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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于图文预训练模型的图像聚类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：CN117173441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202311112435.0，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于图文预训练模型的图像聚类方法是由彭玺;李云帆;胡鹏设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图文预训练模型的图像聚类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于图文预训练模型的图像聚类方法，属于图像处理技术领域，该方法包括：根据获取的WordNet所有名词，利用图文预训练模型选取文本模态的侯选词，为每张图像检索所述侯选词，构建其在文本模态对应的表征；根据图像表征及其在文本模态对应的表征，利用图文模态互蒸馏的方法得到图像聚类结果。本发明解决了在未知类别名称的情况下不能有效利用图文预训练模型的文本模态，以导致图像聚类效果差以及计算开销大的问题，避免了耗费大量人力资源用于图像分类。

本发明授权基于图文预训练模型的图像聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图文预训练模型的图像聚类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据获取的WordNet所有名词，利用图文预训练模型选取文本模态的侯选词，为每张图像检索所述侯选词，构建其在文本模态对应的表征； 所述步骤S1包括以下步骤： S101、分别获取已预训练的图文预训练模型的图像编码器和文本编码器、WordNet中的所有名词以及待聚类的图像； S102、将待聚类图像输入至图像编码器，得到图像表征，将WordNet中的所有名词输入至文本编码器，得到文本表征； S103、根据图像表征，利用k-means聚类算法计算得到图像语义中心； S104、根据文本表征和图像语义中心的相似性，将所有名词划分到k个图像语义中心，其中，第个名词属于第l个聚类和图像语义中心的概率的表达式如下： 其中，sim.表示余弦相似性，表示第个名词经文本编码器后得到的文本表征，表示第l个图像语义中心，表示第j个图像语义中心，k表示图像语义中心个数； S105、保留每个图像语义中心概率最高的5个名词，并将其作为文本模态的侯选词； S106、通过为每张图像检索所述侯选词，构建其在文本模态对应的表征； S2、根据图像表征及其在文本模态对应的表征，利用图文模态互蒸馏的方法得到图像聚类结果。

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四川大学，其通讯地址为：610064 四川省成都市武侯区一环路南一段24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”。