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龙图腾网恭喜清华大学深圳国际研究生院申请的专利舰船图像的检索方法、装置、电子设备、存储介质及产品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：CN119848287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510325169.2，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权舰船图像的检索方法、装置、电子设备、存储介质及产品是由刘瑜;姜智卓;张耀华;李耀文;李徵;李劭辉设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本舰船图像的检索方法、装置、电子设备、存储介质及产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种舰船图像的检索方法、装置、电子设备、存储介质及产品，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取待检索舰船图像和舰船样本数据库；将待检索舰船图像和舰船样本数据库中的所有舰船样本图像分别输入舰船视觉语言模型，得到舰船视觉语言模型输出的待检索舰船图像对应的哈希码和舰船样本数据库中所有舰船样本图像对应的所有样本哈希码；分别根据哈希码和所有样本哈希码确定所有汉明相似度，并根据所有汉明相似度确定相似度排名列表；根据所有汉明相似度的排名列表确定目标检索结果。本发明的技术方案，基于舰船视觉语言模型得到的哈希码和样本哈希码，并确定目标检索结果，提升图像跨模态检索的准确性。

本发明授权舰船图像的检索方法、装置、电子设备、存储介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种舰船图像的检索方法，其特征在于，包括： 获取待检索舰船图像和舰船样本数据库；其中，所述舰船样本数据库中包含至少两张舰船样本图像，所述舰船样本图像是与所述待检索舰船图像不同模态的舰船图像； 将所述待检索舰船图像和所述舰船样本数据库中的所有所述舰船样本图像分别输入舰船视觉语言模型，得到所述舰船视觉语言模型输出的所述待检索舰船图像对应的哈希码和所述舰船样本数据库中所有所述舰船样本图像对应的所有样本哈希码；其中，所述舰船视觉语言模型是基于获取的包含舰船全色图像数据集、舰船多光谱图像数据集和标签文本的多模态舰船样本图样数据集对基础舰船视觉语言模型进行训练得到数据集哈希码和目标损失函数，并根据所述数据集哈希码和所述目标损失函数对所述基础舰船视觉语言模型进行模型优化得到的，所述舰船视觉语言模型是基于多模态对比学习、跨模态语义融合和哈希学习对所述待检索舰船图像和所述舰船样本数据库进行处理得到对应的所述哈希码和所述样本哈希码的模型；所述基于获取的包含舰船全色图像数据集、舰船多光谱图像数据集和标签文本的多模态舰船样本图样数据集对基础舰船视觉语言模型进行训练得到数据集哈希码和目标损失函数，包括：将所述舰船全色图像数据集和所述舰船多光谱图像数据集输入基础舰船视觉语言模型中的多模态对比学习网络，得到多模态对比学习网络输出的图像特征和对比损失；所述图像特征是所述多模态对比学习网络对所述舰船全色图像数据集和所述舰船多光谱图像数据集进行图像增强处理和相似性度量得到的；将所述图像特征和所述标签文本输入所述基础舰船视觉语言模型中的跨模态语义融合网络，得到跨模态语义融合网络输出的融合特征和融合损失；所述融合特征是所述跨模态语义融合网络对所述图像特征和所述标签文本进行对齐融合得到的；将所述融合特征输入所述基础舰船视觉语言模型中的哈希学习网络，得到哈希学习网络输出的所述数据集哈希码和哈希损失；所述数据集哈希码是所述哈希学习网络对所述融合特征进行哈希学习得到的；根据所述对比损失、所述融合损失和所述哈希损失确定所述目标损失函数； 分别根据所述哈希码和所有所述样本哈希码确定所有汉明相似度，并根据所有所述汉明相似度确定相似度排名列表； 根据所有所述汉明相似度的排名列表确定目标检索结果；其中，所述目标检索结果为基于所述排名列表中的所有所述相似度选择的与所述待检索舰船图像相似的所述舰船样本图像的集合。

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清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼；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”。