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龍圖騰網獲悉濰坊學院申請的專利基于深度困難感知哈希的圖像檢索方法、設備和存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120407832B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510916004.2，技術領域涉及：G06F16/532；該發明授權基于深度困難感知哈希的圖像檢索方法、設備和存儲介質是由隋新征;秦琦冰;蓋枚嶺設計研發完成，并于2025-07-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度困難感知哈希的圖像檢索方法、設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及信息檢索技術領域，具體涉及基于深度困難感知哈希的圖像檢索方法、設備和存儲介質。在本發明中，為了全面建模嵌入空間的全局幾何結構，對原始數據樣本進行自適應困難感知增強，利用對嵌入的線性插值來動態調整困難水平；并進行困難感知特征合成，用于生成語義一致且標簽保留的增強數據樣本進行循環訓練；該策略不僅充分利用了所有訓練樣本中的潛在信息，而且還以自適應校準的難度系統地挑戰已學習到的度量，確保在整個特征流形上持續優化，并促進相似性保持的哈希碼的生成。

本發明授權基于深度困難感知哈希的圖像檢索方法、設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于深度困難感知哈希的圖像檢索模型訓練方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取原始數據樣本，其中原始數據樣本包括錨點樣本、正樣本、正樣本標簽、負樣本和負樣本標簽； 將原始數據樣本從特征空間映射到度量空間； 在度量空間中，基于錨點樣本和負樣本，生成高難度負樣本，其中高難度負樣本與錨點樣本之間的距離小于負樣本與錨點樣本之間的距離； 基于度量空間的錨點樣本、正樣本、正樣本標簽、高難度負樣本和負樣本標簽，通過生成器生成特征空間的增強數據樣本，其中增強數據樣本包括錨點樣本、正樣本、正樣本標簽、增強負樣本和負樣本標簽； 通過增強數據樣本訓練卷積神經網絡，根據目標損失更新卷積神經網絡的參數，得到圖像檢索模型； 其中，高難度負樣本由下式計算得到： ； 其中，表示錨點樣本，表示負樣本，表示高難度負樣本；，表示錨點樣本與負樣本之間的歐氏距離；表示超參數；表示最近一個訓練輪次中的平均訓練損失，表示用于調節影響強度的縮放因子； 根據生成損失更新生成器的參數，其中生成損失由下式計算： ； 其中，表示生成損失，表示重建損失，表示softmax損失，表示平衡因子；表示度量空間中的原始數據樣本特征；表示原始數據樣本特征經過生成器的合成特征；表示增強數據樣本特征；表示目標類別。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人濰坊學院，其通訊地址為：261061 山東省濰坊市東風東街5147號濰坊學院；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。