：CN116244461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310149569.3，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权基于宽度学习的哈希图像检索方法是由吴永贤;刘旭宇;田星;王婷;张建军;陈俊龙设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于宽度学习的哈希图像检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于宽度学习的哈希图像检索方法，包括：1对图像集进行特征提取，将提取后的二维向量数据和对应标签数据记录在数据集D中；2基于Hadamard为数据集D的每个类别分配理想哈希码；3基于宽度学习系统构建并训练基本宽度哈希网络，学习二维向量数据与理想哈希码之间的关系；4利用训练好的基本宽度哈希网络进行图像检索，并计算检索准确率；5基本宽度哈希网络的结构，针对静、动态数据环境分别提出两种节点型增量宽度哈希网络和一种数据型增量宽度哈希网络。本发明缓解了深度哈希方法普遍出现的耗时问题和短哈希码带来的检索性能下降问题，同时提高了图像检索准确率，进一步可以实现更灵活和精确的下游应用。

本发明授权基于宽度学习的哈希图像检索方法在权利要求书中公布了：1.基于宽度学习的哈希图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 1使用特征提取方法对图像集进行特征提取，将提取后的二维向量数据与对应标签数据记录在数据集D中，并记录数据集D的基本信息，其中包括数据集的类别数l和数据样本数n； 2使用Hadamard矩阵生成的平衡的哈希表H，依据步骤1中得到的数据集的类别数和标签数据，为数据集D的每个类别分配理想哈希码； 3为学习数据集D的数据特征与理想哈希码之间的映射关系，基于宽度学习系统构建并训练一种新型的宽度哈希网络，所述宽度哈希网络由浅层映射层、增强层与哈希层组成，所述浅层映射层与增强层组成全特征层； 4利用训练好的宽度哈希网络进行图像检索，并计算检索准确率评判当前宽度哈希网络检索同类别图像的能力； 5基于步骤3中训练好的宽度哈希网络，针对静态数据环境和动态数据环境分别提出两种节点型增量宽度哈希网络和一种数据型增量宽度哈希网络；静态数据环境下，所述两种节点型增量宽度哈希网络分别为增强层节点增量宽度哈希网络和浅层映射层节点增量宽度哈希网络，分别基于增强层和基于浅层映射层进行网络结构调整并重新训练宽度哈希网络；动态数据环境下，所述数据型增量宽度哈希网络专门增加一组增强层网络节点和浅层映射层网络节点对新进入宽度哈希网络中的数据进行特征学习，不需要对旧数据进行重复训练。

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