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一种基于信息处理的遥感图文检索方法，包括模态输入前的预处理、图文检索模型的搭建和表征对齐，其中图文检索模型搭建包括设计目标信息增强模块和噪声信息压缩模块，所述目标信息增强模块旨在多个尺度的特征通过细节引导信息注意模块将细节多信息融入到视觉特征中去以丰富图像的细节表达，所述噪声信息压缩模块将图文信息进行压缩以过滤冗余信息。本发明解决了解决现有遥感图文检索方法中存在的遥感图文信息捕捉不足以及过度关注冗余信息的问题，提升遥感图文检索精度。

本发明公开了一种基于属性特征解缠的交互式服装图像检索方法及系统，图像获取模块获取待检索的服装图像数据，并将获取的服装图像数据传输到图像预处理模块进行处理，从预处理后的图像中提取出关键的特征信息，基于提取的特征信息预测出图像的各种属性信息和特征信息，对预测的属性信息的编辑、修改以及删除，将提取出来的特征信息存储到数据库中，根据用户输入的关键词或者样本图片，从数据库中找出与之最相似的图像，并返回给用户，让用户快速准确地找到自己想要的服装图像。本发明解决了属性更改检索问题和维度灾难问题，通过解缠表示和记忆矩阵块，能够解决个性化检索不同属性的服装图像问题，以及多属性联合检索时出现的维度灾难问题。

本发明公开了一种基于多中心点特征原型的跨域遥感图像检索方法，其涉及图像检索技术领域。包括：获取跨域遥感图像的数据集，构建改进的检索模型；将跨域遥感图像的数据集输入检索模型，通过特征提取器fθ(·)提取所有图像样本；通过存储器Memory生成源域标签数据每个分类中所有图像样本的特征向量并进行求平均运算，得到源域标签数据每个分类的中心点特征原型；基于中心点特征原型为目标域无标签数据构造伪标签，使用伪标签为目标域无标签数据中的每个分类分配多中心特征原型；将特征原型与多中心特征原型进行对比，得到跨域遥感图像的检索结果。本发明解决单中心点特征原型因类别偏差而产生的域偏差问题，更好地探索目标域内部数据分布。

本发明公开了一种基于语义信息增强模型的跨域遥感图像检索方法，其涉及图像检索技术领域。包括：获取跨域遥感图像的数据集；在原始检索模型的Transformer模块加入并行低秩分解矩阵，以形成改进检索模型；将跨域遥感图像的数据输入改进检索模型中，获取图像原型和文本原型，并生成第一个伪标签和第二个伪标签；通过Transformer模块计算第一个伪标签和第二个伪标签的softmax概率值并聚合为平均概率向量，根据平均概率向量的熵值和置信度分数得到跨域遥感图像的检索结果。本发明使用CLIP对齐每个无标签图像的伪标签，提高提取出的可区分性特征表示中伪标签的可靠性。

本发明公开了一种基于图神经网络的MBD模型检索方法及装置，所述方法包括如下步骤：步骤S1，对待检索的三维MBD模型，建立基于MBD的属性邻接图，以充分表达产品语义信息，所述产品语义信息包括MBD模型的几何和非几何信息；步骤S2，利用图神经网络将所建立的属性邻接图嵌入到连续向量空间中，根据具体的距离度量，并引入注意机制自适应识别更重要的特征信息，在连续向量空间中进行相似度匹配和排序，以相似度最高的模型作为待检索三维MBD模型的最终检索结果；步骤S3，以一系列MBD模型样本作为训练数据集，训练所述图神经网络，以使得训练后的所述图神经网络实现MBD模型的快速准确检索。

本发明公开了一种基于人工智能的商标智能推荐方法和系统，通过获取商标库海量商标数据；将商标数据至少包括商标类别和每个商标类别下的商标名称；将商标数据输入初始人工智能模型进行训练，得到第一推荐模型；获取用户设计需求，将用户设计需求输入第一推荐模型中，输出得到目标商标名称；将用户设计需求和目标商标名称输入预先创建的第二推荐模型中，输出得到目标商标图形；依据目标商标名称和目标商标图形组合生成目标商标；本方法可以智能帮助用户筛选商标名称，避免重复名称，影响审核期限，并根据用户需求和生成的目标商标名称自动生成商标图形（logo），方便快捷地为用户生成商标，提升用户体验。

本发明涉及图像检索技术领域，公开了一种基于深度哈希的多模型融合的集成图像检索方法，包括如下步骤：S1、创建图像数据集以及所述图像数据集中的图像所对应的图像标签，所述图像数据集包括图像训练集和图像测试集；S2、将所述图像标签和所述图像训练集中的图像分别输入至多个不同类型的个体学习器中以训练多个所述个体学习器，得到每个所述个体学习器的精度以及图像训练集中的图像对应的训练集二进制哈希编码；S3、将图像测试集中的图像及对应的图像标签输入至多个所述个体学习器中，得到对应的测试集二进制哈希编码。本发明使用多个卷积神经网络模型集成图像检索能充分利用每个个体学习器的学习特性，检索准确率更高。