恭喜中山大学宋丹明获国家专利权
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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利基于自监督学习的无标注视频哈希检索方法及装置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：CN114722902B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210226862.0，技术领域涉及：G06F16/73；该发明授权基于自监督学习的无标注视频哈希检索方法及装置是由宋丹明;郑伟诗;孙伟设计研发完成，并于2022-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于自监督学习的无标注视频哈希检索方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自监督学习的无标注视频哈希检索方法及装置，方法为：获取视频帧数据集并划分为训练数据集及测试集，对训练数据集进行数据增强，得到增强后的数据集；建立视频哈希检索网络；使用特征提取层获取中间特征并计算中间特征的对比损失；将中间特征输入哈希层得到哈希码特征并计算哈希码特征的对比损失；对视频哈希检索网络进行训练，使用随机梯度下降法优化损失，更新网络参数直至收敛，获得训练好的检索网络；将测试集输入训练好的检索网络中进行视频检索，得到检索结果。本方法使用对比损失函数，在没有类别标注信息的情况下对视频哈希检索网络进行训练，并采用随机梯度下降法更新网络参数，得到的检索网络准确率高、结果有效。
本发明授权基于自监督学习的无标注视频哈希检索方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于自监督学习的无标注视频哈希检索方法，其特征在于，包括下述步骤：获取视频帧数据集并划分为训练数据集及测试集，对训练数据集进行数据增强，得到增强后的数据集；建立视频哈希检索网络，所述视频哈希检索网络包括特征提取层和哈希层；将增强后数据集输入视频哈希检索网络，使用特征提取层获取中间特征并计算中间特征的对比损失；将中间特征输入哈希层得到哈希码特征并计算哈希码特征的对比损失；对视频哈希检索网络进行训练，使用随机梯度下降法优化损失，更新网络参数直至收敛，获得训练好的视频哈希检索网络；将测试集输入训练好的视频哈希检索网络中进行视频检索，得到检索结果。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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