申请/专利权人：浙江工业大学;中国电子口岸数据中心杭州分中心

申请日：2023-07-20

公开（公告）日：2024-02-27

公开（公告）号：CN117609583A

主分类号：G06F16/906

分类号：G06F16/906;G06V10/30;G06V10/20;G06V10/44;G06F40/289;G06F40/126;G06F18/25;G06F18/22;G06F18/24;G06F18/214;G06F18/23213;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0442;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明公开了一种基于图像文本组合检索的海关进出口商品归类方法，步骤如下：1建立海关商品图像文本数据库；2对图像进行去噪和数据增强操作，对文本数据进行分词、去除停用词和向量化操作；3使用卷积神经网络提取图像的低、中、高层特征，使用长短期记忆神经网络提取商品文本特征；4将图像低、中、高层特征与文本特征融合；5将海关商品图像文本数据库的图像文本数据输入到模型，得到海关商品融合特征，随机抽样获得训练数据集，使用三元组损失函数对模型进行训练；6进行待检索商品的归类，本发明实现海关进出口商品文本描述信息和图像信息的组合使用，辅助相关企业和海关人员快速准确地对不同的进出口商品进行归类。

主权项：1.一种基于图像文本组合检索的海关进出口商品归类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1建立海关商品图像文本数据库，存储海关商品图像和对应的商品文本描述信息；步骤2对图像进行去噪和数据增强操作，统一图像的格式和大小，对文本进行分词、去除停用词和向量化操作；步骤3使用卷积神经网络作为商品图像特征编码器，提取图像的低、中、高层特征，使用长短期记忆神经网络对商品文本进行编码，提取商品描述信息的文本特征；步骤4将步骤3中的图像低、中、高层特征与文本特征融合得到低、中、高层图像文本融合特征；步骤5将海关商品图像文本数据库的图像文本数据输入到海关商品图像文本组合检索模型中，得到海关商品融合特征，随机抽样获得训练数据集，使用三元组损失函数对模型进行训练；步骤6将待检索商品的图像和文本输入到海关商品图像文本组合检索模型中，得到待检索商品的图像文本融合特征，将其与海关商品融合特征进行分层匹配和相似度计算，根据相似度匹配结果得到待检索商品的HS编码候选结果集，完成对商品的归类。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江工业大学;中国电子口岸数据中心杭州分中心 一种基于图像文本组合检索的海关进出口商品归类方法

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