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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)崔慧获国家专利权

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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利基于轻量化自适应机制的多源数据隐私保护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:CN121786886B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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:202610249352.3,技术领域涉及:G06F21/62;该发明授权基于轻量化自适应机制的多源数据隐私保护检索方法是由崔慧;赵作玉;韩晓晖;王培培设计研发完成,并于2026-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

基于轻量化自适应机制的多源数据隐私保护检索方法在说明书摘要公布了:一种基于轻量化自适应机制的多源数据隐私保护检索方法,涉及图像检索技术领域,通过视觉‑语言语义对齐、轻量级适配器调优与隐私保护哈希码学习的三级架构,实现跨域语义高效迁移与低维二值哈希码生成,兼顾隐私安全性、检索准确性与训练高效性。解决现有跨域图像检索技术中源域数据隐私泄露、域偏移导致检索性能下降、模型适配开销大等问题。

本发明授权基于轻量化自适应机制的多源数据隐私保护检索方法在权利要求书中公布了:1.一种基于轻量化自适应机制的多源数据隐私保护检索方法,其特征在于,包括: S1.获取源域数据集和目标域数据集,,为第个源域图像,,为源域图像的数量,,为第个目标域图像,为第个目标域图像对应的类别标签,,为目标域图像的数量; S2.将目标域数据集划分为训练集和测试集; S3.构建由VLMs模型的图像编码器、VLMs模型的文本编码器、分类器、适配器、哈希编码器构成的视觉-语言模型; S4.将训练集中的第个目标域图像输入到视觉-语言模型的VLMs模型的图像编码器中,输出得到视觉特征,将训练集中的第个目标域图像对应的标签输入到视觉-语言模型的VLMs模型的文本编码器中,输出得到第个类别的标签,,为目标域数据集中类别的数量; S5.根据标签计算得到初始伪标签; S6.将视觉特征输入到视觉-语言模型的分类器中,得到伪标签; S7.根据初始伪标签及伪标签计算得到第个目标域图像的置信度; S8.根据置信度从训练集中筛选得到可靠的子集; S9.将可靠的子集中的第个目标域图像输入到视觉-语言模型的适配器中,输出得到伪标签,训练视觉-语言模型; S10.利用第个源域图像对视觉-语言模型进行预训练,利用预训练后的视觉-语言模型的哈希编码器得到图像检索结果。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心),其通讯地址为:250399 山东省济南市长清区大学路3501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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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