【摘 要】
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在当今时代,图片作为信息存储和交流的最直观和方便载体,在互联网上大量的传播,图片数据的数量爆炸式增长,以此为前提图像检索任务的需求是目前的重要课题。水利行业伴随着水利信息化的推进,越来越多的监控摄像头被用于记录各水利设施的运行情况,同样产生了大量的图片数据。由于需要对这些水利图像数据进行智能化分析,水利图像检索方法也被迫切需求。基于哈希的图像检索方法和卷积神经网络结合后产生了深度哈希方法,能够满足
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在当今时代,图片作为信息存储和交流的最直观和方便载体,在互联网上大量的传播,图片数据的数量爆炸式增长,以此为前提图像检索任务的需求是目前的重要课题。水利行业伴随着水利信息化的推进,越来越多的监控摄像头被用于记录各水利设施的运行情况,同样产生了大量的图片数据。由于需要对这些水利图像数据进行智能化分析,水利图像检索方法也被迫切需求。基于哈希的图像检索方法和卷积神经网络结合后产生了深度哈希方法,能够满足以上的各种需求。本文从深度哈希方法的构建出发,构建了两种全新的深度哈希网络模型,并构建基于现实情况的水利图像数据集使用这两种模型进行试验,证明了深度哈希方法在水利图像检索领域有较好的效果。本文具体工作如下:（1）构建了预编码深度哈希网络模型,该方法以单输入深度哈希网络模型为基础,使用最优目标哈希编码算法将图像标签转换为目标哈希编码,配合上多标签软差值损失和L2量化损失,以VGG19作为特征提取部分,构建出端到端的深度哈希网络模型。从多角度进行试验验证了该方法各项设置的合理性,在MNIST、CIFAR-10和NUS-WIDE图像数据集上进行测试,在部分情况下性能优于目前的先进方法。（2）构建了非对称成对标签深度哈希网络模型,该方法学习了其他成对标签深度哈希方法的基本思想,以成对相似约束作为监督学习信息。通过非对称的网络结构,提取图像数据集中蕴含的全部相似约束信息。并且,同样以VGG19作为特征提取部分,设计了与该方法契合的损失函数,从图像对中学习图像特征与哈希编码的关系。通过多个实验验证该方法的有效性,在CIFAR-10和NUSWIDE图像数据集上与目前的先进方法进行比较,均占据明显的优势。（3）从实际情况出发,以江西省水利视频信息云平台存储的各地水利监控图像为基础,加上部分网络水利图像以构建水利图像数据集。使用本文的两种深度哈希方法在该数据集上进行试验,均得到了较好的效果,验证了深度哈希方法对水利图像检索任务的有效性。
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