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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利一种基于深度多负例监督哈希的大规模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：CN116069966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202211601313.3，技术领域涉及：G06F16/58；该发明授权一种基于深度多负例监督哈希的大规模图像检索方法是由夏小芳;贺能禹;王鹤;肖阳;高熙越;崔江涛设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度多负例监督哈希的大规模图像检索方法在说明书摘要公布了：一种基于深度多负例监督哈希的大规模图像检索方法，在每一次迭代过程中从训练集中随机选取少量图像，将其送入卷积神经网络，将最后一层的输出作为哈希层的输入，并计算其哈希值，将选取的图像随机分为数量相等的两部分，将其中一部分作为查询图像，利用监督信息为上述两部分图像构建相似性矩阵，并在此基础上为查询图像构建多负例元组，通过计算多负例损失函数并对其进行随机梯度优化，利用反向传播算法更新网络参数，完成规定的迭代次数后输出训练好的网络参数以及每个图像的二进制哈希码；本发明利用小批量数据对网络参数进行训练，且能够充分利用训练图像中包含的结构信息，显著提高了大规模图像检索方法的收敛速度和精确度。

本发明授权一种基于深度多负例监督哈希的大规模图像检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度多负例监督哈希的大规模图像检索方法，标记X＝{x1,...,xL}为训练图像集合，其中包含L幅图像，标记X＝{x1,...,xL}对应的标签为Y＝{y1,...,yL}；对于任意两幅图像xi∈X,xj∈X,i≠j,若它们为单标签图像，则当xi和xj具有相同标签时，则认为xi和xj相似；若它们为多标签图像，则当xi和xj至少具有相同标签时，则认为xi和xj相似；标记为训练图像间的相似性矩阵，对于任意两幅图像xi∈X,xj∈X,i≠j，若xi和xj相似，则sij＝1；否则，有sij＝0；其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：采用批次优化的策略学习卷积神经网络的参数，具体地，在每一次迭代过程中从训练集X中随机选取2n幅图像{x1,...,xn,...,x2n}，并将其随机分为数量相等的两部分：g1＝{x1,...,xn}和 步骤S2：基于监督信息构建g1与g2的相似性矩阵S，将g1中的图像作为查询图像，基于相似矩阵S为g1中的图像构建多负例元组，不失一般性，去掉g1中的任意一个查询xi的下角标，将其标记为x，对于每一个查询图像x，标记为其对应的一个多负例元组，其中x+为x的正例相似图像，为一个负例不相似图像，共有m个负例； 步骤S3：将图像g1与g2送入卷积神经网络，得到最后一层的输出特征u1,u2...,un和标记bi＝hui，其中函数h·定义如下: 步骤S4：分别计算多负例损失函数对ui、的偏导数，采用随机梯度优化策略，并利用反向传播算法更新网络参数； 步骤S5：重复执行步骤1到步骤4以训练网络，重复固定次数后结束，输出训练好的网络参数以及每个图像的二进制哈希码。

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