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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于Banzhaf联盟评估蒸馏的域增量图文检索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：CN119829782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411917918.2，技术领域涉及：G06F16/532；该发明授权一种基于Banzhaf联盟评估蒸馏的域增量图文检索方法是由王少帆;魏福豪;孙艳丰;尹宝才设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Banzhaf联盟评估蒸馏的域增量图文检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Banzhaf联盟评估蒸馏的域增量图文检索方法，该方法通过Banzhaf联盟评估将图文检索建模为一个多元合作博弈过程，通过计算图像token和文本token的联盟对检索精度的贡献，以实现更高效的跨模态对比，提高模型准确性。利用对比学习蒸馏和Banzhaf联盟评估蒸馏，保留结构化语义信息，从样本和token级相似度分别约束跨任务结构知识，减轻灾难性遗忘。本发明还提出通过添加token级别的动态语义提示，自适应的补偿模态间的语义信息差异，通过保留域独立的语义提示来保留任务的知识。本方法的提出，主要解决的技术问题包括不同模态特征的结构化语义信息缺失和跨模态知识迁移时的任务间知识偏差。

本发明授权一种基于Banzhaf联盟评估蒸馏的域增量图文检索方法在权利要求书中公布了：1.基于Banzhaf联盟评估蒸馏的域增量图文检索方法，其特征在于： 首先将图像和文本输入编码器，得到图像和文本特征；之后通过提示-键匹配策略，使用图像文本特征挑选动态语义提示，将动态语义提示和图像文本嵌入特征拼接后再输入编码器，得到最终的图像文本特征；然后通过对比学习损失和Banzhaf联盟评估损失约束成对的图像文本特征相似性；最后通过对比蒸馏损失和Banzhaf联盟评估蒸馏损失约束新任务和旧任务间的相似性矩阵和Banzhaf联盟评估值以实现域增量图文检索任务； 具体包括以下步骤： 步骤1、设计图像和文本编码器，将RGB图像和对应文本输入编码器得到细粒度图像和文本特征； 步骤2、设计动态语义模块，通过提示-键匹配策略为输入图像和文本挑选对应的提示；之后将所选提示和图像文本嵌入特征拼接后再次输入图像和文本编码器； 步骤3、设计对比学习和蒸馏模块，通过对比损失约束编码器输出的图像和文本特征，使得成对的图像和文本特征的相似性增大，不成对的图像和文本特征相似性小；通过对比蒸馏约束新模型和旧模型对回放数据相似性矩阵的一致性，减轻灾难性遗忘； 步骤4、设计Banzhaf联盟评估蒸馏模块，通过图像特征和文本特征之间的Banzhaf联盟评估值来评估他们对检索任务的贡献，以发掘模态间的结构化语义信息；通过Banzhaf联盟评估蒸馏来约束新旧任务间基于Banzhaf联盟评估的图文细粒度相似性的分布近似，以实现结构化语义信息在任务间的传播。

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