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龙图腾网获悉之江实验室;重庆大学申请的专利一种基于多级别网络的图像文本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：CN114357148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202111619401.1，技术领域涉及：G06F16/338；该发明授权一种基于多级别网络的图像文本检索方法是由冯永;杨磊;王永恒设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多级别网络的图像文本检索方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像文本检索技术领域，具体涉及一种基于多级别网络的图像文本检索方法，包括：构建具有全局级别子网络、关系级别子网络和数字级别子网络的图文检索模型；构建用于训练图文检索模型的训练数据集，训练数据集中包括图像文本对；将训练数据集中的图像文本对分别输入图文检索模型的全局级别子网络、关系级别子网络和数字级别子网络，以分别生成对应的全局级别相似度、关系级别相似度和数字级别相似度并单独训练对应的子网络；基于训练完成的图文检索模型进行图像文本检索。本发明中的图像文本检索方法能够提升图像文本的检索效率和检索准确性，从而能够提升图像文本检索的效果。

本发明授权一种基于多级别网络的图像文本检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多级别网络的图像文本检索方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建具有全局级别子网络、关系级别子网络和数字级别子网络的图文检索模型；S2：构建用于训练图文检索模型的训练数据集，训练数据集中包括图像文本对；步骤S2中，将训练数据集中的图像文本对进行预处理和特征提取，以获取对应图像的图像全局特征和图像局部特征以及对应文本的文本全局特征和文本局部特征；S3：将训练数据集中的图像文本对分别输入图文检索模型的全局级别子网络、关系级别子网络和数字级别子网络，以分别生成对应的全局级别相似度、关系级别相似度和数字级别相似度，然后分别基于全局级别相似度、关系级别相似度和数字级别相似度单独训练对应的子网络；步骤S3中，通过如下步骤训练数字级别子网络：S321：将图像文本对的图像局部特征和文本局部特征输入数字级别子网络中；S322：基于图像局部特征计算图像每个区域之间的相似度，得到对应的图像区域相似度矩阵；然后从图像区域相似度矩阵中选取相似度大于γ的相似区域构成相似区域集合；最后通过Bert模块将相似区域集合的数量信息转换为向量并按比例与图像局部特征进行融合，以生成对应的图像数字特征；S323：基于文本局部特征计算文本每个单词之间的相似度，得到对应的文本单词相似度矩阵；然后从文本单词相似度矩阵中选取相似度大于γ的相似单词构成相似单词集合；最后通过Bert模块将相似单词集合的数量信息转换为向量并按比例与文本局部特征进行融合，以生成对应的文本数字特征；S324：基于图像数字特征和文本数字特征计算对应的数字级别相似度；S325：基于数字级别相似度计算对应的数字级别三元组损失，并通过数字级别三元组损失训练数字级别子网络；S4：基于训练完成的图文检索模型进行图像文本检索。

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之江实验室;重庆大学，其通讯地址为：311100 浙江省杭州市文一西路1818号；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”。