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龙图腾网恭喜杭州慕锐科技有限公司申请的专利一种基于深度哈希编码的花型作图素材推荐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：CN114185965B 。

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：202111480789.1，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种基于深度哈希编码的花型作图素材推荐方法是由金海云;伍赛;傅琳;王朔;徐策设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度哈希编码的花型作图素材推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度哈希编码的花型作图素材推荐方法，包括深度哈希编码模组、素材聚类模块、素材搭配统计模块与素材搭配推荐模块，所述素材聚类模块包括根据深度哈希编码得到的特征向量，所述素材聚类模块以欧氏距离为度量与k‑means算法进行聚类，所述素材搭配统计模块包括已有素材进行类别的分组，所述素材搭配统计模块包括已有的作图信息和素材分组统计各类别素材之间的搭配频率。该基于深度哈希编码的花型作图素材推荐方法根据已有的素材搭配关系和素材的深度哈希编码和k‑means聚类抽取出花型素材之间的空间距离关系，进行智能化的花型作图素材推荐，给设计师提供创作灵感，更为省时省力。

本发明授权一种基于深度哈希编码的花型作图素材推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度哈希编码的花型作图素材推荐方法，包括深度哈希编码模组、素材聚类模块、素材搭配统计模块与素材搭配推荐模块，其特征在于：所述素材聚类模块包括根据深度哈希编码得到的特征向量，所述素材聚类模块以欧氏距离为度量与k-means算法进行聚类，所述素材搭配统计模块包括已有素材进行类别的分组，所述素材搭配统计模块包括已有的作图信息和素材分组统计各类别素材之间的搭配频率，所述素材搭配推荐模块包括根据统计出来的搭配频率和相对欧氏距离返回推荐的作图素材； 该花型作图素材推荐方法的具体步骤如下： 步骤一、深度哈希编码模组：1.1训练过程，将训练集所有图片按照类别标签输入深度神经网络当中，卷积层会逐层处理特征图，并将最终的特征图输入全连接层并生成相应哈希码，神经网络在训练过程中，会倾向于将同类型的图片的哈希码相似性提高，从而达到聚类的效果；1.2推理过程，输入图片至步骤1.1训练好的神经网络中生成对应的哈希码，供后面模块使用； 步骤二、素材聚类模块基于k均值聚类算法：2.1将经过深度哈希编码模组的648维向量的所有素材，进行聚类分类，针对已有花型成图设计，最终选取超参数k；2.2将所有素材通过步骤2.1选取的超参数k的聚类算法进行分类，得到各自的类别； 步骤三、素材搭配统计模块：3.1根据数据库中已有的花型设计成本设计方案，将其中的素材搭配两两进行统计；3.2根据聚类算法所得到的类别和步骤3.1所统计的素材搭配统计，转化成类别之间的搭配频率，得到一个二维矩阵，记录各类别之间互相搭配的数量； 步骤四、素材搭配推荐模块：4.1对于设计师选取的素材，首先将其通过素材聚类模块得到具体一个类别；4.2对于具体类别，计算素材到该类别聚类中心的空间向量距离，同时选取该类统计搭配数量最多的几类中心点，进行相同的空间向量平移得到相应的点；4.3计算该类各素材离步骤4.2所得到点的欧氏距离最近的几个向量作为候选推荐素材，该类的推荐数量基于两个类别之间搭配次数，根据搭配次数加权分配推荐的素材数量，设推荐数量为C，各个类别搭配次数为c1、c2、c3....cn，各推荐数量为4.4这里根据距离和搭配次数进行排序，将带推荐素材进行权重的排序从而返回，设权重为weight，两个类之间的搭配次数为c，距离计算后的点的欧氏距离为d，weight＝cd，根据weight的大小依次返回推荐素材。

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