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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利图像全局表示的特征向量确定方法、图像检索方法和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：CN115934982B 。

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：202211605917.5，技术领域涉及：G06F16/535；该发明授权图像全局表示的特征向量确定方法、图像检索方法和装置是由于涵;唐邦杰;潘华东;殷俊设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像全局表示的特征向量确定方法、图像检索方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了图像全局表示的特征向量确定方法、图像检索方法和装置，由于本发明中计算模型的参数之梯度作为特征，并确定出每个梯度组成的四阶的第二张量，基于第二张量中每个位置的二阶张量中每个梯度，确定出权重值矩阵中对应位置的权重值，并将特征值矩阵进行特征聚合为图像在该卷积层的全局表示的第一特征向量，对每个卷积层对应的第一特征向量进行拼接处理，得到目标图像的全局表示的目标特征向量，从而能基于图像全局表示的特征向量实现图像检索。

本发明授权图像全局表示的特征向量确定方法、图像检索方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种图像全局表示的特征向量确定方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标图像并输入到特征提取模型，得到输出的第一特征图；根据所述第一特征图中每个位置的像素值，转化得到三阶的第一张量，将所述第一张量输入到网络模型池化层进行池化处理，得到输出的目标向量；根据所述目标向量中每个元素的元素值，确定目标损失值； 针对所述特征提取模型中设定的每个卷积层，基于所述目标损失值和该卷积层的每个通道的参数矩阵中每一行每一列的参数的位置，确定四阶的第二张量中对应位置的每个梯度，基于所述第二张量中每个位置的二阶张量中每个梯度，确定权重值矩阵中对应位置的权重值，计算所述权重值矩阵中每一列的均值得到该卷积层的全局表示的第一特征向量； 对所述每个卷积层对应的第一特征向量进行拼接处理，得到所述目标图像的全局表示的目标特征向量； 其中，所述权重值矩阵为二阶矩阵、所述第一特征向量和所述目标特征向量均为行向量； 所述基于所述第二张量中的每个位置的二阶张量的每个梯度，确定权重值矩阵中对应位置的权重值包括： 针对所述第二张量中每个位置的二阶张量，若该二阶张量的行和列均为预设数值，则确定该二阶张量中的梯度的绝对值确定为对应位置的权重值，若该二阶张量的行或列非预设数值，则确定该二阶张量中的最大梯度和最小梯度的差值，并确定所述差值与梯度的标准差值的和值为对应位置的权重值，根据所述每个位置的二阶张量对应的权重值组成权重值矩阵。

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